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Enregistrement W2015829457

Analysis of varactor diode-tuned frequency agile antennas

2010· article· en· W2015829457 sur OpenAlexaff
Sean V. Hum

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Antennas and Propagation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaricapAntenna (radio)Electronic engineeringReconfigurable antennaDiodeFrequency agilityEquivalent circuitComponent (thermodynamics)Computer scienceElectrical engineeringAntenna efficiencyRadiation patternEngineeringPhysicsCapacitanceTelecommunicationsVoltageRadar
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications requiring frequency agility can benefit from a class of antennas known as frequency agile antennas (FAAs). Such antennas are based on integrating tunable components and/or switches within the structure of the antenna, and show significant promise for use in multi-frequency systems. However, tuning components often have losses associated with them that can affect the performance of an FAA. In this paper, we present the design and analysis of a differentially-fed frequency-tunable patch antenna employing varactor diodes that achieves a 1.8–3.2 GHz frequency tuning range. An equivalent circuit model is developed which is shown to accurately predict both port and radiation characteristics of the antenna. In particular, the ability of the circuit to rapidly and accurately predict the radiation efficiency of FAAs enables particular insight into the effect of tuning component losses to be extracted from the model. Predictions are compared to both full-wave simulations and experimental measurements of an FAA prototype.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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