Design of rectenna series‐association circuits for radio frequency energy harvesting in CMOS FD‐SOI 28 nm
Notice bibliographique
Résumé
Series‐connected rectenna associations are proposed to improve the harvesting performance of conventional rectenna circuits by recovering power from different directions. With an available input power of −20 dBm, post‐layout simulations evaluated the total output power of four series‐connected rectennas designed in Complementary Metal Oxide Semiconductor Fully Depleted Silicon On Insulator (CMOS FD‐SOI) 28 nm technology, to 14 µW at maximum power point (MPP), while the post‐layout simulation of a single rectenna yields 5 µW at the same input power level. However, the rectenna association performance may be significantly degraded when dealing with different input power levels among rectennas. Therefore, a passive bypass circuit has been added at the output of the series association to short‐circuit the weakest rectenna. The proposed design is cost‐effective since there is a negligible silicon penalty and no additional power losses. In the designed four series‐connected rectenna association, the total output power is 7 µW at MPP with the bypass circuit when the strongest and the weakest rectennas receive −20 and −35 dBm, respectively. Also, thanks to the bypass circuit, the efficiency of the rectenna association and the ratio of maximum achieved power are improved by, respectively, 10 and 20%.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».