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Enregistrement W2734327298 · doi:10.1109/tap.2017.2724585

Template-Based Dielectric Resonator Antenna Arrays for Millimeter-Wave Applications

2017· article· en· W2734327298 sur OpenAlexaff
Aqeel A. Qureshi, David M. Klymyshyn, Matt Tayfeh, Waqas Mazhar, Martin Börner, Jürgen Mohr

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCOMSATS Institute of Information Technology
Mots-clésMaterials scienceDielectric resonator antennaOptoelectronicsDielectricAntenna (radio)ResonatorFabricationExtremely high frequencyRadiation patternAntenna arrayOpticsComputer scienceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An approach suitable for millimeter-wave dielectric resonator antenna (DRA) arrays is presented. The methodology involves fabricating precise cavities in acrylic templates and filling them with composite dielectric materials to create a monolithic polymer-based DRA (PRA) array layer. The excitation feed lines are fabricated on a separate substrate layer and the two layers are aligned and bonded together to form the PRA antenna array module. The impact of the acrylic frame on the PRA performance is analyzed through simulations. A four-element array operating at 60 GHz is realized to demonstrate the approach. The performance is characterized through simulation and also experimentally verified. The array offers a wide 12% impedance bandwidth at 60 GHz and broadside radiation with 10.5-dBi realized gain and stable radiation patterns. The use of polymer-based materials provides opportunities for cost-effective volume fabrication using molding techniques.

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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,722

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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