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Enregistrement W2157715295 · doi:10.1109/tmtt.2008.921268

A Low-Voltage SiGe BiCMOS 77-GHz Automotive Radar Chipset

2008· article· en· W2157715295 sur OpenAlexafffund
Sean T. Nicolson, K.H.K. Yau, Sébastien Pruvost, V. Danelon, P. Chevalier, P. Garcia, A. Chantre, B. Sautreuil, S.P. Voinigescu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésChipsetBiCMOSPhase noiseElectrical engineeringAmplifierVoltage-controlled oscillatordBcNoise figureHeterojunction bipolar transistorEngineeringChipVoltageCMOSBipolar junction transistorTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a complete 2.5-V 77-GHz chipset for Doppler radar and imaging applications fabricated in SiGe HBT and SiGe BiCMOS technologies. The chipset includes a 123-mW single-chip receiver with 24-dB gain and an IP1dBof -21.7 dBm at 76-GHz local oscillator (LO) and 77-GHz RF, 4.8-dB double-sideband noise figure at 76-GHz LO and 1-GHz IF, and worst case -98.5 dBc/Hz phase noise at 1-MHz offset over the entire voltage-controlled oscillator tuning range at room temperature. Monolithic spiral inductors and transformers result in a receiver core area of 450 mum times 280 mum. For integration of an entire 77-GHz transceiver, a power amplifier with 19-dB gain, +14.5-dBm saturated output power, and 15.7% power-added efficiency is demonstrated. Frequency divider topologies for 2.5-V operation are investigated and measurement results show a 105-GHz static frequency divider consuming 75 mW, and a 107-GHz Miller divider consuming 33 mW. Measurements on all circuits confirm operation up to 100degC. Low-power low-noise design techniques for each circuit block are discussed.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations105
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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