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Enregistrement W2911942459 · doi:10.1109/mwscas.2018.8623832

Efficient Dual-band Ultra-Low-Power RF Energy Harvesting Front-End for Wearable Devices

2018· article· en· W2911942459 sur OpenAlexafffund
Seyed Mohammad Noghabaei, Rafael Luciano Radin, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésMulti-band deviceElectrical engineeringEnergy harvestingRadio frequencyAntenna (radio)CapacitorCMOSCapacitive sensingSensitivity (control systems)VoltageComputer sciencedBmISM bandPower (physics)Wearable computerElectronic engineeringEngineeringPhysicsAmplifierEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel dual-band ultra-low power RF energy harvesting front-end for wearable devices, wireless sensor networks, and the Internet of things (IoT) designed in standard 130 nm CMOS technology. The proposed dual-band RF energy harvester operates at ISM bands of 915 MHz and 1.85 GHz and uses an efficient summation network to combine power from different frequency bands. A dual-band antenna receives signals from two different bands which are boosted by two different matching networks. Then, two self-compensated cross-coupled rectifiers convert the RF signals provided by the two different bands into DC output voltages. At the output of the two rectifiers, a summation network using switches and a control circuit combines power from different bands, charging the output capacitor. The post-layout simulation results demonstrate a sensitivity of -33 dBm for 1 V output at a capacitive load and the peak end-to-end efficiency is 43.2% at -18 dBm when two frequency bands are available. When only 915 MHz or 1.85 GHz is available, the results demonstrate a high peak efficiency of 42.3% and 44% at -16 dBm and -17 dBm, 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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