Different Metrics for Singular Value Optimization in Near-Field Antenna Characterization

机译：近场天线特征中的奇异值优化的不同度量

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We deal with the use of different metrics in the framework of the Singular Value Optimization (SVO) technique for near-field antenna characterization. SVO extracts the maximum amount of information on an electromagnetic field over a certain domain from field samples on an acquisition domain, with a priori information on the source, e.g., support information. It determines the field sample positions by optimizing a functional featuring the singular value dynamics of the radiation operator and representing a measure of the information collected by the field samples. Here, we discuss in detail and compare the use, in the framework of SVO, of different objective functionals and so of different information measures: Shannon number, mutual information, and Fisher information. The numerical results show that they yield a similar performance.

机译：我们处理在近场天线表征的奇异值优化（SVO）技术的框架中使用不同的指标。 SVO在来自获取域上的特定域中提取电磁场上的最大信息量，以获取域上的现场样本，具有关于源的先验信息，例如支持信息。它通过优化辐射运算符的奇异值动态的功能来确定现场样本位置，并表示由场样本收集的信息的量度。在这里，我们详细讨论并在SVO的框架中详细讨论，不同的客观函数和不同的信息措施：Shannon号，互信息和Fisher信息。数值结果表明它们产生了类似的性能。

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期刊名称 Sensors (Basel Switzerland)
作者
Amedeo Capozzoli; Claudio Curcio; Angelo Liseno;
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作者单位

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年(卷),期 2021(21),6
年度 2021
页码 2122
总页数 15
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
near-field/far-field transformations; antenna characterization; singular value optimization; shannon number; mutual information; fisher information;

机译：近场/远场转换;天线表征;奇异值优化;香农号码;互信息;Fisher信息;

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