Design of an E-sectoral horn based on PRGW technology for 5G applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract E-plane sectoral horn antenna based on printed ridge gap waveguide (PRGW) technology is designed for 5G applications. It is implemented on the top plate of the PRGW structure to avoid the losses and dispersion associated with conventional feeding mechanisms. The quasi-transverse electromagneticPRGW-based antenna is excited through a planar microstrip transition. First, the single horn antenna element is introduced with the microstrip feeding section. It shows an impedance bandwidth of fractional bandwidth 26% from 45.7 to 55.4 GHz with the realized gain of 12.7 dBi and radiation efficiency of 90%. In order to maximize the realized gain, a four-element linear horn array is introduced. The same impedance bandwidth is maintained with the array having a gain of 18.6 dBi from 45.7 to 55.4 GHz. The overall antenna array performance in the entire operating frequency range is stable with a radiation efficiency around 85%. Three matching sections are implemented to achieve better impedance matching. One is used to match the horn with the feeding aperture via the PRGW line. Another section is designed to match microstrip transition with PRGW ridge. Finally, two-stage quarter wavelength transformers are required to match the power divider with the array feeding network. A prototype of single-element horn antenna was fabricated to verify the concept of the design. Simulated and measured results show that the proposed antenna can operate in the frequency band of 45–55 GHz with good agreement of radiation performance. Moreover, the proposed designs are implemented and simulated using two microwave simulation tools (CST and HFSS) to verify the radiation performance, which exhibits good agreement. The design of an E-sectoral horn antenna and its array with high gain based on PRGW is demonstrated for the first time which is considered a novel issue. It can be integrated with other passive and active elements in communication systems. Thus, it can be a valuable component in 5G communication due to its high gain, compact size and ultra-wide band.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».