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Enregistrement W4391148745 · doi:10.5515/kjkiees.2023.34.12.865

Approach to Optimal Planar Array Design for Broadband Frequency-Invariant Beam Generation

2023· article· en· W4391148745 sur OpenAlexaff
Taeho Yu, Won-Jin Lee, Sang-Wang Cho, Gangil Byun

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesDefense Acquisition Program Administration
Mots-clésBeamwidthBroadbandInvariant (physics)Bandwidth (computing)Frequency bandPlanarPlanar arrayAntenna arrayMathematicsComputer scienceAlgorithmOpticsPhysicsAntenna (radio)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an array design process to determine the array interval required for generating frequency-invariant beams satisfying the target beamwidth and frequency bandwidth. The proposed process used a planar array configuration assuming a phase shifter with 3 bits to create the target beampattern. The weights were calculated using a discrete Fourier transform and applied to the array to produce a frequency-invariant beampattern. The frequency-invariant beam characteristics were compared based on the antenna interval, and an optimal interval was selected based on the proposed evaluation criteria. Analyzing the beam patterns under the optimal configuration confirmed the frequency-invariant beampattern and the absence of sidelobes within the 3:1 frequency band. Additionally, the analysis of the generated frequency-invariant beampatterns represented simulation results with small standard deviations below 1.7° in the target frequency band.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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