A Systematic Approach for Mutual Coupling Reduction Between Microstrip Antennas Using Pixelization and Binary Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This letter introduces a systematic procedure to reduce the mutual coupling (MC) between radiating elements in a microstrip array antenna. The proposed method is based on using parasitic elements between the radiating elements. The shape of the parasitic element, which impacts the MC and other radiation properties of the antenna, is determined in a systematic pattern optimization procedure based on pixelization of the area between the antennas and application of a binary optimization algorithm. A bit with binary values of 1 or 0 is assigned to each pixel, which signifies the presence or absence of copper on the pixel surface, respectively. Afterwards, during a binary particle swarm optimization algorithm, the optimal value of each bit is obtained, which results in the optimum shape of the parasitic element. In the optimization process, reducing the MC between the radiating elements is set as the main optimization objective while maintaining good antenna impedance matching and preserving of the radiation pattern. Using the proposed method, we designed a parasitic decoupling element (resonator) between two microstrip patch antennas, which were placed close to each other. The results demonstrate that adding this resonator between the two antennas fulfilled the design objectives and reduced the MC between radiating elements by 24 dB, while preserving the radiation pattern and impedance matching. The results of the simulations have been verified by fabrication and measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».