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Enregistrement W3201884940 · doi:10.1109/jiot.2021.3116208

An Integrated RF-Powered Wake-Up Wireless Transceiver With –26 dBm Sensitivity

2021· article· en· W3201884940 sur OpenAlexaff
Mohammad Amin Karami, Kambiz Moez

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransceiverTransmitterAmplifierCMOSElectrical engineeringEnvelope detectorRadio frequencyRF power amplifierSensitivity (control systems)dBmElectronic engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a fully RF-powered wireless transceiver integrating an efficient RF energy harvester (RFEH), a Wake-up Receiver (WuRx), and a Wake-up Transmitter (WuTx) on a single CMOS chip. The WuRx is designed to operate with supply voltages as low as 300 mV allowing to be entirely powered up by the RF energy at power levels as low as −26 dBm. The capability of the WuRx to operate without using a power management unit (PMU) enhances the sensitivity and overall conversion efficiency of the RFEH system. By utilizing an ultralow-power ultralow-voltage envelope detector to obtain the required signal levels, using passive amplification instead of an active low-noise amplifier, and eliminating the voltage regulator removing its power overhead, the transceiver’s input sensitivity has been improved at least by a factor 2 (3 dB) compared to the other previously reported RF-powered transceivers. The proposed transmitter consists of a fast start-up oscillator and an efficient class E power amplifier, which can be externally tuned for different output powers. Fabricated in the TSMC’s 130-nm CMOS process, the measurement results show that the proposed WuRx consuming only 5.7 nW works with input powers as low as −26 dBm, and the proposed transmitter can work with input powers as low as −23 dBm. The WuTx outputs −11 dBm with 51% efficiency at 2.45 GHz using high-Q off-chip components.

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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