MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186847136 · doi:10.1109/access.2021.3096834

A Dual-Band Ambient Energy Harvesting Rectenna Design for Wireless Power Communications

2021· article· en· W3186847136 sur OpenAlexaff
Surajo Muhammad, Jun Jiat Tiang, Sew Kin Wong, Amor Smida, Ridha Ghayoula, Amjad Iqbal

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectennaMulti-band deviceRadio frequencyRectifier (neural networks)Impedance matchingElectrical engineeringEnergy harvestingAntenna (radio)GSMElectronic engineeringRF power amplifierComputer sciencePower (physics)WirelessVoltageElectrical impedanceEngineeringTelecommunicationsPhysicsRectification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a long-range dual-band rectenna for harvesting ambient radio frequency (RF) energy from GSM/900 and GSM/1800 is presented. Theoretical analysis of the proposed dual-band impedance matching network (IMN) is conducted using a modified <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Pi $ </tex-math></inline-formula> –section matching network (MN). The RF-rectifier is integrated with a dual-band inverted-F monopole antenna. The rectenna circuit complexity is minimized by introducing a dual-band IMN, which plays a significant role in improving the harvester RF-to-dc power conversion efficiency (PCE). Measurement results of the proposed design achieved a peak RF-to-dc PCE of 12.93% and 8.0% for an input power of −30 dBm at 0.9 GHz, and 1.8 GHz, respectively. The RF harvester ambiance measurement attained an output dc voltage of 0.374 V. The circuit generates 0.747 V using a low-powered bq25504-674 evaluation module (EVM). Thus, adequate energy management of the proposed rectenna can be used to power many low-powered devices from the harvested ambient RF energy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations81
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetEnergy Harvesting in Wireless NetworksTravaux en français237 207