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Enregistrement W2964745453 · doi:10.1109/tcsi.2019.2926309

An Integrated Discrete-Time Delay-Compensating Technique for Large-Array Beamformers

2019· article· en· W2964745453 sur OpenAlexafffund
Erfan Ghaderi, Ajith Sivadhasan Ramani, Arya A. Rahimi, Deukhyoun Heo, Sudip Shekhar, Subhanshu Gupta

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésTrue time delayBasebandElectronic engineeringBeamformingGroup delay and phase delayComputer scienceDynamic rangeBandwidth (computing)CMOSCapacitorAntenna (radio)EngineeringPhased arrayElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper implements a wide aperture high-resolution true time delay for frequency-uniform beamforming gain in large-scale phased arrays. We propose a baseband discrete-time delay-compensating technique to augment the conventional phase-shift-based analog or hybrid beamformers. A generalized design methodology is first developed to compare delay-compensating analog or hybrid beamforming architecture with their digital counterpart for a given number of antenna elements, modulation bandwidth, ADC dynamic range, and delay resolution. This paper shows that delay-compensating analog or hybrid beamformers are more energy-efficient for high dynamic-range applications compared to true-time-delay digital beamformers. To demonstrate the feasibility of our proposed technique, a four-element analog delay-compensating baseband beamformer in 65-nm CMOS is prototyped. A time-interleaved switched-capacitor array implements the discrete-time delay-compensating beamformer with a wide delay range of 15-ns and 5-ps resolution. Measured power consumption is 47 mW with frequency-uniform array gain over 100-MHz modulated bandwidth, independent of angle of arrival. The proposed delay compensation scheme is scalable to accommodate the delay differences for large antenna arrays with higher range/resolution ENOB compared with prior art.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations88
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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