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Enregistrement W4403107074 · doi:10.11591/ijece.v14i6.pp6401-6410

Design and analysis of a Sub-6 GHz antenna array with high gain for 5G mobile phone applications

2024· article· en· W4403107074 sur OpenAlexaff
Abderrahim Bellekhiri, Noha Chahboun, Jamal Zbitou, Aziz Oukaira, Yassin Laaziz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)Impedance matchingAntenna arrayRadiation patternAcousticsComputer scienceAntenna gainMicrowaveMobile phoneWirelessElectrical engineeringAntenna efficiencyElectronic engineeringPhysicsElectrical impedanceTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we designed, analyzed, and simulated a 32-element antenna array for the sub-6 GHz band. Each radiating element is a square patch on a Rogers RT5880 substrate, featuring a relative dielectric permittivity of 2.2, a low-loss tangent of 0.0009, and a thickness of 0.508 mm, measuring 28.1×28.1 mm². Simulations were conducted using two electromagnetic solvers, advanced design system (ADS) and CST Microwave Studio, providing a comprehensive comparison of the results. To achieve a high balance between performance and antenna size, two 4×8 array antenna structures were designed. The simulations demonstrated excellent input impedance matching around 3.5 GHz for both configurations, with high gains of 20.5 dBi for the first and 18 dBi for the second configuration, along with directional radiation patterns. The dimensions were 315×576×0.578 mm³ for the first configuration and 170×961×0.578 mm³ for the second. These performance metrics make the proposed antenna arrays highly suitable for wireless communication technologies operating below 6 GHz, particularly for 5G mobile communications.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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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