Systematic Co-Design of Matching Networks and Rectifiers for CMOS Radio Frequency Energy Harvesters
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a systematic methodology for the co-design of matching network and rectifier of radio frequency (RF) harvesters that results in maximum power conversion efficiency (PCE) for a given available power. This method is based on our newly developed rectifier model capable of calculating the CMOS Dickson's rectifier's input/output voltages at a given input power developed for low/high input power regimes. The proposed model allows for the co-design of the matching network and the rectifier in a fraction of time that takes for the design of the RF energy harvester using previously developed models relying on the knowledge of rectifier's input voltage levels where a computationally extensive iterative design procedure must be performed because of the interdependence of the rectifier's input voltage, the input power, and the matching network's and rectifier's parameters. The proposed methodology is capable of accurately predicting matching network components' sizes for both the lossless and lossy matching networks for a maximum power transfer. Utilizing the proposed methodology, the designers can produce efficiency contour plots for a given input power for finding the optimum matching network and rectifier's parameters for maximum PCE. The model, simulation, and measurement results for different parameters and input power levels in a 130-nm process are in good agreement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».