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Fei, B.; Darrat, A.H.; Mathis, W.: Charakterisierung von CMOS RF Blöcken mittels Volterra-Reihen zur Optimierung des Designprozesses [Characterization of CMOS RF blocks by means of Volterra rows for the optimization of the design process]. In: Advances in Radio Science 7 (2009), S. 155-161. DOI: https://doi.org/10.5194/ars-7-155-2009
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Zeitraum, für den die Download-Zahlen angezeigt werden:
Summe der Downloads: 157
| Zusammenfassung: | |
Im Rahmen dieser Arbeit werden die Volterra-Reihen zur Analyse der Nichtlinearität in RF Schaltungen verwendet, um den Designprozess für RF Systeme zu optimieren. Die auf Volterra-Reihen basierende Nichtlinearitätsanalyse wurde in eine Matlab-Toolbox implementiert. Diese Toolbox kann mittels Volterra-Reihen die symbolische Berechnung der Nichtlinearitätsparameter (harmonische Verzerrungen und Intermodulationsverzerrungen) eines RF Blocks für eine gegebene Architektur und Technologie durchführen. Danach können die symbolische Ausdrücke der Nichtlinearitätsparameter in Abhängigkeit von den Architekturparametern und Technologieparametern erhalten werden. Dies ermöglicht die Beschränkung der Wertebereiche der Architekturparameter und die Überprüfung auf die Erfüllung der Nichtlinearitätsspezifikationen für unterschiedliche Kombinationen von Architekturen und Technologien. Somit ist eine Beschränkung der Klassen der Architekturen und Technologien möglich. Die Toolbox wurde zur Verdeutlichung auf einen Low Noise Amplifier (LNA) der Inductive Source Degeneration (ISD) Architektur angewandt. Zur Verifikation wurde diese LNA-Schaltung auch in Cadence SpectreRF Design Tool simuliert. | |
| Lizenzbestimmungen: | CC BY 3.0 Unported |
| Publikationstyp: | Article |
| Publikationsstatus: | publishedVersion |
| Erstveröffentlichung: | 2009 |
| Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Fakultät für Elektrotechnik und Informatik |
Verteilung der Downloads über den gewählten Zeitraum:
Herkunft der Downloads nach Ländern:
| Pos. | Land | Downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| Anzahl | Proz. | |||
| 1 |  |
Germany | 102 | 64,97% |
| 2 |  |
United States | 27 | 17,20% |
| 3 |  |
China | 7 | 4,46% |
| 4 |  |
United Kingdom | 5 | 3,18% |
| 5 |  |
Czech Republic | 4 | 2,55% |
| 6 |  |
Indonesia | 2 | 1,27% |
| 7 |  |
Taiwan | 1 | 0,64% |
| 8 |  |
Singapore | 1 | 0,64% |
| 9 |  |
Russian Federation | 1 | 0,64% |
| 10 |  |
Austria | 1 | 0,64% |
| andere | 6 | 3,82% | ||
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