MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2306435140 · doi:10.1109/lawp.2015.2475279

Eliminating Beam-Squinting in Wideband Linear Series-Fed Antenna Arrays Using Feed Networks Constructed by Slow-Wave Transmission Lines

2015· article· en· W2306435140 sur OpenAlexaff
Hassan Mirzaei, George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingWidebandSeries (stratigraphy)BroadsideAntenna (radio)Bandwidth (computing)Emphasis (telecommunications)Antenna arrayComputer scienceAlgorithmPhysicsTelecommunicationsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A general configuration of linear series-fed antenna arrays is studied, and three different approaches for eliminating beam-squinting are identified. Two of these approaches result in passive implementations and are based on a degree of freedom provided by the lengths and propagation constants of the branches connecting the feedline to the antenna elements. Specifically, it is proposed that, by either the employment of varying-length branches or low-dispersion slow-wave transmission lines in equal-length branches, the beam-squinting can be eliminated over a very broad frequency range and for any arbitrary angle of beamforming between the backfire and endfire directions. Experimental results are presented for two feed networks, designed using the passive approaches, which can be utilized for a four-element linear series-fed array for beamforming at 30°and 38°with respect to the broadside direction, respectively. The array-factor results show that the beam remains effectively fixed, within ±2°, over more than two-octave bandwidth for these prototypes.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Antennas and Wireless Propagation LettersMême sujetMicrowave Engineering and WaveguidesTravaux en français237 207