Incident-Field Estimation for Active Cloaking
Notice bibliographique
Résumé
Active-scattering-cancellation techniques provide a means of achieving electromagnetic cloaking without dealing with passivity-based design and performance limitations. However, a major drawback is that the cloak must be adjusted to accommodate a specific set of illumination conditions. Until recently, configuration has been performed with these conditions known a priori. Although adequate for initial validation, this presents a major obstacle to the development of a practical device that must contend with an unknown and dynamic electromagnetic environment. As a solution, this paper presents the development of an estimation algorithm that uses field measurements, sampled within the vicinity of the object to be cloaked, to deduce incident-wave properties. This information can then be used to adaptively reconfigure the cloak without any prior knowledge of its surroundings. In addition, the use of iterative solvers is avoided in estimator development, sidestepping convergence issues that afflict previous designs while reducing run time. After presenting the development process and operation principles, performance evaluation is conducted by using the algorithm to estimate the incident angle, signal magnitude, and phase offset of an incident wave impinging on either a circular or polygonal quasi-two-dimensional conductive target. Input data sets are initially provided via full-field simulation models and later supplanted by real-world field measurements.
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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 ».