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Enregistrement W4401809247 · doi:10.1109/iswcs61526.2024.10639077

Beam-Steering in Super-Directive Antenna Arrays Using Loaded Parasitic Elements

2024· article· en· W4401809247 sur OpenAlexfundno aff
İhsan Kanbaz, Mohammadali Mohammadi, Okan Yurduseven, Michail Matthaiou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastEuropean CommissionLeverhulme Trust
Mots-clésBeam steeringAntenna (radio)Beam (structure)Directional antennaReconfigurable antennaBeam waveguide antennaAcousticsComputer scienceAntenna measurementOpticsPhysicsMicrostrip antennaPeriscope antennaEngineeringElectronic engineeringTelecommunicationsCoaxial antenna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Super-directive antenna arrays (SDAAs) suffer from low realized gain caused by high impedance mismatches and low radiation efficiencies. Additionally, since the maximum radiation is directed only towards the end-fire, the practical applications of SDAAs have been historically restricted due to their limited coverage area. When classical phase shifters are employed for beam-steering, there is a significant decrease in the gain attributed to the amplified sensitivity of the realized gain to antenna feed currents. Therefore, innovative beamforming network (BFN) configurations are required to direct the beams while maintaining high realized gain in SDAAs. To address this fundamental challenge, we introduce a novel configuration employing parasitically loaded elements for beam-steering applications within a four-element array, aiming to achieve high realized gain. Firstly, the effect of the parasitic elements’ positions on the array’s beam-steering performance is examined. Subsequently, a reconfigurable BFN is introduced, incorporating adjustable passive circuits within the parasitic elements, which remain in fixed positions. The configurations obtained through multi-parameter optimization are analyzed in full-wave electromagnetic simulation software, and the results are presented comparatively. The common belief that constrains the practical applications of SDAAs – that "maximum radiation is directed towards end-fire" – is challenged as a result. Testament to this, we achieve a 34% increase in gains compared to a uniform uncoupled array for the final loaded configuration, augmented with the ability to steer the beam towards any desired direction.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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