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Enregistrement W4321610183 · doi:10.7716/aem.v12i1.1988

Taguchi-RBF Neural networks Based Optimization of Phased Array Antenna With Coupling Effects

2023· article· en· W4321610183 sur OpenAlex
K. Oureghi, R. Ghayoula, Wided Amara, Amor Smida, Issam El Gmati, Jaouhar Fattahi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Electromagnetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesUmm Al-Qura University
Mots-clésArtificial neural networkCoupling (piping)Radial basis functionPhased arrayAntipodal pointComputer scienceAntenna (radio)Antenna arrayRadiation patternTopology (electrical circuits)Electronic engineeringAlgorithmEngineeringArtificial intelligenceMathematicsTelecommunicationsElectrical engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the antenna array synthesis problems, most of the works in literature utilize isotropic elements. Thus, the mutual coupling effects between the array elements are neglected. It is obvious that an array antenna synthesized by neglecting the coupling effects cannot be used in the real world applications due to the possible mismatch between the desired and realized radiation patterns. In this paper, a novel method based on neural network algorithm RBF (Radial Basis Function ) for the synthesis and model of Antipodal Vivaldi antenna with mutual coupling effect is presented. The synthesis in implementation’s method for this type of array permits to approach the appropriated radiation pattern while considering the mutual coupling between its elements. The neural network is used to estimate the array elements’ excitations. The architecture of the neural network based on the radial basis functions (RBFs) is introduced and simulation results are presented. Results show that there is an agreement between the desired specifications and the synthesized one. The proposed optimization approach offers an efficient and robust synthesis procedure.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,187 · 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