Millimeter-Wave Device Characterization Under Wideband Modulated Signals Using Vector Network Analyzer Frequency Extenders
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This letter presents an innovative frequency extender based measurement system designed for the comprehensive characterization of millimeter-wave devices under both continuous-wave (CW) and modulated signal excitation. In addition to traditional CW-based measurement systems consisting of Vector Network Analyzers (VNAs) and VNA frequency extenders, the proposed system integrates an Intermediate Frequency (IF) Vector Signal Generator (VSG) and IF Vector Signal Analyzers (VSAs). During modulated signal testing, the IF VSG feeds the VNA frequency extender, enabling the generation of RF-modulated signals at the device-under-test (DUT) reference plane without the need for a mixer. Concurrently, the IF VSAs are connected to the VNA frequency extenders, facilitating the capture of wideband modulated signals at the DUT input and output reference planes. Additionally, the proposed system incorporates a novel Iterative Learning Control (ILC) algorithm formulated to linearize frequency multipliers (FMs) within VNA frequency extenders ensuring error-free RF modulated signal generation at the DUT input reference plane. To validate the proposed measurement system, proof-of-concept experiments were conducted at V-band (around 57.6 GHz) using an Oleson Microwave Labs (OML) VNA frequency extender. The novel ILC algorithm was employed to linearize the FM within the OML frequency extender, enabling the mixer-less generation of 256 QAM orthogonal frequency division multiplexing signals with modulation bandwidths up to 800 MHz. The measurement results showcase exceptional signal integrity achieved by the proposed system and enabled by the proposed ILC algorithm, achieving an adjacent channel power ratio and error vector magnitude at the DUT input reference plane of 51.6/48.7 dBc and 1.2%, respectively, when using an 800 MHz test signal case.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle