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Enregistrement W2928285465 · doi:10.1109/tmtt.2019.2903051

Millimeter-Wave CMOS Sourceless Receiver Architecture for 5G-Served Ultra-Low-Power Sensing and Communication Systems

2019· article· en· W2928285465 sur OpenAlexafffund
Pascal Burasa, Bilel Mnasri, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBasebandElectronic engineeringDemodulationMIMOQuadrature amplitude modulationQAMLocal oscillatorTransmission (telecommunications)EngineeringOrthogonal frequency-division multiplexingRadio receiver designPhase-locked loopComputer scienceElectrical engineeringCMOSBit error rateChannel (broadcasting)Phase noiseTransmitterBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an extremely low-power and low-complexity CMOS sourceless millimeter-wave (mmW) receiver for the next-generation wireless communication and sensing systems including fifth-generation (5G) is proposed and demonstrated. It makes the use of injection-locked self-oscillating mixers (SOMs) in order to enable a direct conversion to baseband without resorting to any external local oscillator (LO) nor an IF processing block, therefore, greatly reducing power consumption, as well as the receiver's complexity. This architecture is created through multi-input and multi-output (MIMO) arrays in connection with slicing frequency spectrum or frequency band of interest. In this way, the proposed receiver supports a high data transmission throughput based on the frequency-diversified MIMO, which presents a unique feature in the architectural implementation of a low-power and high bit-rate communication and sensing systems. Transmission and demodulation of a digital modulated signal M-quadratic-amplitude modulation (M-QAM) at 40 GHz, is successfully demonstrated with simulated and measured results.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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