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Enregistrement W2904712978 · doi:10.1002/mmce.21639

CPW fed grid dielectric resonator antennas with enhanced gain and bandwidth

2018· article· en· W2904712978 sur OpenAlexafffund
Waqas Mazhar, David M. Klymyshyn, Matt Tayfeh Aligodarz, Shaon Ganguly, Aqeel Ahmad Qureshi, Martin Boerner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of RF and Microwave Computer-Aided Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Light Source
Mots-clésMaterials scienceCoplanar waveguideDielectric resonator antennaOptoelectronicsElectroformingResonatorRadiation patternDielectricDielectric resonatorImpedance matchingElectrical impedanceOpticsAntenna (radio)MicrowaveLayer (electronics)Electrical engineeringComposite materialPhysicsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal embedded grid artificial dielectric resonator antennas (GDRAs) fed by different coplanar waveguide (CPW) feeding techniques at mm-wave frequencies are investigated in detail. GDRAs involve embedding tall nickel metal inclusions in polymethyl-methacrylate (PMMA) using deep X-ray lithography and electroforming, which dramatically increases the effective permittivity of the polymer up to 5-6 times and results in miniaturized antenna structures operating at millimeter-wave frequencies. The options for different coplanar waveguide (CPW) feeding at 22.6-26.6 GHz and 26.6-29.3 GHz are studied by applying a thin 300 μm PMMA layer between the feed layer and metal inclusions of the GDRA to avoid short-circuiting the underneath feed line structures. In addition, this results in a GDRA structure that improves the impedance bandwidth up to 16.26%, while providing a maximum realized gain of 7.2 dBi across the frequency band with excellent broadband patterns and −18 dB cross-polarization levels.

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 seuil0,003

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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