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Enregistrement W2324724876 · doi:10.1109/tap.2014.2336655

MMW Sensor for Hidden Targets Detection and Warning Based on Reflection/Scattering Approach

2014· article· en· W2324724876 sur OpenAlexaff
Ayman Elboushi, A. Sebak

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)Computer scienceReflectometryExtremely high frequencyRadarObject detectionRadiation patternAcousticsTime domainOpticsRemote sensingArtificial intelligenceTelecommunicationsPhysicsComputer visionPattern recognition (psychology)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An antenna sensor for millimeter wave (MMW) hidden target detection and warning applications is introduced. The sensor consists of three adjacent high gain microstrip/horn hybrid antenna elements. The central antenna acts as bi-static radar, while the two side antennas are used to receive the scattered back signals from a hidden object. The proposed antenna sensor has been employed in a detection/imaging system prototype based on time domain reflectometry (TDR). A very short pulse generated by a vector network analyzer is used to illuminate a three layers body model made from cotton, natural leather and reinforced papers. The model construction is chosen to emulate the presence of human body. Experimental scanning of a hidden metallic target has been conducted for three different orientations of the target. Compared to a single antenna sensor, the triple sensor shows a great enhancement in the detection ability and the constructed image resolution of a hidden target.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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