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Enregistrement W4389633826 · doi:10.1109/jsyst.2023.3337379

Balanced Detection in Multiport Direct-Conversion Interferometric Receiver for IoT Systems

2023· article· en· W4389633826 sur OpenAlexafffund
Intikhab Hussain, Louis‐Philippe Carignan, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésDemodulationElectronic engineeringLocal oscillatorDirect-conversion receiverRadio frequencyInterferometryComputer scienceRadio receiver designBasebandSuperheterodyne receiverMicrowaveIntermediate frequencyBandwidth (computing)Electrical engineeringDetectorEngineeringTelecommunicationsPhysicsOpticsTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiport interferometric receivers are recognized for their competitive low-power and low-cost wireless sensor solutions. However, the systematically generated rectified wave components in a conventional direct-conversion interferometric receiver can saturate the receiver in a radio propagation environment comprising multichannel signals in the operating band of interest, which requires power-hungry auxiliary building blocks for compensation. In this work, a balanced detection scheme in a radio frequency/microwave interferometric receiver, for the first time, is devised and presented for implementing a differential acquisition. This method is based on the phase opposition of the local oscillator (LO) driving signal measured between a pair of Schottky diodes. The subtraction of two outputs is set to cancel unwanted rectified signals and improve the desired detected signal quality. A prototype is implemented in the 60-GHz frequency band using a miniature hybrid microwave integrated circuit fabrication process, which can be extended to any frequency band of interest and fabrication technology. The balanced detection scheme shows an excellent suppression of second-order distortions and about 6-dB conversion gain improvement of the detected signals in comparison to a conventional interferometric receiver employing a single-ended detection scheme. The demodulation of several modulated digital signals has been successfully demonstrated, which only requires about 25% of the driving signal power to have a similar error vector magnitude performance as with the single-ended detection scheme when probing an intermediate frequency detected signal.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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