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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 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,465

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 Opus0,042
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 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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