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Enregistrement W3040268504 · doi:10.3390/electronics9071080

Resonant Cavity Antennas for 5G Communication Systems: A Review

2020· review· en· W3040268504 sur OpenAlexaff
Azita Goudarzi, Mohammad Mahdi Honari, Rashid Mirzavand

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReconfigurabilityBandwidth (computing)DirectivityComputer scienceElectronic engineeringWirelessWidebandAntenna (radio)Focus (optics)Communications systemEngineeringTelecommunicationsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resonant cavity antennas (RCAs) are suitable candidates to achieve high-directivity with a low-cost and easy fabrication process. The stable functionality of the RCAs over different frequency bands, as well as, their pattern reconfigurability make them an attractive antenna structure for the next generation wireless communication systems, i.e., fifth generation (5G). The variety of designs and analytical techniques regarding the main radiator and partially reflective surface (PRS) configurations allow dramatic progress and advances in the area of RCAs. Adding different functionalities in a single structure by using additional layers is another appealing feature of the RCA structures, which has opened the various fields of studies toward 5G applications. This paper reviews the recent advances on the RCAs along with the analytical methods, and various capabilities that make them suitable to be used in 5G communication systems. To discuss different capabilities of RCA structures, some applicable fields of studies are followed in different sections of this paper. To indicate different techniques in achieving various capabilities, some recent state-of-the-art designs are demonstrated and investigated. Since wideband high-gain antennas with different functionalities are highly required for the next generation of wireless communication, the main focus of this paper is to discuss primarily the antenna gain and bandwidth. Finally, a brief conclusion is drawn to have a quick overview of the content of 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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