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Enregistrement W2032828875 · doi:10.1155/2013/102925

Overview on Multipattern and Multipolarization Antennas for Aerospace and Terrestrial Applications

2013· article· en· W2032828875 sur OpenAlexaff
Aixin Chen, Weiwei Jiang, Zhizhang Chen, Jiaheng Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Antennas and Propagation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Safety Academic FundNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésPolarization (electrochemistry)Computer scienceBeam patternAerospaceElectronic engineeringMIMOReconfigurable antennaDirectional antennaRadiation patternElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsAntenna (radio)Aerospace engineeringBeamformingAntenna efficiency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, reconfigurable antennas, with the ability to radiate wave in more than one pattern and polarization, play a great role in modern telecommunication systems. Compared with conventional antennas, multipattern and multipolarization antennas have more advantages and better prospects. They can be used to improve system gain and security, satisfy system requirements, avoid noisy environment, and adapt to the environment flexibly. This paper discusses different patterns and polarizations of reconfigurable antennas according to current research work in this area. In the opinion of this paper, the radiation pattern states of antennas include beam direction, shape, and gain. The polarization states of antennas include horizontal/vertical linear, ±slant 45° linear, left-hand or right-hand circular polarized. Different multipattern and multipolarization antennas with various structures and working mechanisms are compared and discussed. Multipattern and multipolarization antennas have been well applied for aerospace and terrestrial applications, such as dynamic scenarios, adaptive beam scanning, and multiple-input-multiple-output (MIMO) systems.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,371

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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