On-Chip Terahertz antenna array based on amalgamation of metasurface-inspired and artificial magnetic conductor technologies for next generation of wireless electronic devices
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents a feasibility study on an innovative terahertz (THz) on-chip antenna array designed to reliably meet the high-performance connectivity requirements for next generation of wireless devices to enable bandwidth intensive applications, superfast fast streaming, bulk data exchange between internet of things (IoT) devices/smartphones and the development of holographic video conferencing. The significantly smaller wavelength of the THz-band and metasurface-inspired and artificial magnetic conductor (AMC) technologies are exploited here to realize an on-chip antenna. Several experimental on-chip antenna arrays of various matrix sizes were investigated for application at millimeter-wave/Terahertz RF front-end transceivers. The technique proposed here is shown to enhance the antennas impedance bandwidth, gain and radiation efficiency. Purely for experimental purposes a 2 × 24 radiation element array was fabricated. It exhibits an average measured gain of 20.36 dBi and radiation efficiency of 37.5% across 0.3–0.314 THz. For proof of the concept purposes a THz receiver incorporating the proposed on-chip antenna was modelled. The results show that with the proposed antenna array a THz receiver can provide a gain of 25 dB when the antenna is directly matched to low-noise amplifier stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».