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Enregistrement W4214886090 · doi:10.1109/access.2022.3156294

Analytical Study of Dirac Type Dispersion in Simple Periodic Waveguide Structures for Leaky-Wave Applications

2022· article· en· W4214886090 sur OpenAlexaff
Sina Rezaee, Mohammad Memarian, George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStopbandBandwidth (computing)Dispersion (optics)OpticsWaveguideDispersion relationPhysicsLeakage (economics)Computer scienceTelecommunicationsBand-pass filter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present a study on the existence of Dirac type dispersion in the simplest of periodic metallic waveguide structures. It is shown that periodic repetitions of two dissimilar waveguides (WGs) can be properly designed to lead to a Dirac type dispersion. A simple theory using circuit modeling is presented to find the condition for Dirac point operation. In addition, mode-matching followed by full-wave simulations validate that the band structure matches that of the theory and shows that a Dirac dispersion can be realized. A Dirac Leaky-Wave Antenna (DLWA) is then implemented using this simple arrangement in substrate-integrated-waveguide (SIW) technology. This DLWA has the closed broadside stopband feature, leading to continuous frequency beam scanning through broadside and a simple feeding network. Phase and leakage constants are adjusted to yield a directive fan-beam featuring continuous scanning in a wide range of angles. The presented DLWA has a wide impedance bandwidth with high efficiency and operates with peak gains of about 12.5 dBi without any significant gain variation throughout the frequency range from 13.5 GHz to 16.5 GHz. Measured results show excellent agreement with the simulated results, validating the proposed concepts.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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