On the Impact of an Antenna Field of View on the Classification of UAVs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Detection and classification of Unmanned Air Vehicles (UAV s) at a distance have become important because of the potential threats of the illegal usage of them. Radar systems are preferred for UAV s detection because of their advantages over other UAVs detection systems. In this paper, an investigation of the effect of an antenna Field of View (FoV) on Machine Learning (ML) accuracy is conducted. A full-wave Electromagnetic (EM) CAD tool is used to generate the required datasets for this investigation. Five UAV s were used in this work, a fixed-wing, a helicopter, two quadcopters, and a hexacopter UAVs. The ML algorithm was trained on a relative angle of 0° between the UAV s and the antenna, and it was tested on relative angles of 20°, 40°, 60°, 80°, and 90° between the UA V s and the antenna. The ML classification accuracy decreases with the increase of the relative angle between the UAV s and the antenna. The accuracy of a classifier can be estimated by employing Multiple-input Multiple-output (MIMO) radars to detect the Angle of Arrival (AoA) of drones and the relative angle between the drones and the antenna.
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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 découle