Simulation of Wearable Microstrip Patch Antenna by Using Textile Material for Ambient RF Energy Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Future enhancements in radio frequency (RF) energy harvesting technology will make easy the creation of a network with no need of dedicated transmitters, as a reliable source of wireless energy power. Recently, the development and employment of wearable antennas has increased rapidly for application in the miniaturization of wireless communication devices. The principal feature of wearable antennas is that they are designed as garment elements able to transmit or receive wireless signals. In this context, we propose a design of a wearable textile microstrip patch antenna operating for wireless body area network (WBAN)at the resonance frequency =2.40GHz. The microstrip patch antenna with an edge feeding technique is designed and simulated by using the Keysight Advanced Design System (ADS) software. Textile materials have a low dielectric constant that reduces the surface wave losses and increases the impedance bandwidth of the antenna. The chosen dielectric substrate in this work is the jeans fabric with relative permittivity of 1.70, thickness of 1.00 mm and dissipation factor of 0.025. The antenna performance parameters are obtained from ADS Momentum. Simulation results show that antenna has the gain of 3.22 dBi and directivity of 8.10 dBi, showing that the wearable textile microstrip antenna has a good performance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».