Wideband CMOS Amplification Stage for a Direct-Sampling Square Kilometre Array Receiver
Notice bibliographique
Résumé
The design of a second amplification stage (SAS) for a highly sensitive direct-sampling receiver for the Square Kilometre Array (SKA) radio synthesis telescope is discussed. The SAS is intended to follow a Square Kilometre Array low-noise amplifier (SKA-LNA), which is being designed by others and is not a subject of this study, to obtain the high gain required from the SKA receiver. Due to the SKA ultra-low noise-temperature requirements, the SAS noise must be minimized, even though it is preceded by an SKA-LNA. The first two stages of the SAS consist of an inductorless partially noise-canceling resistive-feedback amplifier and a differential gain stage that achieve both low noise figures (NFs) and convert the single-ended input signal to a differential output. Following this, an additional gain stage is cascaded to increase the SAS gain. Over the midband SKA frequency range of 0.7-1.4 GHz, a 65-nm CMOS SAS achieves an S21>; 34 dB, voltage gain >;36 dB, and sub-1-dB NFs (~75-K noise temperature), P1dB of >; -52 dBm, input third-order intercept point (IP3) of >;-43 dBm and input second-order intercept point (IP2) of >;-34 dBm, while consuming 96.8 mW of dc power. While the proposed SAS is not required to be input power matched, a method for matching with minimum effect on NF and gain is also presented and experimentally verified. The power match SAS achieves an S21>;26dB, voltage gain >;35 dB, and sub-1.6-dB NFs (~130-K noise temperature), input P1dB of >;-52 dBm, input IP3 of >;-44 dBm, and input IP2 of >;-34 dBm, while consuming 58.9 mW of dc power.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».