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Enregistrement W4413321296 · doi:10.1109/antem64578.2025.11114140

Design and Packaging Analysis of a Ku Band High Gain GaAs MMIC LNA

2025· article· en· W4413321296 sur OpenAlexaff
Mingye Fu, Nianhua Jiang, Jens Børnemann, A. Densmore, Quanyuan Feng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonolithic microwave integrated circuitKu bandGallium arsenideOptoelectronicsMaterials scienceElectrical engineeringElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Ku band high gain low noise amplifier (LNA) designed using the$0.15 \mu ~\mathrm{m}$GaAs pHEMT process is presented in this paper. Three types of connections between the MMIC (monolithic microwave integrated circuit) LNA chip and the input port are compared in terms of their loss and noise contribution. To achieve a very low noise figure, a gold bonding wire is used as a series matching inductor in the input matching circuit due to its minimal loss. The tolerance of the LNA related to the wire shape variation is also studied. EM-circuit co-simulation analysis of the LNA package is also carried out to detect higher mode resonances before fabrication. This MMIC LNA is designed, fabricated and packaged in a gold-plated chassis. The whole LNA module is measured through a coaxial system from 9 to 18 GHz. The gain ranges from 35 to 39.5 dB and the noise figure is lower than 1.75 dB. By de-embedding the noise contribution of the RF connector, the noise figure of the MMIC chip is lower than$\mathbf{1.26~ d B}$from$\mathbf{9}$to 18 GHz. Compared with other reported LNAs using a similar GaAs MMIC process in similar frequency bands, the presented LNA chip and module shows superior noise figure at room temperature.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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