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Enregistrement W2903706640 · doi:10.1109/tcsi.2018.2883920

Linearization of Active Downconversion Mixers at the IF Using Feedforward Cancellation

2018· article· en· W2903706640 sur OpenAlexafffund
Hao Li, Carlos E. Saavedra

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésLinearizationIntermodulationComputer scienceTopology (electrical circuits)AmplifierAlgorithmElectronic engineeringElectrical engineeringPhysicsEngineeringCMOSNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A feedforward linearization technique for third-order intermodulation (IM3) distortion cancellation in active downconversion mixers is proposed in this paper. Low-frequency second-order intermodulation (IM2) tones are created and multiplied with the mixer's output to generate low-frequency IM3replicas for cancellation. Implemented mostly at the IF band, this technique brings a third-order input intercept point (IIP3) improvement independently of the mixer topology and is robust against parasitic parameters. A 2-GHz current commutating mixer linearized by the proposed technique is designed and fabricated using a 130-nm CMOS process to verify the concept. Experimental results show that the mixer with a unit-gain amplifier delivers 8.5 dB of conversion gain and has an IIP3of 2.5 dBm before linearization. The linearization technique improves the mixer's IIP3by 12 dB for input signals as large as -15 dBm. The technique has a negligible impact on the mixer's gain and incurs a noise figure penalty of less than 0.2 dB. The mixer with the unit-gain amplifier consumes a current of 8.4 mA, while the proposed technique circuitry consumes an extra current of 4.2 mA, both using a 1.2-V voltage supply.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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