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Enregistrement W7042883457

Reconfigurable Impedance Matching Networks Based on RF-MEMS and CMOS-MEMS Technologies

2010· dissertation· en· W7042883457 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooGeorgia Institute of Technology
Mots-clésCapacitorFilter (signal processing)Noise (video)Electrical impedanceQuality (philosophy)Interrupter
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconfigurable impedance matching networks are an integral part of multiband radio-frequency (RF) transceivers. They are used to compensate for the input/output impedance variations between the different blocks caused by switching the frequency band of operation or by adjusting the output power level. Various tuning techniques have been developed to construct tunable impedance matching networks employing solid-state p-i-n diodes and varactors. At millimeter-wave frequencies, the increased loss due to the low quality factor of the solid-state devices becomes an important issue. Another drawback of the solid-state tuning elements is the increased nonlinearity and noise at higher RF power levels. \n \nThe objective of the research described in this thesis is to investigate the feasibility of using RF microelectromechanical systems (RF-MEMS) technology to develop reconfigurable impedance matching networks. Different types of tunable impedance matching networks with improved impedance tuning range, power handling capability, and lower insertion loss have been developed. Another objective is to investigate the realization of a fully integrated one-chip solution by integrating MEMS devices in standard processes used for RF integrated circuits (RFICs). \n \nA new CMOS-MEMS post-processing technique has been developed that allows the integration of tunable RF MEMS devices with vertical actuation within a CMOS chip. Various types of CMOS-MEMS components used as tuning elements in reconfigurable RF transceivers have been developed. These include tunable parallel-plate capacitors that outperform the available CMOS solid-state varactors in terms of quality factor and linearity. A tunable microwave band-pass filter has been demonstrated by employing the proposed RF MEMS tunable capacitors. For the first time, CMOS-MEMS capacitive type switches for microwave and millimeter-wave applications have been developed using TSMC 0.35-µm CMOS process employing the proposed CMOS-MEMS integration technique. The switch demonstrates an excellent RF performance from 10-20 GHz. \n \nNovel MEMS-based reconfigurable impedance matching networks integrated in standard CMOS technologies are also presented. An 8-bit reconfigurable impedance matching network based on the distributed MEMS transmission line (DMTL) concept operating at 13-24 GHz is presented. The network is implemented using standard \n0.35-µm CMOS technology and employs a novel suspended slow-wave structure on \na silicon substrate. To our knowledge, this is the first implementation of a DMTL tunable MEMS \nimpedance matching network using a standard CMOS technology. A reconfigurable \namplifier chip for WLAN applications operating at 5.2 GHz is also designed and implemented. The amplifier achieves maximum power gain under variable load and \nsource impedance conditions by using the integrated RF-MEMS impedance \nmatching networks. This is the first single-chip implementation of \na reconfigurable amplifier using high-Q MEMS impedance matching networks. \nThe monolithic CMOS implementation of the proposed RF MEMS impedance matching networks enables the development of future low-cost single-chip RF multiband transceivers with improved performance and functionality.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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