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Enregistrement W2020023303 · doi:10.1155/2014/105625

Performance Investigations of Quasi-Yagi Loop and Dipole Antennas on Silicon Substrate for 94 GHz Applications

2014· article· en· W2020023303 sur OpenAlexaff
Osama M. Haraz, Mohamed Abdel‐Rahman, Najeeb Al‐Khalli, Saleh A. Alshebeili, A. Sebak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Antennas and Propagation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and TechnologyKing Saud University
Mots-clésDipole antennaCoplanar waveguideAntenna (radio)Directional antennaLoop antennaDipoleOptoelectronicsReflector (photography)Electronic engineeringPhysicsOpticsMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringMicrowaveTelecommunicationsCoaxial antenna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the design and implementation of two high gain Quasi-Yagi printed antennas developed on silicon substrate for 94 GHz imaging applications. The proposed antennas are based on either driven loop or dipole antennas fed by a coplanar waveguide (CPW) feeding structure. For better matching with the driven antennas, a matching section has been added between the CPW feedline and the driven antenna element. To improve the gain of either loop or dipole antennas, a ground reflector and parasitic director elements have been added. Two Quasi-Yagi antenna prototypes based on loop and dipole antenna elements have been fabricated and experimentally tested using W-band probing station (75–110 GHz). The measured results show good agreement with simulated results and confirm that the proposed antennas are working. In addition, a feed and matching configuration is proposed to enable coupling a microbolometer element to the proposed Quasi-Yagi antenna designs for performing radiation pattern measurements.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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