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Enregistrement W4385832195 · doi:10.1109/tap.2023.3304026

Frequency-Diverse Metacavity Cassegrain Antenna for Differential Coincidence Imaging

2023· article· en· W4385832195 sur OpenAlexfundno aff
Mengran Zhao, Shitao Zhu, D. Lynch, Yiheng Nian, Thomas Fromentèze, Mohsen Khalily, Xiaoming Chen, Vincent Fusco, Okan Yurduseven

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaQueen's University BelfastLeverhulme Trust
Mots-clésCassegrain antennaReflector (photography)OpticsAntenna (radio)PhysicsCassegrain reflectorRadiation patternCoincidencePhase (matter)Computer sciencePeriscope antennaTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to solve the low signal-to-noise ratio (SNR) problem of the differential coincidence imaging (DCI) system, a frequency-diverse metacavity Cassegrain antenna (FDMCA) that is able to generate low-correlated bunching radiation patterns is proposed in this communication. The FDMCA is designed according to the Cassegrain antenna form, which consists of a frequency-diverse half-spherical metacavity etched with backprojecting slot arrays and a parabolic reflector. In total, 81 useful measurement modes with a bunching angle of 40° are obtained from 32 to 36 GHz. First, frequency-diverse field distributions in the metacavity are obtained utilizing a high-dispersion metasurface. Backprojecting slot arrays etched on the metacavity would couple the energy from the metacavity and backradiate to the reflector. When placing the phase center of the feed source at the reflector focal point, the reflected patterns would be focused. Then, the performance of the proposed FDMCA is evaluated. In total, 81 radiation patterns with correlation coefficients (CCs) under 0.3 are generated. Finally, imaging experiments using the proposed FDMCA are carried out and the target image is reconstructed successfully using the DCI method. Comparative experiments are also implemented under the same conditions using a nonbunching frequency-diverse metasurface antenna (FDMA) to verify the bunching advantage of the FDMCA. The design is validated by simulations and measurements.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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