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Enregistrement W4281782346 · doi:10.1590/2179-10742022v21i2259250

Analysis of Wet Antenna Losses on 11.843 GHz Slant Path in Nigeria and Comparison with Some Tropical Climates

2022· article· en· W4281782346 sur OpenAlexaboutno aff
A. Y. Abdulrahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Microwaves Optoelectronics and Electromagnetic Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationSatelliteEnvironmental scienceAntenna (radio)Communications satelliteRemote sensingElevation angleTropical climateMeteorologyParabolic antennaAtmospheric sciencesGeologyPhysicsTelecommunicationsOpticsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of water deposits on the receiving dish antenna can cause additional losses and consequently contaminate the actual slant-path attenuation. Only a few research works have been reported in the literature on the measurement of wet antenna attenuation (WAA) and the technique(s) of extracting the losses from the total attenuation in tropical and equatorial climates, characterized with heavy rainfall intensities of convective kind. Therefore, the adverse effects of antenna losses due to rain on a 11. 843 GHz satellite link and the methodology of extracting the losses from the measured rain-induced attenuation have been reported in this article. A vertically polarized parabolic dish with diameter and elevation of 0.3 m and 420, respectively have been used in the study. The measured results at 11.843 GHz were frequency-scaled in order to obtain their equivalents at 18.585 and 20.2 GHz; and then compared with those reported from Malaysia and Canada. The study will provide useful information in the planning and designing of an efficient and reliable Earth-satellite communication link in tropical climates. The experimental results also can further enrich the ITU-R databank.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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