Multiplicatively Regularized Source Reconstruction Method for Phaseless Planar Near-Field Antenna Measurements
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».