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Enregistrement W4388407710 · doi:10.1109/tmtt.2023.3326278

Wideband LNA Employing Intrinsic Feedback and Back-Gate Resistance for Noise and Input Power Matching

2023· article· en· W4388407710 sur OpenAlexafffund
Mohammad Radpour, Leonid Belostotski

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCMC MicrosystemsUniversity of Calgary
Mots-clésNetwork topologyNotationAmplifierNoise (video)WidebandTopology (electrical circuits)Electronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceBandwidth (computing)MathematicsEngineeringTelecommunicationsArithmeticArtificial intelligenceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates two low-noise-amplifier (LNA) topologies that provide wide input-power-matched bandwidths and low noise figures. These topologies offer the distinct advantage of eliminating the need for elaborate matching networks at the LNA input. Instead, they utilize intrinsic feedback via gate–drain networks and/or the resistance of the SOI-transistor back-gate terminal to realize the real part of the input impedance. These topologies are experimentally demonstrated with two 22-nm FDSOI LNAs. An LNA matched with the assistance of the gate–drain network exhibits bandwidth from 7.7 to 33.3 GHz, which is further improved to 6–38.7 GHz through the application of the back-gate-resistance method. The two LNAs exhibit noise-figure minima of 1.8 and 1.9 dB, maximum gains of$\text{{14.7}}$and${15.6}~\text{{dB}}$, and maximum IP1dBs of$-\text{{9.1}}$and$-\text{{7.8~dBm}}$while consuming 10 and 7.8 mW of power (from 0.8-and 0.4-V supplies) and occupying$\text{{0.04}}$and$\text{{0.03~mm}}^{{2}}$of active areas, respectively.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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