$D$-Band Total Power Radiometer Performance Optimization in an SiGe HBT Technology
Notice bibliographique
Résumé
A D-band SiGe HBT total power radiometer is reported with a peak responsivity of 28 MV/W, a noise equivalent power (NEP) of 14-18 fW/Hz1/2, and a temperature resolution better than 0.35 K for an integration time of 3.125 ms. The 1/f noise corner of the radiometer is lower than 200 Hz. Fabricated in a developmental technology with 270-GHz fTand 330-GHz/max, it includes a five-stage low-noise amplifier (LNA) with 4-7-GHz bandwidth and over 35 dB of gain centered at 165 GHz, along with a square-law detector with an NEP below 6 pW/Hz1/2up to 170 GHz. An average system noise temperature of 1645 K is obtained using the Y-factor method and a noise bandwidth of 10 GHz calculated from the measured S21(f) characteristics of the radiometer. The reduced 1/f noise corner frequency in the presence of the amplifier, compared to that of the detector, appears to indicate that, unlike in III-V radiometers, LNA gain fluctuations are not a problem in SiGe HBT radiometers. The circuit consumes 95 mW and occupies 765 × 490 μm2. Wafer mapping of the radiometer sensitivity and of the amplifier gain was performed across different process splits. The mapping results demonstrate that the radiometer can be employed as a relatively simple and area-efficient transistor noise-measure monitor, useful in SiGe HBT vertical profile optimization.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».