A Technique for Designing Multilayer Multistopband Frequency Selective Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
A systematic technique for designing and optimizing multilayer frequency selective surfaces (FSSs) with low overall profile is presented. Periodic scatterers in the shape of loaded dipoles (dogbones) are used on each layer to create a single-stopband response. Multiple such layers are cascaded together to create the desired multistopband response. An equivalent circuit model for a multilayer FSS that explicitly and intuitively accounts for electromagnetic coupling interactions between the layers is proposed and investigated. This model is used in a novel design method, which precompensates for the effect of coupling during circuit-based design stage rather than postcompensating through iterative full-wave (FW) optimization after the design stage, as in most traditional approaches. As a consequence, this approach has the potential to greatly speed up the design process by enabling considerable simplifications during FW simulations. The proposed method is used to design several ultralow-profile triple-layer, triple-stopband surfaces intended for Wi-Fi applications. The interlayer spacing is as low as λ/75 at the highest operating band (5.2 GHz), making the overall thickness extremely small. The unit cell size for the designs is about λ/5 at 5.2 GHz. The designs are fabricated and tested to validate the proposed methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».