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Enregistrement W4401846340 · doi:10.1002/mop.34301

A gain enhancement of compact UWB antenna based on a single FSS layer

2024· article· en· W4401846340 sur OpenAlexaff
Elhachmi Ksouri, Amel Boufrioua, Massinissa Belazzoug, Idris Messaoudene, Noureddine Melouki, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-gain antennaMaterials scienceAntenna (radio)Antenna gainOptoelectronicsElectronic engineeringMicrostrip antennaElectrical engineeringComputer scienceEngineeringAntenna efficiency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present work introduces a novel low‐profile antenna for UWB applications through the use of a frequency‐selective surface (FSS). The FSS reflector uses a 7 × 7 array with a unit cell of 12.4 × 12.4 mm. By incorporating this periodic structure, the antenna's peak gain reaches 11 dBi, covering a UWB frequency range from 3.01 GHz to 13.5 GHz. Both FSS and UWB antennae are printed on the same type of substrate (FR4‐epoxy). The gap between the FSS layer and antenna is a half wavelength (18 mm) to obtain the best performance. The fabricated optimized antenna prototype shows a reasonable accord between numerical and experimental results. These results are compared to the existing literature designs. Overall, the proposed antenna system has reduced complexity and size, while offering a very wide bandwidth and high gain, making it a good candidate for imminent wideband and high‐gain wireless communication systems.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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