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Enregistrement W4296908688 · doi:10.1109/ap-s/usnc-ursi47032.2022.9887231

Metasurface Superstrate for 5G Bandwidth and Gain Enhancement

2022· article· en· W4296908688 sur OpenAlexaff
Asif Bilal, Abdul Quddious, Haris Votsi, Atsushi Kanno, Tetsuya Kawanishi, Marco A. Antoniades, Stavros Iezekiel

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting (AP-S/URSI) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésBandwidth (computing)MetamaterialAntenna gainSplit-ring resonatorResonatorMulti-band deviceHigh-gain antennaOptoelectronicsMetamaterial antennaMicrostrip antennaPatch antennaMaterials scienceOpticsPhysicsElectronic engineeringAntenna (radio)Computer scienceElectrical engineeringEngineeringAntenna efficiencyAntenna factorTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses a dual-layer metasurface (MSF) superstrate, consisting of double split-ring resonator cells in the 28 GHz 5G mm-wave frequency band. The MSF superstrate is added above a conventional patch antenna, and an enhancement in the performance of the patch antenna in terms of bandwidth and gain is achieved. This is due to the negative index metamaterial (NIM) properties of the designed MSF superstrate. In this design, the impedance bandwidth is improved from 2.6 GHz to 3.6 GHz, while the gain of the patch antenna is increased from 6.59 dBi to 12.9 dBi. The simplicity of the design to achieve a higher gain and broader bandwidth makes it a suitable candidate for applications in 5G mm-wave communications.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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