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Enregistrement W2585026918 · doi:10.1109/tmtt.2016.2647698

A 28-GHz Quadrature Fractional-N Frequency Synthesizer for 5G Transceivers With Less Than 100-fs Jitter Based on Cascaded PLL Architecture

2017· article· en· W2585026918 sur OpenAlexafffund
Waleed El-Halwagy, Amlan Nag, Philip Hisayasu, Farshid Aryanfar, Pedram Mousavi, Masum Hossain

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSamsungAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPhase-locked loopPLL multibitPhase noiseJitterElectronic engineeringCMOSdBcQuadrature (astronomy)Frequency synthesizerTransceiverPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a quadrature fractional-N cascaded frequency synthesizer and its phase noise analysis, optimization, and design for future 5G wireless transceivers. The performance improvement of the cascaded phase-locked loop (PLL) over single-stage PLL in terms of jitter and power consumption is theoretically presented and verified with measured results. The cascaded PLL is implemented using a first-stage fractional-N charge-pump PLL followed by a second-stage quadrature dividerless subsampling PLL. The fractional division in the first-stage PLL is implemented using a high-resolution phase mixer for lower quantization noise. Two prototypes of the single-stage PLL and the cascaded PLL were implemented in the 65-nm bulk CMOS process. The 26-32 GHz quadrature cascaded PLL consumes a total of 26.9 mW from 1-V supply and achieves less than 100-fs integrated jitter with -116.2 and -112.6-dBc/Hz phase noise at 1-MHz offset for the integer-N and the fractional-N modes, respectively. The fractional-N single-stage and cascaded PLLs achieve figure-of-merits of -230.58 and -248.75 dB, respectively.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations95
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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