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Enregistrement W4311878093 · doi:10.1002/mop.33579

Design of miniaturized tri‐band antenna based on differential evolution algorithm

2022· article· en· W4311878093 sur OpenAlexaff
Fouad Fertas, Khelil Fertas, Tayeb A. Denidni, Mouloud Challal

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmnidirectional antennaRadiation patternAntenna (radio)OpticsPlanarComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel highly miniaturized triple band structure based on Z ‐slots‐shaped antenna is presented in this letter, with only 0.0015 footprint, where is the free space wavelength at 1.3 GHz. The proposed design can generates three resonant frequency bands (1.3–1.62 GHz), (2.22–2.59 GHz), and (3.24–3.65 GHz) with −10 dB reflection coefficient, a triple band function is achieved by etching tow connected Z ‐shaped‐slots in the radiating element and the differential evolution algorithm is then used to control the currents path, the prototype of the proposed antenna is printed on a single substrate layer and fed via coplanar waveguide CPW technology. The measured and simulated results are in good agreement, and validate the design principle, the results show that the antenna has a compact size (19.5 × 17.6 mm 2 ), aside from its planar design, simple manufacturing, and low cost to fabricate, this antenna exhibits stable omnidirectional radiation patterns in E plane as well as bidirectional radiation patterns in H plane, making it an ideal device for multiband applications.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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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