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Enregistrement W2950605160 · doi:10.23919/ursiap-rasc.2019.8738544

Multifunctional Antennas for Cognitive Radio Applications

2019· article· en· W2950605160 sur OpenAlexaff
Chinmoy Saha, Jawad Y. Siddiqui, M.M. Yahia Antar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioWirelessSpurious relationshipSoftware-defined radioComputer scienceComponent (thermodynamics)Key (lock)Electronic engineeringAntenna (radio)EngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolution, design concept and practical realization of multifunctional antennas (MFA) are systematically reported in this paper. MFAs, traditionally evolved as an intelligent solution to mitigate lower spectrum-utilization using the opportunistic spectrum allocation-policy, are key component for modern wireless applications, such as multi-standard radios, cognitive radios (CR) of software defined radio (SDR) environment. Traditional realizations of MFAs use multiple radiating elements on a common substrate which enhances design constrains in terms of mitigating/reducing parasitic coupling and spurious impacts of the rotary arrangements required for actuating various radiating elements. In this paper, recent research contribution of designing MFAs employing a single UWB radiating element is reported. Improvised feed design with combinatorial loading of SRRs and PIN diodes on a printed monopole antenna, along with controlling their position in the feed region, results into multifunctional operation. Design strategy, techniques, and theoretical ideas for realizing MFAs along with simulated and experimental results are presented in this paper.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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