A 0.8 -3.4 GHz, Low-Power and Low-noise RF-to-BB-Current-Reuse Receiver Front-End for Wideband Local and Wide-area IoT Applications
Notice bibliographique
Résumé
A low-noise, low-power and wideband RF-to-baseband (BB)-current-reuse quadrature (I/Q) receiver frontend using an active-inductor (AI) technique is proposed to support several local and wide-area wireless standards from 0.8 GHz to 3.4 GHz. To achieve low-power, a single supply and de bias current are shared between a low-noise transconductance amplifier (LNTA) and a transimpedance amplifier (TIA). A double-balanced current driven passive mixer with a 25% duty-cycle local oscillator (LO) to enhance the overall performance are used. To improve the gain and noise performance of the receiver, a high impedance AI is employed to isolate the RF signal path from the output node and BB signal that allows the receiver to operate at higher frequencies with minimum degradation. A g <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">m</sub> -boosted capacitive cross-coupled common-gate (CCC-CG) LNTA topology is employed to enhance input-matching, gain and NF without consuming extra power. The proposed receiver is implemented in 130-nm TSMC CMOS process and occupies an active area of 0.025 mm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> . In the default current setting, at an 4 MHz intermediate-frequency (IF) and a 2.4 GHz radiofrequency (RF), it achieves a voltage gain of 39.5 dB, a double-sideband (DSB) noise figure (NF) of 2.6 dB, S <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">11</sub> of less than -15dB and an IIP3 of -28dBm while consuming 1.6mA from 1.2 V supply voltage.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».