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Enregistrement W4310150507 · doi:10.36227/techrxiv.21592356

New Self-Isolated MIMO Antenna Array for 5G mm-Wave Applications

2022· preprint· en· W4310150507 sur OpenAlexaff
Oludayo Sokunbi, Hussein Attia, Hamza Abubakar, Atif Shamim, Yiyang Yu, Ahmed A. Kishk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOWidebandDecoupling (probability)Bandwidth (computing)Antenna arrayPhysicsElectronic engineeringAcousticsAntenna (radio)Computer scienceElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a simple novel technique to self-isolate multiple-input-multiple-output (MIMO) antenna array elements for mm-wave applications is proposed. MIMO antenna arrays with inter-element separation of 0.2 mm (0.023λ at 35 GHz) and measured high isolation (>50 dB) are presented. Several rigorously optimized slots of different shapes, positions, and dimensions are etched on the radiating patch to enhance the inter-element isolation within 28-37.5 GHz impedance bandwidth. The surface current distributions, parametric analysis, and two MIMO array configurations are employed to validate the proposed self-isolation technique. The novel mm-wave antenna exhibits high impedance bandwidth (>29%), high isolation (>50dB), high efficiency (>90%), high gain (>9.5 dB), and low envelope correlation coefficient (<0.005) throughout the desired bandwidth. Two configurations of the MIMO antenna arrays are fabricated and measured to validate the simulation outcomes. To the best of the authors’ knowledge, the presented design is the first to exhibit such wideband isolation improvement without any external decoupling structure at the mm-wave frequency range.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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