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Enregistrement W2138285417 · doi:10.1109/tap.2002.800732

Efficiency and gain of slot antennas and arrays on thick dielectric substrates for millimeter-wave applications: a unified approach

2002· article· en· W2138285417 sur OpenAlexaff
George V. Eleftheriades, Meide Qiu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtremely high frequencyDielectricSlot antennaSurface waveAntenna (radio)RadiationOffset (computer science)Radiation patternDipole antennaOpticsPhysicsElectromagnetic radiationRadiation propertiesAcousticsMaterials scienceComputer scienceOptoelectronicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A unified approach for representing the surface-wave fields and for computing the corresponding radiation efficiencies from arbitrarily shaped slot-type antennas on thick dielectric substrates at millimeter-wave (mm-wave) frequencies is presented. In this approach, two different representations of the surface-wave fields, i.e., the one based on the idea that the surface-wave power can be associated with a substrate radiation pattern and the other based on the cylindrical wave expansion, are linked together in a unified way. The developed theory is then applied for investigating the surface wave characteristics of printed twin offset slots and uniform linear slot arrays. Based on the developed theory, new insight into the mechanism with which surface-wave power is coupled by the slot pair is presented. Subsequently, the optimum number of elements and corresponding interelement spacing for linear, uniformly excited, slot dipole arrays is explored for achieving maximum radiation efficiency and gain. In order to provide guidance on practical mm-wave integrated slot antenna array design, supportive numerical results are presented for Substrates of dielectric constant /spl epsi//sub r/ = 4.0 and /spl epsi//sub r/ = 12.0.

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 enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,668

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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