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Enregistrement W4323519404 · doi:10.1109/ojap.2023.3253132

High Gain Fan-Beam Pattern Antenna Based on the Utilization of Diffracted Fields From Dielectric Slabs Edges for IoT and Sensing Applications

2023· article· en· W4323519404 sur OpenAlexaff
Yazan Al-Alem, Syed M. Sifat, Yahia M. M. Antar, Ahmed A. Kishk

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Antennas and Propagation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensConcordia UniversityRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)Radiation patternReconfigurable antennaPeriscope antennaComputer scienceTaperingBeam waveguide antennaAntenna gainAntenna efficiencyElectrical engineeringElectronic engineeringAcousticsEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A high gain, low-cost antenna structure is designed for a smart car parking system. The antenna uses Printed Ridge Gap Waveguide (PRGW) technology, which is fully shielded, and suppresses any parasitic radiation from the feed, and minimizes back-lobe radiation. The proposed antenna uses a single MSL feed point, which eliminates the need for any complex feeding network design, and allows the antenna to be integrated easily with PCB transceiver circuitry. A novel technique for the design procedure is proposed, the technique provides a generalization of using either electric or magnetic excitations with dielectric or magnetic rectangular slabs. A unique physical insight accompanied with a thorough analysis of the propagation mechanism is provided. The technique has a significant impact on reducing the complexity of the feeding network. The realized structure is compact, low profile, and low cost. The beam pattern of the antenna is a Fan-Beam (Elliptical) pattern which is well suited for various sensing and Internet of Things (IoT) 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 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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