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Enregistrement W4403447082 · doi:10.1109/tmtt.2024.3476310

N-Way Parabolic UWB Planar Spatial Power Divider/Combiner

2024· article· en· W4403447082 sur OpenAlexaff
Ayoub Yanegh, Ali Ghadimi, Elham Baladi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower dividers and directional couplersPlanarWilkinson power dividerPower (physics)Electrical engineeringFrequency dividerOpticsPhysicsElectronic engineeringComputer scienceTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a 1-to-N parabolic ultrawideband (UWB) planar spatial power divider/combiner is designed and implemented. In this structure, the signal from one port (port 1) passes through a parabolic-shaped transmission line to N parallel ports (ports$2~\rightarrow ~N +1$), which are positioned in a straight line at equal distances from each other. Due to diffraction, the traveling wave from port 1 will be cylindrical, and this parabolic-shaped transmission line converts the cylindrical wave into a plane wave at the N parallel ports. To accurately evaluate the performance of the divider/combiner, a new method is proposed by defining a parameter called$S_{\mathrm { error}}$. The simulated results obtained for a 1-to-4 divider/combiner within the frequency range of 15–60 GHz [120% bandwidth (BW)] indicate that the amplitude difference between ports is less than 2.4 dB, and the phase difference is less than 8°. To further enhance the amplitude and phase balancing, the shape of the transmission line, responsible for converting the cylindrical wave to a plane wave, is optimized using the particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulation by MATLAB-HFSS API. The optimized results for a 1-to-4 divider/combiner within the frequency range of 15–60 GHz demonstrate an amplitude difference of less than 0.75 dB between the ports and a phase difference of less than 2.5°.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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