A High-Gain Power-Matching Technique for Efficient Radio-Frequency Power Harvest of Passive Wireless Microsystems
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a transformer power-matching and gain-boosting technique to improve the efficiency of power harvesting of passive wireless microsystems. The proposed method utilizes a step-up transformer inserted between the antenna and voltage multiplier of passive wireless microsystems to perform both impedance transformation for power matching and voltage amplification prior to rectification. The series resistance of the primary winding is minimized using multiple metal layers connected using vias, while the width of the spiral of the secondary winding is made much smaller as compared with that of the primary winding to maximize the turn ratio and minimize its shunt capacitive losses. The detailed analysis of the proposed method and simulation results from Spectre of Cadence Design Systems are presented. The proposed power-matching and gain-boosting network, together with voltage multipliers, has been implemented in TSMC 0.18-m 1.8-V six-metal CMOS technology with thick-metal options. For the purpose of comparison, an LC-power-matching and gain-boosting network with the identical voltage multiplier has also been implemented on the same chip. Measurement results demonstrate that the proposed transformer power-matching and gain-boosting technique greatly improves the power sensitivity and efficiency as compared with widely used LC matching approaches.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».