Multiplicatively Regularized Source Reconstruction Method for Phaseless Planar Near-Field Antenna Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper approaches the source reconstruction method (SRM) for phaseless planar near-field (NF) antenna measurements by optimizing a multiplicatively regularized cost functional over the equivalent current distribution of the antenna under test (AUT). The utilized multiplicative regularization scheme, originally developed for image deblurring and inverse scattering problems, is adapted to phaseless NF antenna measurements performed over two parallel planes in front of the AUT. Current phaseless NF to far-field (FF) transformation techniques are highly dependent on the accuracy of the initial phase guess and the pattern features of the AUT. The proposed multiplicatively regularized SRM (MR-SRM) provides a robust and automated framework that can reconstruct the FF pattern of the AUT based on a nonsophisticated initial phase guess. In addition, advantages of the SRM are inherently incorporated into the MR-SRM, such as the capability for antenna diagnostics and allowing for extension to arbitrary measurement domains without the need for data interpolation. The cost functional associated with the MR-SRM is minimized with the conjugate gradient algorithm using closed-form expressions for gradient operators. The developed algorithm is presented in detail along with the synthetic and experimental examples demonstrating the method's performance in different measurement scenarios along with a comparison to alternative methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle