4.5 A Reconfigurable, Multi-Channel Quantized-Analog Transmitter with <-35dB EVM and <-51dBc ACLR in 22nm FDSOI
Notice bibliographique
Résumé
The presence of multiple operative modes and standards in 5G/6G systems set two crucial requirements for the next generations of wireless transmitter (TX): flexibility and high spectral purity. While the former can be obtained by more digital systems such as a radio-frequency digital-to-analog converter (RF-DAC) TX [1, 2], mixer-based solutions still outperform RF-DACs in terms of spectral purity for a given power dissipation [3, 4]. The reason is that RF-DACs need a very large number of bits (up to 18bits) to lower the quantization noise, and a very high sampling rate to meet the spectral purity required by 5G/6G TXs [2]. This work aims to find a compromise between RF-DAC and analog-based TXs by using the Quantized Analog (QA) signal processing presented by Musayev et al. [5]. The signal is sliced in amplitude to feed an array of analog TXs, and recombined after the upconversion (Fig. 4.5.1). While keeping similar spectral purity as analog TXs, this approach has a higher level of flexibility by enabling multi-carrier operation, power scalability and an agile reconfiguration of the class of operations. Moreover, it will be shown how the QA approach is a very competitive solution in terms of area and power dissipation compared to RF-DAC-based solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».