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Enregistrement W2913930082 · doi:10.1109/wpt.2018.8639488

Ambient RF Energy Harvesting for Dual-Band frequencies below 6 GHz

2018· article· en· W2913930082 sur OpenAlexaff
Walid Zahra, Tarek Djerafi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulti-band deviceSchottky diodeRadio frequencyImpedance matchingVoltageElectrical engineeringEnergy harvestingElectrical impedanceMaterials scienceDiodeOptoelectronicsFrequency bandPhysicsPower (physics)EngineeringAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to boost energy that could be exploited, dual or multi-band channels are needed to scavenge and harvest ambient RF energy. In this paper, a dual-band RF energy harvester is designed to operate in dual-band frequencies below 6 GHz. The signal received is harvested using a Schottky diode HSMS 2850. The circuit is optimized for low input power level using a Harmonic balance simulator. At the design phase, different dual-band frequencies are tested to show the flexibility of the proposed topology. Different methods of impedance matching have been investigated. A variety of Schottky diode implementation have been considered. The design is optimized to cover the two bands around 2.45 and 5.2 GHz. in the measurement, a shift in the dual-band to 1.95-4.8 GHz is observed. The two bands have been setup to measure their output voltage are 2-4.8 GHz. At2 GHz a maximum output voltage measured is 1.970 V at 24 dBm of the input power. For 4.8 GHz, a maximum output measured is 1.784 V at 24 dBm.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,943

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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