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Enregistrement W2947973071 · doi:10.1109/access.2019.2920071

A Varactor-Less DCO With $7~GHz$ Tuning Range for $77~GHz$ Automotive Radars

2019· article· en· W2947973071 sur OpenAlexafffund
Iman Taha, Mitra Mirhassani

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVaricapdBcPhase noiseFigure of meritCMOSCapacitorRadarElectrical engineeringLinearityMicrowaveMaterials scienceInductorSilicon carbideOffset (computer science)Radio frequencyElectronic engineeringCapacitanceComputer scienceOptoelectronicsEngineeringPhysicsVoltageTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generation of precise linear frequency modulation is a critical requirement for millimeterwave automotive radars. This paper presents the analysis and design of a CMOS 75.5 - 82.5 GHz monotonically linear digitally controlled oscillator (ML-DCO) fulfilling the requirements of the 77 GHz automotive radar. Non-linear large varactors are avoided. Linear coarse, intermediate, and fine-tuning ranges are achieved by arranging the available minimum Metal-Oxide-Metal (MoM) capacitor in unique configurations. Moreover, a new tuning mechanism derived from a Colpitts topology is discussed to meet the wide tuning requirements without losing linearity. The new arrangement results in a minimal amplitude variation while the ML-DCO is tuned. The coarse, intermediate, and fine-tuning steps from the post-layout simulation are 0.22, 10, and 346 KHz, respectively. The power consumption is 14 mW from a 1.2 V supply. The achieved phase-noise is -98.53 dBc/Hz at a 1 MHz offset when oscillating at 77 GHz. The ML-DCO demonstrates -185 Figure of Merit and -184 Figure of Merit for Tuning.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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