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Enregistrement W4410552905 · doi:10.23919/eucap63536.2025.10999567

Design and Optimization of Surface-Wave Enhanced Reflecting Metasurfaces Featuring Beamforming and Polarization Control

2025· article· en· W4410552905 sur OpenAlexaff
Tianke Qiu, Jean Louis Keyrouz, Vasileios G. Ataloglou, George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingPolarization (electrochemistry)Surface waveComputer scienceMaterials scienceElectronic engineeringEngineeringTelecommunicationsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromagnetic metasurfaces (MTSs) are typically modeled as passive, lossless, and purely reactive homogenized impedance sheets on dielectric substrates. In this paper, we present an overview of designing reflecting MTSs using the method of moments (MoM) with gradient-based optimization. The proposed MTSs consist of printed metallic patterns placed over a grounded dielectric slab, with the patterns modeled by impedance sheets, and the impedance values optimized through gradient-descent to achieve specific far-field (FF) power patterns or beamforming objectives. This beamforming/beamshaping capability is enabled utilizing auxiliary surface waves, without the need of any explicit gain or loss. Full-wave simulations of realistic copper structures are presented to validate the proposed design procedure, with measurements preformed for an one dimensional (1D) MTS. An example of a 2D MTS featuring polarization control is also presented.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,473

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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