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Enregistrement W2028706881 · doi:10.1109/isscc.2015.7063017

13.6 A 600μW Bluetooth low-energy front-end receiver in 0.13μm CMOS technology

2015· article· en· W2028706881 sur OpenAlexaff
Anith Selvakumar, Meysam Zargham, Antonio Liscidini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical engineeringVoltage-controlled oscillatorSpurious-free dynamic rangeCMOSPhase noiseNoise figureRF front endLocal oscillatorSensitivity (control systems)BluetoothElectronic engineeringDissipationNoise (video)PhysicsResonatorComputer scienceEngineeringVoltageRadio frequencyTelecommunicationsWirelessAmplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main goals for the next generation of radios for wireless sensor and body-area networks (WSN and WBAN) is a sub-mW receiver (RX) compliant with energy-harvested supplies. In this direction, the Bluetooth standard has introduced a low-energy operative mode (BLE) with wider channel spacing (2MHz) and relaxed blocker tolerance. The minimum sensitivity required is −70dBm but even with a sensitivity 10dB lower the BLE receiver can have a noise figure close to 19dB [1]. Although linearity and noise specs have been significantly relaxed, the design of a sub-mW solution remains challenging since the power dissipation cannot be simply scaled with the spurious-free-dynamic-range (SFDR). In fact, the ultimate bound is set by the power burned in the voltage-controlled oscillator (VCO), which is used for the generation of the local oscillator (LO) necessary for the signal downconversion. Since, for a targeted phase noise, the current required by the VCO is inversely proportional to the quality factor of the resonator adopted, a straightforward approach is to use a high-Q tank like the FBAR used by Wang et al. [2]. However in low-cost CMOS processes, when high-Q resonators are not present, an alternative strategy is to share the VCO bias current with the other blocks of the RF front-end as in the LMV cell proposed by Tedeschi et al. [3].

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,054

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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