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Enregistrement W2292365116 · doi:10.1109/tmtt.2016.2522966

A Low-Power 136-GHz SiGe Total Power Radiometer With NETD of 0.25 K

2016· article· en· W2292365116 sur OpenAlexfundno aff
Tumay Kanar, Gabriel M. Rebeiz

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoUniversity of Toronto
Mots-clésRadiometerW bandPhysicsAmplifierBiCMOSResponsivityNoise-equivalent powerChipNoise figureNoise (video)DetectorPhotodiodeNoise temperatureOptoelectronicsElectrical engineeringOpticsPhase noiseComputer scienceEngineeringTransistorCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a low-noise SiGe radiometer at 136 GHz developed in an IBM 90-nm SiGe BiCMOS technology. The radiometer consists of a three-stage cascode low-noise amplifier with a gain of 36 dB, and a differential output square-law detector, all on a single chip. The detector results in responsivity of 11 kV/W and a noise equivalent power (NEP) of 0.6 pW/Hz1/2at D-band frequencies. The radiometer chip consumes 45 mW and results in a minimum NEP of 1.4 fW/Hz1/2with a peak responsivity of 52 MV/W at 136 GHz. The single-chip radiometer is suitable for high-resolution imaging systems having a noise bandwidth > 10 GHz and a low 1/f corner frequency . For an integration time of 3.125 mS (τ = 3.125 mS), the temperature resolution [noise equivalent temperature difference (NETD)] is determined to be 0.25 K using several different independent methods, and is the lowest NETD demonstrated in silicon technologies at D-band frequencies. This state-of-the-art performance is comparable to the best III-V imaging systems and proves that the advanced SiGe technology is a reliable option for imaging and radiometry applications.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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