Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores advanced equalization methods and noise cancellation techniques in high-speed wireline communication systems. The contributions of this research are as follows: The first part of this thesis investigates maximum likelihood sequence estimation (MLSE) for wireline applications. While MLSE is an optimal algorithm for data recovery, its high area and power consumption often restrict its use in wireline applications. This research explores and implements an on-demand MLSE method that leverages errors propagated by the decision-feedback equalizer (DFE). In this approach, the DFE output is used as the receiver's output unless an error is detected, at which point the MLSE is activated to provide a more accurate result. This on-demand strategy reduces both power and area requirements. To validate this method, we designed an MLSE-on-demand for a 4-PAM, 1+D signaling system and synthesized it using 16nm FinFET TSMC technology. For comparison, a conventional MLSE was also synthesized using the same technology. The synthesis report confirms that the proposed design consumes only 1/10 of the power and occupies 1/15 of the area required by the conventional MLSE, while maintaining a comparable symbol error rate (SER). The second part investigates the techniques for reducing the noise enhanced by the linear equalizers in high-speed wireline communication. By comparing feedforward and feedback architectures, it is found that while feedforward noise cancelling filters (FF-NCF) can reduce total noise power, they often fail to mitigate the SER due to unreliable noise estimation. To address this challenge, an optimal noise estimation and cancellation filter (ONECF) is proposed, directly minimizing SER. Mathematical analysis and experimental results demonstrate ONECF's effectiveness in reducing SER and improving signal-to-noise ratio (SNR), with the degree of improvement proportional to the channel loss. In the final part, a method to enhance the SER performance of FF-NCF is presented. This approach dynamically switches the receiver's output between FF-NCF and feedforward equalizer (FFE) based on the reliability of estimated noise values within FF-NCF, effectively mitigating error propagation and preventing receiver performance degradation. Simulations show SER improvement compared to conventional FF-NCF structures, approaching the performance of feedback noise cancelling filters (FB-NCF) with lower complexity. Furthermore, this approach reduces the likelihood of long burst errors, particularly advantageous for wireline receivers employing forward error correction (FEC).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».