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Enregistrement W1811925492 · doi:10.1002/dac.2587

Design and performance of an efficient rectenna incorporating a fractal structure

2013· article· en· W1811925492 sur OpenAlexaboutno aff
Dong‐You Choi, Sika Shrestha, Jungjin Park, Sun‐Kuk Noh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectennaFractal antennaHFSSFractalAntenna (radio)Rectifier (neural networks)Energy harvestingComputer scienceReturn lossPatch antennaTopology (electrical circuits)Electrical engineeringElectronic engineeringTelecommunicationsPower (physics)Microstrip antennaPhysicsAntenna efficiencyMathematicsEngineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY We present an efficient rectenna capable of harvesting ambient radio frequency energy to obtain utilizable direct current power at a frequency of 2.45 GHz. The rectifying antenna incorporates a fractal structure at its antenna section. The unique space‐filling property of fractals is implemented to develop an antenna with a significant size reduction. A Sierpinski carpet, which is a simple and effective fractal design, is edge‐fed and iterated up to the 3rd order. The received signal from the 2nd‐order fractal iterated patch antenna is rectified using a rectifier circuit that uses an HSMS 8202 (Avago Technologies, California, USA) diode. The realized rectenna has the capacity to exhibit a maximum efficiency of 57% at an input power level of 20 dBm. Simulations for the fractal iterated patch antennas and rectifier circuit are performed in Ansoft HFSS, Ver. 10 (Ansys, Canonsburg, USA) and ADS (Agilent Technologies, Mississauga, Canada), respectively. The simulated antenna and rectenna are experimentally tested to verify the simulation results. The simulation and experimental results for the antenna and rectenna design are found to be in good agreement with each other. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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