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Enregistrement W3088850010 · doi:10.5515/kjkiees.2020.31.8.004

5 GHz UAV Array Antenna Design with a 3×4 Reconfigurable Feeding Network for Wide Elevation Coverage

2020· article· en· W3088850010 sur OpenAlexaff
Ye-Yeong Jeong, Dong‐Geun Seo, Wang‐Sang Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South Korea
Mots-clésBeamwidthReflector (photography)BroadsideAntenna arrayAntenna (radio)Dipole antennaWilkinson power dividerElectrical engineeringBalunEngineeringPower dividers and directional couplersOpticsPhysicsFrequency divider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a 5 GHz UAV array antenna with a 3×4 reconfigurable feeding network for wide elevation coverage. The proposed array comprises a four-element printed dipole antenna array in the top substrate, two supports with a tapered balun, a self-reflector for gain improvement, and a reconfigurable feeding network in the bottom substrate. For wide beam coverage, the feeding network comprises one RF switch, one Wilkinson power divider, and two 90° hybrid couplers; further, the network achieves wide beam coverage using one broadside beam and two end-fire beams. The measured impedance bandwidth, peak gain, and half-power beamwidth of the proposed array operated from 5.03 to 5.15 GHz are approximately 850 MHz(17 %), 6.7 dBi, and 180°, respectively.

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)0,001
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 enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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