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Enregistrement W2142351335 · doi:10.1109/apmc.2009.5385282

Novel power recycling schemes for enhanced radiation efficiency in leaky-wave antennas

2009· article· en· W2142351335 sur OpenAlexaff
Hoang‐Vu Nguyen, Samer Abielmona, Armin Parsa, Christophe Caloz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiationLeaky wave antennaAntenna efficiencyAntenna (radio)Power (physics)Radiation patternEffective radiated powerPhysicsOpticsElectrical efficiencyRadiation propertiesEfficient energy useAcousticsElectrical engineeringComputer scienceEngineeringMicrostrip antenna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two novel power recycling schemes for enhancing the radiation efficiency of leaky-wave antennas are proposed and demonstrated both theoretically and experimentally. The first scheme enhances the radiation efficiency of a single leaky-wave antenna by feeding the energy remaining at the output of the antenna back into its input terminal via a rat-race hybrid coupler. In this manner, the power associated with each information symbol loops several times along the structure until all its energy has been fully radiated, leading ideally to a 100% radiation efficiency. This is the self-recycling scheme. The second scheme enhances the radiation efficiency of a leaky-wave antenna array by re-injecting the energy remaining at the output of the excited element into the adjacent elements of the array via a series feeding network, and possibly including phase-shifters for full-space pencil-beam scanning. This is the cross-recycling scheme.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,559

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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