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Enregistrement W2769582969 · doi:10.1109/lawp.2017.2772222

Beam-Tilting Endfire Antenna Using a Single-Layer FSS for 5G Communication Networks

2017· article· en· W2769582969 sur OpenAlexaff
Mohamad Mantash, Arun Kesavan, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)OpticsGround planeBeam (structure)Extremely high frequencyTilt (camera)Radiation patternPhysicsAcousticsComputer scienceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter describes a simple beam-tilting technique for an endfire antenna using only a single-layer frequency selective surface (FSS). The proposed approach is based on placing a parasitic FSS element under the antenna to tilt the beam in the desired direction. This is achieved by using a modified uniplanar compact FSS. To demonstrate the principle, the periodic structure is applied to a Yagi-Uda antenna operating in the millimeter-wave frequency band from 28 to 31 GHz. The measured results, by integrating the proposed FSS (one layer of 3 × 5 unit cells) under the directors of the antenna, show that at 30 GHz, the main beam radiation tilts the endfire direction (yz plane) by +23° and -29° when the FSS structure is rotated by 90°, respectively. The simplicity of this method makes it suitable for 5G communication networks.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations86
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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