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Enregistrement W4406921692 · doi:10.1109/ojcoms.2025.3536316

A Compact 12-Port MIMO Dielectric Lens Antenna With Wide-Angle Beam Scanning for Ka-Band Applications

2025· article· en· W4406921692 sur OpenAlexaff
Massinissa Belazzoug, Idris Messaoudene, Yassine Himeur, Boualem Hammache, Salem Titouni, Rida Gadhafi, Raouf Zerrougui, Youcef Braham Chaouche, Shadi Atalla, Wathiq Mansoor

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Communications Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKa bandOpticsAntenna (radio)Lens (geology)DielectricPort (circuit theory)OptoelectronicsMaterials sciencePhysicsTelecommunicationsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper tackles significant challenges in the design of millimeter-wave MIMO (Multi-input Multi-output) antennas for the Ka-band (26-30 GHz) as utilized in 5G applications. Current antenna designs suffer from limitations such as constrained bandwidth, inadequate gain, and restricted beam scanning capabilities, adversely affecting performance, particularly in high-density urban environments. A novel MIMO antenna featuring a 12-port dielectric lens has been proposed to address these issues, introducing several advancements to improve key performance metrics. The antenna demonstrates a peak realized gain of approximately 14 dBi and achieves a bandwidth exceeding 4 GHz. Importantly, it features full 360° beam scanning capabilities and maintains an exceptionally low envelope correlation coefficient (ECC) of less than 0.0014. The design also shows impressive radiation efficiency consistently exceeding 95%, complemented by excellent isolation characteristics with mutual coupling maintained below −30 dB. This research provides a scalable solution that could significantly enhance the performance of next-generation wireless networks, addressing the high demands of urban 5G deployments.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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