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Enregistrement W4405811860 · doi:10.1109/lawp.2024.3521031

Efficient Analytical Design Strategy for High-Gain Nonresonant Partially-Reflective-Surface Antennas

2024· article· en· W4405811860 sur OpenAlexaff
Xiaodong Zheng, Yuehe Ge, Guowei Li, Ziheng Zhou, Ladislau Matekovits, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHigh-gain antennaDirectional antennaElectronic engineeringReflective array antennaComputer sciencePhysicsMaterials scienceAntenna (radio)OpticsSlot antennaEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonresonant partially-reflective-surface (PRS) antennas (PRSAs) offer high-gain performance, but their design typically requires extensive electromagnetic simulations to obtain near-field phase distributions, leading to time-consuming processes, especially for complex or large antennas. This letter presents a novel analytical design method that significantly simplifies the design of phase-correcting surfaces (PCSs) for nonresonant PRSAs. By introducing a new design strategy based on a ray-tracing approach, we derive a set of analytical formulas for two PCS configurations: one utilizing a single superstrate that integrates both PRS and PCS functionalities, and another employing distinct PRS and PCS layers. Using these formulas, we designed two non resonant PRSAs, and both simulated and experimental results demonstrate comparable gain performance to those obtained using Ansys HFSS. This approach reduces the dependence on computationally intensive simulations, offering a more efficient pathway for the design of high-performance nonresonant PRSAs, thereby advancing the accessibility and practicality of antenna design methodologies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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