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Enregistrement W4392932225 · doi:10.1109/tap.2024.3375654

High-Efficiency Class-E Seamlessly Integrated Active-Integrated Antennas of Far-Field SWIPT Base Stations for Batteryless IoT Applications

2024· article· en· W4392932225 sur OpenAlexaff
Jorge Virgilio de Almeida, Xiaoqiang Gu, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBase stationClass (philosophy)Field (mathematics)Computer networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A deep integration of active-integrated antennas (AIAs) with high transmitter efficiency (TE), high polarization purity, and low interference has presented a difficult-to-ignore challenge for designers. This fundamental problem in AIA design emerges from the lack of an impedance-matching flexibility between the antenna aperture and active element for high dc-to-RF efficiency without deteriorating the radiator’s performance. This work proposes and presents an approach for the seamless integration of AIAs based on a modified rectangular patch loaded with shorting pins. Numerical and experimental results obtained in this research demonstrate that by distributing the shorting pins in the nodes of the fundamental and second-harmonic spatial modes of the canonical patch, new degrees of freedom for flexible impedance matching can be achieved without compromising the radiator’s radiation pattern, polarization purity, and radiation efficiency. The effectiveness of the proposed design strategy is illustrated by a fabricated seamlessly integrated AIA that presents the highest active gain reported in the literature while keeping cross-polarization (CP) and harmonic-interference levels low. Based on the obtained results, the proposed design strategy is believed to have great potential for developing low-cost and high-efficiency far-field simultaneous wireless information and power transmission (SWIPT) base stations for batteryless 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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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