High-$Q$ Tunable Dielectric Resonator Filters Using MEMS Technology
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design and implementation of a new class of high-Q tunable dielectric resonator (DR) filters based on microelectromechanical systems (MEMS) technology. The use of MEMS tuning elements results in the compact implementation of the proposed filters with high-Q and near to zero dc power consumption. The proposed filters consist of disk-shaped dielectric resonators with circular holes created in the center of each resonator. Three different filters are designed and measured based on different tuning elements. The first filter operates in TME mode at a center frequency of 4.72 GHz with a bandwidth of 21 MHz. MEMS contact-type switches are used as tuning elements for this filter. Measurement results demonstrate a tuning range of 160 MHz while the quality factor is above 510 (1200-510 over the tuning range). The other two implementations employ GaAs and MEMS varactors for tuning. The tunable filter with GaAs varactor has a continuous tuning range from 4.97 to 4.87 GHz with 65-MHz bandwidth and a Q value from 660 to 170. The MEMS varactor-tuned filter has a better tuning performance from 5.20 to 5.02 GHz with higher Q value from 800 to 550 over the tuning range. The proposed tuning approach is applicable to other modes at other frequencies of DR filters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».