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Enregistrement W2124247889 · doi:10.1109/aps.2009.5171822

MIMO antenna design and optimization for mobile applications

2009· article· en· W2124247889 sur OpenAlexafffund
Mehrbod Mohajer, Gholamreza Z. Rafi, Safieddin Safavi‐Naeini

Notice bibliographique

RevueDigest - IEEE Antennas and Propagation Society. International Symposium · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHFSSAntenna (radio)Radiation patternComputer scienceElectronic engineeringAntenna measurementAntenna efficiencyMIMOAcousticsMicrostrip antennaEngineeringTelecommunicationsPhysicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel design strategy has been proposed for multiple antenna elements in MIMO systems to maximize the system capacity. Firstly, one single antenna has been effectively designed by HFSS software. Since it is very difficult to optimize the MIMO antenna parameters using HFSS, the single antenna has been modeled by a magnetic current to be used in optimization procedure. The magnetic current distribution can be employed in reciprocity approach along with MoM analysis to calculate the field radiation pattern of antenna element in presence of practical ground plane. This approach provides a calculation method, which is very suitable for optimization purposes. The optimization has been performed on correlation coefficient between antenna elements to obtain the optimum physical parameters. Ultimately, the optimal design has been validated by HFSS simulation.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,796

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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