MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149541201 · doi:10.1109/cjece.2008.4621833

Application of combined electric- and magnetic-conductor ground planes for antenna performance enhancement

2008· article· en· W2149541201 sur OpenAlexafffundvenue
Alireza Foroozesh, L. Shafai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésGround planeConductorMicrostrip antennaPatch antennaMicrostripPerfect conductorAntenna (radio)Electrical impedanceMaterials scienceElectrical conductorDielectricBandwidth (computing)AcousticsDipole antennaOpticsOptoelectronicsElectrical engineeringPhysicsEngineeringTelecommunicationsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the application of three different ground planes for antenna performance enhancement. They are the conventional perfect electric conductor (PEC), the perfect magnetic conductor (PMC), and their combination. A half-wavelength dipole in free space is considered as the reference case, and its performance over these ground planes is investigated and compared. It is shown that by using a combined PMC-PEC ground plane, one can achieve a better performance. Next, a microstrip patch antenna is considered as the source and is placed over a high-impedance surface (HIS) or an artificial magnetic conductor (AMC). Here too, adding a PEC ground plane on the periphery of the HIS or AMC improves the antenna gain significantly. As well, the superiority of AMC ground planes, consisting of grounded dielectric slabs loaded with periodic metallic patches without shorting pins (vias), is investigated in detail. Simulation results show that use of such artificial ground planes can enhance the microstrip patch antenna gain and bandwidth remarkably. These enhancements are confirmed by measurement, and high gains of 10.4 dBi and input impedance bandwidths of 28% are measured.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations66
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Electrical and Computer EngineeringMême sujetAdvanced Antenna and Metasurface TechnologiesTravaux en français237 207