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Enregistrement W2766782923 · doi:10.1109/cadiag.2017.8075687

Concentric ring array synthesis using Taguchi algorithm for MIMO applications

2017· article· en· W2766782923 sur OpenAlexaff
Elies Ghayoula, Ammar Bouallègue, Najib Fadlallah, Ridha Ghayoula, Amor Smida

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaguchi methodsOrthogonal arrayConcentricFirefly algorithmAlgorithmAntenna arrayAntenna (radio)MIMOReduction (mathematics)Circular bufferComputer scienceMathematical optimizationMathematicsEngineeringElectronic engineeringGeometryTelecommunicationsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study an electromagnetic optimization technique using Taguchi's method and apply it to concentric ring antenna array design. Taguchi's method was developped on the basis of the orthogonal array (OA) concept, which offers systematic and efficient characteristics. The newly proposed idea is the implementation of Taguchi optimization method for Concentric Circular Antenna Array (CCAA). The optimization procedure is then used to provide an optimum set of weights for different CCAAs. Obtained results show that the desired radiation pattern with optimum sidelobe level (SLL) reduction is successfully achieved. The numerically simulated patterns are obtained and compared with those of concentric circular isotropic arrays (12, 18, 24, 30 and 36 elements). Compared to traditional optimization techniques and well-known algorithms (Evolutionary Programming (EP) algorithm and Firefly Algorithm (FA)), Taguchi's method is easy to implement and efficient to reach the optimum solutions.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,327

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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