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Enregistrement W4313886501 · doi:10.1109/icm56065.2022.10005379

Design and Implementation of Fine Tuning Phase Shifting Trimmer in III-V Semiconductor Technologies

2022· article· en· W4313886501 sur OpenAlexaff
Shakeeb Abdullah, Wenyu Zhou, Rony E. Amaya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase shift modulePhase (matter)DiodeTransistorSchematicComputer scienceOptoelectronicsMaterials scienceElectrical engineeringTopology (electrical circuits)PhysicsEngineeringInsertion lossVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for high-precision digitally-controlled phase shifting blocks that can traverse less than 5<sup>o</sup> of phase change is quickly arising, especially in domains of complex phased-array systems that are employing double digit of network elements. This paper explores the possibility of implementing such phase shifting blocks on III-V Semiconductor ICs - more specifically in InGaAs and InP - using the phase shifting trimmer architecture. Simulation results (schematic and post-layout extraction) show that it can be done in both InGaAs and InP; where both technology managed to achieve phase steps of less than 0.650o of phase change per bit for an 8-bit phase shifting trimmer. All trimmer phase change responses were linear in InGaAs and InP for all 8-bits of operation. Regular diodes were used in InGaAs; while makeshift HBTs as diode connected transistors were used as the capacitive loadings in the InP trimmer. Both trimmers (InGaAs and InP) were able to traverse small phase changes per bit (sub < 1<inf>o</inf>) with good return loss performance (S11) better than −12dB, and insertion loss (S<inf>21</inf>) of less than 0. 44dB for all bits and phase changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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