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Enregistrement W4411232159 · doi:10.1109/access.2025.3579151

Design of Dual-Band MIMO Array Antenna and Its Characterization for Urban Millimeter Wave Channel Conditions

2025· article· en· W4411232159 sur OpenAlexaff
B. G. Parveez Shariff, Tanweer Ali, Satish K. Sharma, Qammer H. Abbasi, Masood Ur Rehman, Yahia M. M. Antar, Pradeep Kumar, Pallavi R. Mane, Sameena Pathan

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtremely high frequencyMIMOChannel (broadcasting)3G MIMOAntenna (radio)Computer scienceElectronic engineeringTelecommunicationsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multiple-input-multiple-output (MIMO) antenna improves the channel capacity, and the array antenna improves the channel condition. A combined feature benefits the current cellular and other 5G applications. The strength of the MIMO array antenna is that it improves channel condition and operates with wide bandwidth and directional beam, achieving high gain. Not many of the articles focused on the second issue. Thus, this article focuses on designing a MIMO array antenna with a directional narrow beam resonating at dual bands that are 28 and 38 GHz. The circular slot in the ground plane serves a dual purpose: (i) improve the bandwidth at both bands ranging from 25.35-30.53 GHz, and 36.76-41.43 GHz. (ii) It acts as a decoupling structure providing isolation |S21| > 39 dB and 42 dB in respective bands. The proposed antenna generates circular (RHCP) and elliptical (LHCP) polarization in the first and second bands. The antenna has achieved half-power beamwidth (HPBW) of 15° and 16.5° in the YZ-plane and a broad beam in the XZ-plane. The antenna is validated for diversity metrics, and the results are satisfactory. The MIMO antenna performance regarding channel capacity and path loss is virtually tested for cellular Picocell urban scenarios with line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions. The computed results agree with the analytical results of standard Friss, Stanford Inter-University (SUI), and Close-In (CI) models.

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 seuil0,003

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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