A Comparison of Off-Chip Differential and LC Input Matching Baluns in a Wideband and Low-Power RF-to-BB Current-Reuse Receiver Front-End
Notice bibliographique
Résumé
A wideband and low-power RF-to-baseband (BB) current-reuse receiver (CRR) front-end is proposed, and its performance is verified using two matching networks, one with an LC balun and on-chip biasing inductor, CRR1, and another with a differential balun and without on-chip biasing inductor, CRR2, requiring less area. The transimpedance amplifier (TIA) and low-noise transconductance amplifier (LNTA) share the bias current from a single supply to reduce power consumption. It employs both an active-inductor (AI) and a 1/f noise-cancellation technique to improve the NF and RF bandwidth performance. A passive mixer is utilized for RF to BB conversion, which does not require any DC power and voltage headroom. Both CRR1 and CRR2 are fabricated in TSMC 130 nm CMOS technology on a single die and packaged using a QFN48. CRR1 occupies an active area of 0.54 mm2. From 1 to 1.7 GHz, it achieves a conversion gain of 41.5 dB, a double-sideband (DSB) NF of 6.5 dB, S11<−10 dB, and an IIP3 of −28.2 dBm, while the local-oscillator (LO) frequency is at 1.3 GHz. CRR2 occupies an active area of 0.025 mm2. From 0.2 to 1 GHz, it achieves an average conversion gain of 37 dB, an average DSB NF of 8 dB, and an IIP3 of −21.5 dBm while the LO frequency is at 0.7 GHz. Both CRR1 and CRR2 consume 1.66 mA from a 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».