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Enregistrement W2997367764 · doi:10.1109/ictc46691.2019.8939982

A Study on measurement of characteristics of Transmitted Receiver Module’s combined antenna for a RADAR system calibration

2019· article· en· W2997367764 sur OpenAlexaff
Yong-Wook Kwon, Seongil Hong, Sang‐Yeol Kim, Jun-Ha Lee, Heon-Soon Jang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationAntenna (radio)RadarComputer scienceElectronic engineeringCompensation (psychology)Transmission (telecommunications)Phased arrayEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The antenna system of the active phased array radar is composed of parallel transmission and reception paths. The transmission and reception paths of the parallel structure include nonlinear errors. And a long time test measurement is performed using a large measuring facility to align them electrically. If components in parallel path are replaced, a radar system has to calibrate a difference of characteristic to maintain the alignment as confirmed by the test before. In the case of an array radar system with many transmitted receiver module(TRM)s, an efficient calibration algorithm is required, which takes into account operating time and initial alignment error. Especially in the case of TRM, which is designed as an integrated antenna considering the maintenance property, The transmission characteristics of the TRM can be measured, and the measured data can be utilized for the calibration of the antenna system. In this antenna system calibration method, the measuring equipment should be managed, because the influence of the characteristics of the measuring equipment on the compensation state should be minimized. In this paper, we explain a measurement method for the characteristics of a TRM designed as an integrated antenna, and propose a method to compensate the characteristics of measuring equipment. And the effectiveness of the proposed calibration method is verified through simulation.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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