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Enregistrement W7037356959

Direction of Arrival Estimation in Low-Cost Frequency Scanning Array Antenna Systems

2017· other· fr· W7037356959 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrthoptera Research and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésAntenna (radio)Antenna arrayMaximum likelihoodPhase (matter)Smart antenna
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates direction of arrival (DOA) estimation and angular resolution enhancement methods applicable to frequency scanning antennas (FSA) and provides analytical development and experimental validation for the proposed methods.FSAs are a subset of electronically scanning antennas, which scan the angle of their main beam by varying the frequency of the signals.Using FSA is a trade-off between more expensive and complex phase array antennas and slower and non-agile mechanical scanning antennas.Although agility and low-cost of FSAs make them a plausible choice in some application, low-cost FSAs may not comply with the desired requirements for the target application such as angular resolution requirements.Thus, this research attempts to first characterize the angular resolution capabilities of some selected FSA antenna systems, and then modify or extend super-resolution algorithms capable of enhancing the angular resolution of the antenna and adapt them to be applied to FSAs.Two angular resolution estimation methods, maximum likelihood estimation (ML) and Capon minimum variance beamforming (MVB), are studied in this research.Both methods are modified to be applicable to FSAs.In addition, the calibration and pre-processing methods required for each method are also introduced.Simulation results show that by selecting correct parameters, it is possible to enhance angular resolution beyond the beamwidth limitation of FSAs using both methods.The criteria for which each method performs the best are discussed and an analysis supporting the presented conditions is given.The proposed methods are also validated using the measured antenna radiation pattern of an 8element FSA which is built based on a composite right/left-handed (CRLH) waveguide.In addition, the experimental results using a beam scanning parabolic reflector antenna using a frequency multiplexed antenna feed is given.The design limitations of this antenna reduce the performance of angular resolution enhancement methods.Therefore, a hybrid scanning system combining mechanical and frequency scanning using the beam scanning reflector antenna is also proposed.The ML estimation is adapted and applied to the hybrid system and experimental viii results are presented.It is shown that the hybrid system can also improve angular resolution beyond beamwidth limitation of the scanning system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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