High-Efficiency Wide Input Power Range Three-Phase Radio Frequency Energy Harvester for IoT Applications
Notice bibliographique
Résumé
The need for efficient and high-performance energy harvesting systems is rising to power modern wearable smart devices. Several energy sources can be harvested such as thermal, vibrational, and ambient radio frequency (RF). RF energy harvesters (RFEHs) are widely adopted as they wirelessly deliver power. This article proposes a new RFEH design based on the three-phase rectifier topology. The rectifier is integrated with a custom-designed phase shifter that can split received power equally and deliver three signals with a 120° phase shift at the same moment. Due to their low forward drop voltage and high sensitivity, the rectifier diodes are chosen to be Schottky diodes SMS7621-005LF from Skyworks. A prototype is fabricated on an RT/Duroid 5880 Laminates substrate with 0.005 in thickness to reduce the dielectric losses. The RF energy harvester shows promising results in the ISM band at a 435.6 MHz frequency. At 8 dBm available RF power, the prototype demonstrates a high efficiency of 56% end to end at 6 k$\Omega $load and 5.2 V output voltage. In addition, the system maintains an efficiency higher than 20% over a wide available input power range (IPR) of 28 dBm. The RFEH reports a 1 V sensitivity at −10 dBm. This system is ideal for supplying ambient sensor nodes and systems-on-chip (SoCs) in urban areas where RF electromagnetic waves are widely available.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».