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Enregistrement W4405518167 · doi:10.1109/jmw.2024.3497982

A Heterogeneously Integrated 256-Element 5G Phased Array: Design, Assembly, Test

2024· article· en· W4405518167 sur OpenAlexaff
Bodhisatwa Sadhu, Arun Paidimarri, Atom O. Watanabe, Duixian Liu, Xiaoxiong Gu, Christian Baks, Yujiro Tojo, Yoshiharu Fujisaku, Isabel de Sousa, Yo Yamaguichi, Ning Guan, Alberto Valdes‐Garcia

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Microwaves · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhased arrayTest (biology)Element (criminal law)Materials scienceComputer scienceGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present the design, assembly, and test of a heterogeneously integrated dual-polarized 256-element 5G phased array covering 24$-$30 GHz. The design is based on a 64-element antenna-in-package tile designed using an organic substrate. This work represents one of the earliest examples of a heterogeneously integrated mmWave phased array module where each tile uses chips in three different substrate technologies to perform beamforming, frequency conversion, filtering, combining/splitting, and supply decoupling functions. The paper discusses the several challenges and system trade-offs for 5G mmWave phased arrays and illustrates the advantages of heterogeneous integration at the antenna-in-package level. The paper also covers, in detail, several practical aspects of phased array module design that are not well-described in existing literature, such as power domain modeling, module assembly, antenna feedline design, polarization isolation, and tile spacing. To demonstrate the efficacy of our design choices and techniques, we present exhaustive$\pm 360^\circ$over-the-air beam characterization of the phased array antenna module demonstrating beam scanning over$\pm 70^\circ$and very low cross-polarization leakage in E-/H-planes in both polarizations and in both TX and RX modes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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