Design of High Frequency Surface Wave Radar Receive Monopole Array Elements
Notice bibliographique
Résumé
Beamforming offers advantages over direction finding as a configuration for receive antennas in high frequency surface wave radar (HFSWR) applications. On the other hand are considerations of the large array size, as well as electrical, mechanical and environmental matters. The latter are particularly onerous with the harsh Newfoundland weather, and corrosion from continual salt spray. The Radar Remote Sensing Laboratory (RRSL) recently rehabilitated its Argentia high frequency surface wave radar (HFSWR) receive array. The new elements being shorter than a quarter wavelength, exhibited large capacitive reactance, reducing the efficiency at which the received signal could be transferred to the transmission lines. More importantly was the potential to perturb the beamforming by introducing non-uniform reactances amongst the elements. To address these problems, the element feedpoint impedance was estimated from transmission line theory and used to solve the conjugate match solutions of the well-known'$L$' network. An attractive solution offers easily reproducible tuning and a DC ground to safely discharge static. Mechanical constraints and environmental considerations were implemented followed by extensive field testing with a vector network analyser. The most recent iteration of the design was drafted and constructed by Memorial University's Technical Services division. We outline the derivation of the network design and practical elements of its construction and 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».