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Enregistrement W4310653771 · doi:10.1109/tps.2022.3215904

Enhancing the Directivity of Antennas Using Plasma Rings

2022· article· en· W4310653771 sur OpenAlexaff
Tao Tang, Min Xu, Melad M. Olaimat, Maged A. Aldhaeebi, Ren Wang, Ming Zhu, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Plasma Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirectivityAntenna (radio)Dipole antennaAntenna gainRadiation patternAntenna measurementImpedance matchingDirectional antennaPlasmaAcousticsRadiation propertiesDipoleMaterials scienceElectrical impedanceOpticsAntenna aperturePhysicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for improving the radiation directivity of a dipole antenna is introduced based on placing plasma rings in the close proximity of the antenna. The method is applicable to different types of antennas; however, in this work, extensive investigation is focused on its applicability to dipole antennas. Simulation results show that the plasma rings lead to an appreciable enhancement in the gain of a resonant dipole antenna. The dependency of the enhancement in the gain on the plasma parameters has been analyzed. It is also found that the proposed method does not affect the characteristic impedance of the antenna and, therefore, its impedance matching characteristics. The method is experimentally validated using an inexpensive commercial fluorescent lamp. The proposed method can be used for other types of antennas and for antenna arrays.

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)0,001
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 enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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