A Low-Noise High-Gain Broadband Transformer-Based Inverter-Based Transimpedance Amplifier
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a transformer-based bandwidth (BW) extension technique is employed to improve the BW, noise, and silicon area of inverter-based transimpedance amplifiers (TIAs) even when they use inductive peaking. A TIA based on the proposed technique, designed and laid out in a 16-nm FinFET process, demonstrates a 36% increased in BW, a 19% reduction in input-referred noise, and a 57% reduction in silicon area compared to the conventional TIA with inductive peaking. In the proposed TIA architecture, inclusion of a transformer in the forward path compensates partially for the parasitic capacitances of the inverter and relaxes the transimpedance limit of the conventional TIA. The proposed technique also lowers the input-referred current noise spectrum of the TIA. Post-layout in companion with electromagnetic (EM) simulations and statistical analysis are employed to verify the effectiveness of the proposed architecture. Simulation results show that the TIA achieves a transimpedance gain of 58 dB$\Omega $, a BW of 17.4 GHz, an input-referred noise of 17.4 pA/sqrt (Hz), and an eye-opening of 20 mV at a data-rate of 64 Gbps PAM4 and at a bit-error-rate (BER) of 1E-6. The whole TIA chain is expected to consume 19 mW and occupies an active area of 0.023 mm2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».