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Enregistrement W4200570790 · doi:10.18280/i2m.200503

An Optimized Feed Hexagonal Antenna with Defective Ground Plane for UWB Body Area Network Application

2021· article· en· W4200570790 sur OpenAlexvenueno aff
Shaktijeet Mahapatra, Mihir Narayan Mohanty

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHFSSAntenna efficiencyMonopole antennaPatch antennaAcousticsRadiation patternGround planeMicrostrip antennaBandwidth (computing)Body area networkComputer scienceAntenna (radio)PhysicsOpticsMaterials scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body area network has facilitated monitoring, authentication and security through sensors or microstrip antenna with specified frequency. The purpose of this research work is to propose a simplified way to search for an optimal length of the inset for edge feeding using the Evolutionary Algorithm search by minimizing the reflection coefficient using ANSYS HFSS. The optimal inset length resulted in an antenna with better radiation efficiency and wider bandwidth. The antenna structure is 70x70x1.6 mm3, with a modified ground. The purpose of this antenna is communication in Ultra-wideband and works in 5.4, 8.1, and 9.8 GHz bands respectively. The resonant bandwidth measured are 1.02, 0.28, 0.12 GHz, respectively. Simultaneously the achievable gains are 3.18, 7.81, and 19.95 dB, respectively in free space. As the antenna is of wearable type, the front-to-back ratio evaluated for each band is 2.31, 7.01, and 13.91 respectively. The results of the fabricated antenna agree with the simulated results. The specific absorption rates at resonant frequencies were observed to be 0.3, 0.56 and 0.24 W/kg respectively when antenna is placed on a human tissue model. The antenna is useful for on-body communication at ISM band, and high data rate off-body communication in body area networks.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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