Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of technology these years has brought up the demands on LiDAR.Research on LiDAR has shown a higher detecting range, resolution, and detection speed than microwave radar.As the essential component of LiDAR, the optical phased array plays a fundamental role in the beamforming for the LiDAR.Unlike microwave phased array antennas, optical phased array antennas naturally have grating lobes in the radiation pattern due to the large element spacing in the array.The grating lobes are undesirable since they dissipate energy from the main lobe, reducing the power efficiency of the optical phased array.Eliminating and reducing the grating lobes then become a pressing problem to solve.This thesis presents three types of optical phased arrays: the rectangular, circular, and randomly distributed configurations, to achieve the maximum grating lobes suppression.Using a specific antenna design as the base element, we design and optimize three types of the arrays by implementing the genetic algorithm.We conclude that the rectangular phased arrays have a minor performance on sidelobe suppression compared to the other two types of phased arrays.The randomly distributed phased arrays will have a similar performance on sidelobe suppression compared to the circular phased arrays when over 400 antennas are placed, but it utilizes less device footprint.The circular phased arrays utilize the most device footprint, but it has the narrowest 3 dB beamwidth.Firstly, I would like to deeply thank my thesis supervisor, Professor Winnie Ye, for her invaluable support throughout my master's studies.I greatly appreciate her for leading me to the correct path once I had no clue about my thesis research.I am grateful for all the discussions and help from NRC team, which guided me in many ways.I also sincerely appreciate all the help and productive discussions
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».