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Enregistrement W4386996097 · doi:10.3390/electronics12194016

3D-Printed Dielectric Rods for Radar Range Enhancement

2023· article· en· W4386996097 sur OpenAlexaff
Mohammad Omid Bagheri, Hajar Abedi, George Shaker

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarAntenna (radio)Materials scienceMicrostripOpticsContinuous-wave radarPrinted circuit boardMicrostrip antennaRadar imagingElectronic engineeringEngineeringAcousticsElectrical engineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A design strategy to alter the radiation characteristics of modular radar printed circuit boards without the need for expensive retooling and remanufacturing is presented in this paper. To this end, a compact radar module including microstrip array antennas integrated with a dielectric rod lens is considered for a demonstration of an X-band radar antenna gain improvement leading to radar detection range enhancement. Using travelling wave theory, the proposed lens is designed to target the excitation of HE11 mode to achieve gain improvement without disturbing reflection coefficients. Using a low-cost rapid-manufacturing 3D-printing technology, two pairs of the 3D-printed dielectric rods integrated with a dielectric housing are designed and fabricated uniformly for a commercially available off-the-shelf radar module. The radar integration with the dielectric rod lens leads to a low-cost and easy-to-fabricate long-range radar system. Compared with the radar without the rods, the design system achieved a measured 6.6 dB gain improvement of the transmitter and receiver antennas which causes doubling the detection range for both elevation and azimuth directions at 10.525 GHz.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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