Synthesis of Highly Directive Linear Leaky Wave Antennas With Controlled Sidelobe Levels Fed by Nonuniformly Spaced Subarrays
Notice bibliographique
Résumé
A synthesis procedure for designing linear Fabry–Perot (FP) leaky wave antennas (LWAs) fed with nonuniformly spaced subarrays is presented. First, the array-fed FP LWA is modeled by the superposition of the excited leaky waves that includes the mutual coupling effects. To that end, the dominant leaky mode and the dispersion curves are calculated using the finite element analysis (FEA) of the eigenmode problem without any homogenization approximations. A procedure is proposed to numerically calculate the self-coupling and mutual-coupling coefficients for the excited leaky waves and include them in the model. Finally, a hybrid method based on convex <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\boldsymbol {\ell _{1}}$ </tex-math></inline-formula>-norm minimization and particle swarm optimization (PSO) is applied to the model to group the source array elements into a minimum number of subarrays, while fulfilling the predefined mask-type radiation and element location constraints. Two linear FP LWAs are synthesized at 10 GHz to demonstrate the effectiveness of the model and the optimization tool in designing highly directive antennas with controlled sidelobe levels (SLLs); the first achieves a half power beamwidth (HPBW) of 0.95°, aperture efficiency of 83.4%, and SLL of −19.5 dB using three subarrays, while the second achieves an HPBW of 1.05°, aperture efficiency of 82.9%, and SLL of −29.3 dB using nine subarrays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».