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Enregistrement W4315778380 · doi:10.1109/ojcas.2023.3236567

An Inductorless Optical Receiver Front-End Employing a High Gain-BW Product Differential Transimpedance Amplifier in 16-nm FinFET Process

2023· article· en· W4315778380 sur OpenAlexafffund
Milad Haghi Kashani, Hossein Shakiba, Ali Sheikholeslami

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Circuits and Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHuawei TechnologiesCMC Microsystems
Mots-clésTransimpedance amplifierCascodeTransconductanceGain–bandwidth productOperational transconductance amplifierCapacitanceComputer scienceElectronic engineeringAmplifierFront and back endsPhase marginElectrical engineeringDifferential amplifierBandwidth (computing)PhysicsOperational amplifierTransistorEngineeringTelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a fully-differential transimpedance amplifier (TIA) providing a high gain-BW product (GBP) is introduced. In the proposed architecture, a cascode cross-coupled structure is employed to double the effective transconductance of the cascode devices, improving the BW of the TIA. Moreover, a differential architecture is implemented using an RC high-pass filter along with a buffer stage requiring smaller capacitance and resistance. Furthermore, a single-ended negative capacitance generation (NCG) circuit is employed at the input of the TIA to partially compensate for the input parasitic capacitances. A TIA including the proposed techniques, designed and laid out in a 16-nm FinFET process, demonstrates 57% and 79% better figure-of-merit compared to cascode and conventional TIAs designed along with the proposed TIA for a fair comparison, respectively. Post-layout simulations in companion with statistical analysis are employed to verify the effectiveness of the proposed architecture. From simulation results, the optical receiver achieves a peak transimpedance gain of 58.5 dBΩ, a BW of 14.8 GHz, an input-referred noise of 33.6 pA/Hz, and an eye-opening of 30 mV at a data-rate of 56 Gbps PAM4 and at a bit-error-rate (BER) of 1E-6. The whole circuit consume 49 mW and occupies an active area of 0.0076 mm2.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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