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Enregistrement W2143824098 · doi:10.1109/tap.2009.2019911

Fast Beamforming for Mobile Satellite Receiver Phased Arrays: Theory and Experiment

2009· article· en· W2143824098 sur OpenAlexaff
Mohammad Fakharzadeh, S.H. Jamali, Pedram Mousavi, S. Safavi‐Naeini

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingPhased arrayPhase shift moduleComputer scienceAntenna arrayElectronic engineeringPhased-array opticsAntenna (radio)Control theory (sociology)AlgorithmMicrowaveTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to present a robust and fast beamforming algorithm for the low-cost mobile phased array antennas. The proposed beamforming algorithm uses a sequentially perturbation gradient estimation method to update the control voltages of the phase shifters, with the objective of maximizing the received power by the array. This algorithm does not require either the knowledge of phase shifter characteristics or signal direction-of-arrival. Moreover, in this paper, the algorithm parameters are derived for the stationary and mobile platform configurations. For the stationary array, it is shown how the proper selection of the beamforming parameters limits the noise effects and increases the array output power. For the mobile array, a condition for the fast convergence is derived and the advantage of using nonuniform step size to update the control voltages is illustrated. When phase shifters suffer from the imbalanced insertion loss the proposed beamforming technique perturbs the phase-conjugate condition to increase the total received power. This algorithm has been implemented with the low-cost microwave components and applied to a Ku-band phased array antenna with 34 sub-arrays. The experimental results verify the broadband performance, and the fast convergence of the algorithm for different platform maneuvers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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