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Enregistrement W4413122269 · doi:10.1109/ims40360.2025.11104026

Enhanced EIRP and Reconfigurable Polarization Multi-Feed Active Antenna Module for Millimeter-Wave Beamforming Phased Arrays

2025· article· en· W4413122269 sur OpenAlexaff
Bernard Tung, Mohammad Abdollah Chalaki, Ahmed Ben Ayed, Huixin Jin, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingExtremely high frequencyReconfigurable antennaPhased arrayPolarization (electrochemistry)Antenna (radio)PhysicsDipole antennaElectrical engineeringComputer scienceOptoelectronicsElectronic engineeringTelecommunicationsOpticsCoaxial antennaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a novel enhanced effective isotropic radiated power (EIRP) and polarization reconfigurable multi-feed active antenna module (MAAM). The proposed MAAM consists of a dual-differential patch antenna element excited by four coaxial feeds connected to the outputs of a beamforming integrated circuit (BFIC). EIRP enhancement is achieved by utilizing on-antenna power combining. Furthermore, by capitalizing on the variable gain and phase shift circuits within the BFIC, the polarization state reconfigurability is enabled. These states comprise both linear (vertical or horizontal) and circular polarization (left- or right-handed). A proof-of-concept prototype was fabricated for operation in the 37-40 GHz frequency band. The fabricated prototype demonstrated good return loss performance, with a measured 10 dB impedance bandwidth covering 36-41 GHz for all polarization states. Additional measurements showed excellent on-antenna power combining efficiency of 92%, validating the design's enhanced EIRP. When excited with an 800 MHz 256 -QAM orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signal and using linearization technique, the proposed MAAM was able to achieve an EIRP of 22 dBm while maintaining an error vector magnitude (EVM) less than 2%.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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