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Enregistrement W2947541826 · doi:10.11575/prism/36605

A Completely Integrated Warm-IF Receiver and a 10GS/s Analog-Delay Pipeline ADC for Radio-Telescope Applications

2019· dissertation· en· W2947541826 sur OpenAlexaboutno aff
Eugene Zailer

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Radio telescopeRadio frequencyElectrical engineeringPhysicsElectronic engineeringComputer scienceEngineeringAstronomyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cerro Chajnantor Atacama Telescope (CCAT) Heterodyne Array Instrument (CHAI) radio-telescope is a large international effort involving University of Calgary, Kölner Observatorium für Sub-Millimeter Astronomie (KOSMA), University of Bonn, McGill University, and many others. The goal of the CHAI project is to upgrade the existing telescope capabilities to receive high-resolution images specifically in the 460 GHz and 830 GHz bands. The intended receiver system will have 128 (up to 256) antenna elements each requiring 128 independent receivers to be used. The Square Kilometer Array (SKA) is another major global effort to create the most sensitive radio telescope ever attempted. This radio telescope involves more than a hundred universities as well as industry. The SKA will potentially require millions of antenna elements, each requiring a cost-effective receiver to be implemented. This thesis presents a study of using a cost-effective CMOS technology to implement a complete receiver integrated on a single chip for CHAI and SKA telescopes. A receiver including a low-noise amplifier (LNA), a voltage-controlled oscillator (VCO), a mixer, and a variable-gain amplifier (VGA), based on CHAI design requirements, was implemented in 0.13 μm complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) technology. An analog-to-digital converter (ADC) was implemented, based on the design requirements of the SKA, in 65 nm CMOS technology. A novel method for LNA wide-band noise optimization is developed and implemented in 0.13 μm CMOS technology. The design of the LNA is verified experimentally and meets the design requirements set by the CCAT project specifications. The LNA achieves a noise figure (NF) of <2.4 dB over the intended band of 4 GHz to 8 GHz with a gain of 18 dB. A novel method for VCO phase-noise (PN) optimization that simultaneously reduces VCO die-area and increases the available tuning range, was developed. The VCO is implemented in 0.13 μm CMOS technology and the novel optimization method is verified experimentally. The measured PN at 8 GHz is -134.3 dBc/Hz at a 1 MHz offset with a figure-of-merit (FOM) of 204 dBc/Hz. The ADC is developed using a novel topology that improves the speed performance of sub-ranging ADCs by removing the bottleneck and allowing both ADCs to run at full speed.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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