High-Performance Sub-6GHz 5G Antenna with Frequency Selective Surface Integration: Design, Optimization and Experimental Validation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the Wormhole-Assisted Distance Optimization (WADO) Algorithm based Frequency Selective Surface (FSS)-antenna tailored to enhance gain and performance for Sub-6GHz 5G applications.WADO algorithm is indeed the foundation of our FSSantenna optimization framework meets the growing need for compact, efficient solutions in modern wireless communication systems.The antenna structure incorporates a monopole patch with precise dimensions of 25×25mm and a copper thickness of 0.035mm, positioned on an FR4 substrate with a thickness of 1.6mm.To complement this design, the FSS features a physical footprint of 125×125mm, carefully optimized to support frequency-selective characteristics.The antenna design and performance were rigorously analyzed and refined using CST Studio Suite, with the FSS engineered to improve the radiation pattern and gain across the target frequency bands.The integrated FSS significantly enhances the antenna's performance metrics, achieving a radiation efficiency of 82%, a peak gain of 7.93dBi, and a bandwidth enhancement of 500MHz.Notably, the antenna demonstrates an S11 parameter of -22dB at 3.5GHz, indicating excellent impedance matching and minimal return loss.The compact integration of the FSS not only improves the overall performance but also enables a reduction in the antenna size, making it an ideal choice for portable and space-constrained 5G devices.Comprehensive simulations and experimental validations confirm the antenna's superior characteristics, including low return loss, high radiation efficiency, and robust impedance matching, ensuring optimal performance across the Sub-6GHz spectrum.These features align with the stringent requirements of next-generation 5G networks, which demand high data rates and reliable connectivity.The proposed FSS-integrated antenna design and methodology provide a significant leap forward in 5G antenna technology, offering a practical and scalable solution for advanced wireless communication systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».