Miniaturized Folded Ridged Quarter-Mode Substrate Integrated Waveguide RF MEMS Tunable Bandpass Filter
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a miniaturized RF MEMS tunable bandpass filter design developed by application of folded ridged quarter-mode substrate integrated waveguide cavity. Using packaged RF MEMS SP4T chips, a switchable reactive loading is applied to the folded ridged quarter-mode substrate integrated waveguide cavity, tuning the resonance frequency. Overall miniaturizations of 70.3% and 78.8% are achieved for inductively- and capacitively-loaded filters compared to an RF MEMS tunable filter using half-mode substrate integrated waveguide. Here, an analysis of inductive or capacitive loading along with their advantages and disadvantages are discussed. Two different two-pole folded ridged quarter-mode substrate integrated RF MEMS tunable bandpass filters are designed and measured. The first prototype employing inductive loading achieves 4.4% tuning range at a center frequency of 1.713 GHz, insertion loss of 3.10-3.92 dB, and return loss greater than 15 dB for all tuning modes. The second prototype employing capacitive loading is measured with a 35.2% tuning range at a center frequency of 865 MHz, insertion loss of 1.6-4.3 dB, and return loss greater than 10 dB for all tuning modes. The reported performance and extreme miniaturization of folded ridged quarter-mode substrate integrated waveguide cavities shows great promise for their application in tunable filter design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».