Beam-Switching Antenna Using Reconfigurable Intelligent Frequency Selective Surfaces for Internet of Things Applications
Notice bibliographique
Résumé
Beam Steering antennas play an essential role in mobile applications, including Internet of Things (IoT) devices, due to their capability to control the beam direction, reduce the multipath problem, and enhance the spectrum efficiency. In IoT applications, a large number of devices are deployed over a wide area, and efficient wireless communication is critical to ensure reliable data transfer. The intelligent beam steering antenna technology can be used to dynamically control the radiation pattern of the antenna, providing improved signal quality and increased network capacity. This can result in reduced power consumption and increased battery life for IoT devices. This article presents a novel beam-switching antenna based on reconfigurable intelligent frequency selective surfaces (RI-FSSs) offering a wide steering angle. To cover the complete 360° range at 2.45 GHz, both mechanical and electrical switching are involved. Three frequency selective surface (FSS) panels based on periodic unit cells are arranged in such a way resembling a parabolic reflector. To achieve the required mechanical rotation angle, programmable step motors are installed. The switching between transmission and reflection is attained by varying the biasing of the PIN diodes through a programmable microcontroller. Both mechanical and electrical reconfigurability result in a beam-switching antenna system, having the capability to offer a continuous beam scanning range of 360° by using various combinations of FSS diode ON/OFF states, and the panels’ rotation angles. The proposed beam-switching antenna system is fabricated. The simulation and measurement results are in good agreement, which validates the operating principle of the proposed beam-switching antenna system. The FSS panels’ dimensions are$0.13\lambda \,\times \, 0.1\lambda $, where the overall size of the proposed antenna system is$1.95\lambda \,\times \, 1.50\lambda $. A beam scanning range of 360° with a gain of 10 ± 1 dB makes this a suitable candidate for IoT applications.
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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 ».