Statistical modeling of RF/microwave FET devices
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. In mass production of RF/microwave circuits, manufacturing tolerances and process variations will make the circuits coming out of the same production line to behave differently. Statistical modeling of RF/microwave passive and active devices taking into account these random variations are important for yield-driven design. While statistical modeling for small-signal linearized device models is fairly mature, the statistical large-signal model for nonlinear devices remains a challenge, due to the expense of nonlinear measurements, the difficulties in nonlinear statistical problems, and the cost of EM evaluations of packaging structures. We describe recent progress in this area exploiting statistical space mapping concepts. Using such a concept, we expand a large-signal nominal model into a large-signal statistical model. The nominal model is extracted or trained from one complete set of large-signal data. The statistical property of the model is achieved by a dynamic mapping between the nominal model and the statistical samples of a given population of devices. This method reduces the otherwise prohibitive task of creating a population of nonlinear device models into a simplified one of creating a population of mapping functions. Two mapping approaches are presented, one use linear mapping for small-variations in parameters, and another using neuro-space mapping for large variations in device parameters (L. Zhang, Q.J. Zhang and J. Wood, “Statistical neuro-space mapping technique for large-signal modeling of nonlinear devices,” IEEE Trans. Microwave Theory Tech., vol. 56, no. 11, pp. 2453-2467, Nov. 2008.). Furthermore, yield-based design of microwave circuits, taking into account random variations in circuit parameters will also be described. Examples of statistical modeling of RF/microwave transistors, and use of the models in statistical analyses of microwave passive and active circuits will also be presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».