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2024 conference-paper

Microwave Polarization Angle Detector Based on Diffraction Neural Network

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This paper presents a polarization angle detector for microwave bands, which is trained using a two-layer diffraction neural network (D2NN) with phase channels. The detector is capable of classifying the incident polarization angle into four classes for every 22.5 degrees, with a network accuracy of 99.5%. At the same time, we designed a 360° phase-covered metasurface to serve as the neuron of the diffraction neural network. The transmittance of the metasurface is more than -1 dB, and the polarization conversion rate is less than -100 dB. The diffraction neural network has a distance of 5 cm between each diffraction layer, and a distance of 5 cm from the diffraction layer to the detector layer. The proposed polarization angle detector has been proved accurate through simulation verification.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Microwave Polarization Angle Detector Based on Diffraction Neural Network
Date Crossref
16/05/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Nanjing University of Science and Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Nanjing Electronic Equipment Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Nanjing University of Science and Technology et Nanjing Electronic Equipment Institute.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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