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Enregistrement W2477093683 · doi:10.1117/12.2232154

Extremely low noise UHF-band amplifiers for square kilometer array

2016· article· en· W2477093683 sur OpenAlexaff
Nianhua Jiang, Dominic Garcia, Pat Niranjanan, Mark Halman, Ivan Wevers

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltra high frequencyKilometerAmplifierAcousticsSquare (algebra)Noise (video)PhysicsElectrical engineeringElectronic engineeringComputer scienceTelecommunicationsEngineeringBandwidth (computing)MathematicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates two designs of extremely low noise amplifiers in the low frequency range of 350 MHz to 1070 MHz. Hybrid microwave integrated circuit is adapted for a low noise design at this low frequency range. Discrete passive components with high-Q and large values are selected to integrate with the best low noise transistors to optimize the LNA performance. The first UHF band cryogenic LNA was designed with InP HEMTs in all three stages for Square Kilometer Array - mid telescope band-1 receiver. This LNA extended the low end frequency to 350 MHz, and achieved averaging 1.4 Kelvin of a record low noise temperature, more than 47 dB gain, and good input and output return losses < -10 dB over the broad bandwidth from 350 to 1050 MHz at 15 K. The second UHF band cryogenic LNA was developed for MeerKAT Array, a precursor of Square Kilometer Array. This LNA was designed with InP HEMT transistor at first stage to achieve best low noise performance and GaAs HEMTs for second and third stages to replace InP HEMTs and realize high gain and good amplitude stability at cryogenic temperature. The second LNA achieved a record low noise temperature of averaging 0.6 Kelvin, more than 45 dB gain, and good input and output return losses ≤ -12 dB over the wide bandwidth from 580 to 1070 MHz at 15 K.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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