MMSE Equalizer Design Optimization for Wireline SerDes Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents analytical equations for optimizing feedforward equalizer (FFE) and decision feedback equalizer (DFE) parameters in a wireline receiver to speed up system-level design and simulations. A minimum mean square error (MMSE)-based approach is applied to the receiver model, and a set of equations is developed to co-optimize FFE and DFE taps. The equations consider the noise sources in wireline links, including the sampling clock jitter. It also considers the effect of the noise correlations on the equalizer parameters. For sampling clock jitter, two separate models are developed to distinguish between sampling for discrete-time and continuous-time FFEs (pre-and post-FFE sampling). Then, the translation of jitter noise to voltage noise is carefully investigated. Jitter noise can be either white or correlated. Later, the developed model is modified to generate different variants of MMSE-based approaches to be used in various practical scenarios a designer may face. This includes the equalizer design for maximum likelihood sequence estimation (MLSE)-based receivers and equalizer design with bounded DFE tap magnitude to control undesired side effects such as error propagation. Finally, the use of “tap skipping” to save FFE hardware resources is investigated. The accuracy of models and the performance of each method is justified through simulations and comparing against the LMS adaptation loops.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».