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Enregistrement W2748784711 · doi:10.1109/lawp.2017.2742862

High-Gain Wideband Partially Reflecting Surface Antenna for 60 GHz Systems

2017· article· en· W2748784711 sur OpenAlexaff
Djamel Abbou, Tan-Phu Vuong, R. Touhami, Fabien Ferrero, D. Hamzaoui, M.C.E. Yagoub

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWidebandAntenna gainBandwidth (computing)Microstrip antennaAntenna measurementBroadsideHigh-gain antennaElectrical engineeringElectronic engineeringAntenna factorAntenna (radio)EngineeringOpticsPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, a high-gain wideband antenna for 60 GHz wireless personal area networks is proposed. It consists of an inset-fed microstrip antenna with a partially reflecting surface (PRS) acting as a Fabry-Perot cavity. Good agreement was achieved between simulated and measured data, showing a wide bandwidth, covering two channels of the 60 GHz band and a maximum experimental gain of 16.4 dBi in the broadside direction at 60 GHz. The proposed structure meets the IEEE 802.15.3c standard requirements in terms of gain and bandwidth while the novel shape of the PRS array makes it smaller compared to existing 60 GHz Fabry-Perot antennas. Moreover, a low-cost printed circuit board technology is used to manufacture antenna prototype.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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