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Enregistrement W4410341776 · doi:10.1109/arftg63706.2025.10989806

Comparative Study of Two Architectures Suitable for the Generation of Wideband Signals at Sub-THz

2025· article· en· W4410341776 sur OpenAlexaff
Zi Jun Su, Ahmed Ben Ayed, Patrick Mitran, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWidebandTerahertz radiationComputer scienceElectronic engineeringOptoelectronicsMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comparative study of two architectures for generating wideband modulated signals at sub-THz frequencies using a frequency bonding approach, focusing on achievable output signal quality. The first architecture generates a wideband signal at an intermediate frequency (IF) and up-converts it to sub-THz frequencies using a heterodyne mixer. The second approach generates multiple narrowband signals at IF, up-converts each to sub-THz, and then combines them. The study shows that, under linear up-converter operation, both architectures achieve similar signal-to-noise ratios (SNR) and are limited by the noise floor. However, replacing the combiner in the second architecture with a frequency duplexer improves the SNR by 3 dB. At higher IF power levels, where up-converter nonlinearity becomes significant, both architectures require digital predistortion to mitigate distortion. Despite this, the second architecture demonstrates superior adjacent-channel power ratio (ACPR). D-band measurements confirm that the second architecture enhances ACPR by up to 8 dB at high IF power levels when generating a modulated signal with a carrier frequency of 142.5 GHz and a modulation bandwidth of 1.2 GHz, while performance at lower power levels remains comparable.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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