Low Complexity Irregular Clusters Tiling through Quarter Region Rotational Symmetry
Notice bibliographique
Résumé
In order to reduce the complexity and cost of an N × M large planar array from a practical point of view, firstly, the array matrix is divided into four equal N 4 × M 4 quarter regions, and then only one quarter is selected to be optimized.After that, this selected quarter region is tiled with a few irregular polyomino clusters (IPCs) and then rotating it to the other three-quarter regions.This method is called Quarter Region Rotational Symmetry (QRRS).The copy from the selected region is rotated by three angles 90, 180, and 270 degrees respectively until the main planar array is filled.Two methods of feeding clusters based on amplitude only and phase only were used to reduce the complexity further.In addition, the complexity can be reduced more by applying the thinning technique with clusters or building clusters for a part of the planar array.A genetic algorithm (GA) is used to implement these ideas until a radiation pattern (RP) useful for modern applications.An additional constraint is included in the optimization process represented by a mask to cover the pattern according to the desired shape.The simulation results showed that the RP can be fully controlled by applying the QRRS technique successfully while reducing the complexity of the feeding network to only 2.25% in the amplitude-only and phase-only cases, and 1.75% and 1.5% in the thinning and partially tiling cases, respectively.Moreover, a detailed design of the feeding network circuit of the main planar array based on IPC is given for practical implementation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».