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Enregistrement W4412375695 · doi:10.1109/access.2025.3587178

A Comparative Review on Superdirectivite Antenna Systems in Modern Literature

2025· review· en· W4412375695 sur OpenAlexaff
Monica Wasfy William, Yahia M. M. Antar, A.P. Freundorfer

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superdirectivity describes the phenomenon in which an antenna system exceeds its maximum theoretical directivity. Originally developed theoretically in the twentieth century, superdirectivity has regained attention due to the increasing demand for high-gain electrically small antenna systems. This review offers a foundational overview of basic concepts and reviews recent advancements in superdirective antenna systems research. It categorizes recent studies based on their approaches to various design challenges including radiation efficiency, bandwidth, and practical realized gain. The progression from classically fed arrays with optimized excitation currents to strategic reactive loading of parasitic arrays is discussed, along with emerging approaches that favor supergain over classical superdirectivity through load-less or geometrically optimized designs. The use of computational techniques such as spherical wave expansion, network characteristic mode analysis, and machine learning is highlighted. A comparative analysis of performance metrics, including gain, efficiency, and fractional bandwidth, is presented. Despite significant advancements from impractical theoretical concepts in classical research, recent performance improvements are reaching superdirectivity limits often involve trade-offs to array size or bandwidth. This review aims to serve as a resource for researchers by summarizing progress, highlighting gaps, and suggesting future directions.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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