Direction finding with a four-element Adcock-Butler matrix antenna array
Notice bibliographique
Résumé
The conventional analog Adcock-Butler matrix (ABM) antenna array direction finder suffers from systemic errors, component matching problems, and bandwidth limitations. Three digital bearing estimators are developed as candidates to replace the analog signal processing portion of the ABM. Using the same antenna array, they perform all signal processing in the frequency domain, thereby benefitting from the computational efficiency of the fast Fourier transform (FFT) algorithm. The first estimator requires two analog-to-digital converters (A-D) and three antenna elements. It multiplies the difference between the discrete Fourier transforms (DFTs) of the output signals from two antenna elements with that from a third antenna element. At each frequency component, the phase of this product is a function of the bearing. A weighted least squares (LS) fit through all the phase components then gives a bearing estimate. The second estimator is similar to the first but uses three A-D and all four antenna elements. The output signal from the additional antenna element provides an independent estimate of the weights for the LS fit, giving an improvement in accuracy. The third estimator applies the physical constraint existing between the time-difference-of-arrival (TDOA) of a signal intercepted by two perpendicular sets of antenna elements. This yields a better estimator than simple averaging of the bearing from each set of antenna elements. The simulation studies used sinusoids and broadband signals to corroborate the theoretical treatment and demonstrate the accuracy achievable with these estimators. All three direction finders have superior performance in comparison with the analog ABM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».