Optimization of Scalar and Bianisotropic Electromagnetic Metasurface Parameters Satisfying Far-Field Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Electromagnetic metasurfaces offer the capability to realize almost arbitrary power conserving field transformations. These field transformations are governed by the generalized sheet transition conditions, which relate the tangential fields on each side of the surface through the surface parameters. Ideally, engineers would like to determine the surface parameters for transformations based on their application-specific far-field criteria. However, determining the surface parameters to satisfy these criteria is challenging without direct knowledge of the tangential fields on one side of the surface, which are not unique for a given far field pattern. As a result, current design is restricted to analytical examples where the tangential fields are solvable or other ad hoc methods. This paper presents a convex optimization-based scheme which determines surface parameters, such as surface impedance, admittance, and magneto-electric coupling, which satisfy far-field constraints such as beam magnitude, side lobe level, and null locations. The optimization is performed on a model constructed using the method of moments. This model incorporates edge effects and mutual coupling. The resulting non-convexity from this model is relaxed using the alternating direction method of multipliers. Examples of this optimization scheme performing multi-criteria pattern forming, extreme angle small surface refraction, and Chebyshev beamforming are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».