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Enregistrement W2540290476 · doi:10.1109/apace.2014.7043811

A novel 94-GHz dipole bow-tie slot antenna on silicon for imaging applications

2014· article· en· W2540290476 sur OpenAlexaff
Osama M. Haraz, Mohamed Abdel‐Rahman, Saleh A. Alshebili, Abdel‐Razik Sebak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésDipole antennaSlot antennaBow tieAntenna measurementPhysicsCoaxial antennaDipoleMonopole antennaOptoelectronicsOpticsMaterials scienceLoop antennaAntenna (radio)Electrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel dipole bow-tie slot antenna on silicon substrate operating at 94-GHz for imaging applications. The proposed antenna consists of a differentially fed printed folded dipole cut away from the 0.2-µm aluminum above the 1.2-µm silicon dioxide (SiO2) layer built on the 380-µm thick silicon substrate. To increase the antenna impedance bandwidth, a bow-tie slot is added to the dipole slot antenna. The simulated results show that the proposed dipole bow-tie slot antenna exhibits a 5.3 GHz bandwidth starting from 90.1 GHz to 95.4 GHz with a fractional bandwidth (FBW) of about 5.7% while the dipole slot antenna has a bandwidth of 3.3 GHz starting from 92.1 GHz to 95.4 GHz with a FBW of about 3.5%. The proposed dipole bow-tie slot antenna also has a maximum realized gain of 9.7 dBi, which is better than that of the dipole slot antenna, and sidelobe levels of −9.5 dB in both principle planes compared to that of the dipole slot antenna. The proposed antenna is a good candidate for 94-GHz imaging applications.

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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,476

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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