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Enregistrement W3153445589 · doi:10.1109/ojap.2021.3074290

18 Element Massive MIMO/Diversity 5G Smartphones Antenna Design for Sub-6 GHz LTE Bands 42/43 Applications

2021· article· en· W3153445589 sur OpenAlexaff
Naveen Jaglan, Samir Dev Gupta, Mohammad S. Sharawi

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Antennas and Propagation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMODecoupling (probability)Diversity gainAntenna (radio)Computer scienceElectronic engineeringTopology (electrical circuits)Channel (broadcasting)PhysicsElectrical engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents an 18 element antenna system compatible with massive multiple input multiple output (MIMO)/Diversity fourth/fifth generation (4G/5G) smartphones. The antennas are designed at sub-6 GHz long term evolution (LTE) band 42 (3.4-3.6 GHz) and LTE band 43 (3.6-3.8 GHz). A simple slot type antenna is considered as the radiating element, with open ended slots used for obtaining a compact design. These slots also act as decoupling elements to improve the isolation among different radiators. The proposed antenna elements are designed on a low-cost FR-4 substrate having dimension of 150 mm$\times80$mm$\times1.6$mm, which can be typically used for 6-inch smart phones. The simulated and measured values of antenna gain are found to be greater than 5.3 dBi. Simulated and measured results of the proposed design show excellent impedance matching (reflection coefficient>20 dB), port isolation (>20 dB), total efficiency (>87%) and Envelope Correlation Coefficient (< 0.01) over the operating frequency. MIMO antenna performance metrics are verified by calculating the ergodic channel capacity with Kronecker channel model.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations108
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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