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Enregistrement W4312936528 · doi:10.1109/access.2022.3229050

Physical Design and Experimental Verification of a Huygens’ Metasurface Two-Lens System for Phased-Array Scan-Angle Enhancement

2022· article· en· W4312936528 sur OpenAlexafffund
Jaemin Kim, Gleb A. Egorov, George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanada Foundation for InnovationGovernment of Ontario
Mots-clésPhased arrayOpticsRadomeLens (geology)DirectivityMetamaterialPhased-array opticsAntenna (radio)PhysicsBeam steeringPlanarPlanar arrayBeam (structure)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades, many radome designs to extend the angular scan range of phased-array antennas have been devised by utilizing dielectric materials and metamaterials. More recently, metasurface technology such as planar lenses and beam deflectors have been applied to phased arrays, enabling scan-angle enhancers to have a low profile. In this work, a physical Huygens’ metasurface (HMS) two-lens system for scan-angle doubling of a phased array is presented. For the HMS unit cells, the wire-loop topology is deployed to achieve high transmission for the required phase-angle shift. The proposed two-lens system is analyzed by full-wave simulations and experiments. The simulation results demonstrate that the scan angle doubles when the incident angle is below 15° in accordance to the design specification. Furthermore, the directivity degradation of the refracted beams by the two-HMS lenses is in good agreement with theory. Finally, a fabricated two-lens system with two 15λ long by 15λ wide metasurface lenses and a 16 × 16-element patch antenna array as a source is experimentally verified at 10 GHz. The experimental results are in good agreement with the simulated results by showing angle-doubling performance with ±2° scan errors.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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