An innovative fractal monopole MIMO antenna for modern 5G applications
Notice bibliographique
Résumé
Proposed in this paper is the design of an innovative and compact antenna array which based on four radiating elements for multi-input multi-output (MIMO) antenna applications used in 5G communication systems. The radiating elements are fractal curves excited using an open-circuited feedline through a coplanar waveguide (CPW). The feedline is electromagnetically coupled to the inside edge of the radiating element. The array’s impedance bandwidth is enhanced by inserting a ground structure composed of low–high-low impedance between the radiating elements. The low-impedance section of the ground is a staircase structure that is inclined at an angle to follow the input feedline. This inter-radiating element essentially suppresses near-field radiation between adjacent radiators. A band reject filter based on a composite right/left hand (CRLH) structure is mounted at the back side of the antenna array to reduce mutual coupling between the antenna elements by choking surface wave propagations that can otherwise degrade the radiation performance of the array antenna. The CRLH structure is based on the Hilbert fractal geometry, and it was designed to act like a stop band filter over the desired frequency bands. The proposed antenna array was fabricated and tested. It covers the frequency bands in the range from 2 to 3 GHz, 3.4–3.9 GHz, and 4.4–5.2 GHz. The array has a maximum gain of 6. 2dBi at 3.8 GHz and coupling isolation better than −20 dB. The envelope correlation coefficient of the antenna array is within the acceptable limit. There is good agreement between the simulated and measured results.
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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 ».