Wideband Balun-LNA Employing gm-Boosting Feedback Technique and CBLD Circuit for Digital Televisions Tuner Application
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 109
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MSEEE-2-2_002
تاریخ نمایه سازی: 2 مهر 1403
چکیده مقاله:
A balun Low Noise Amplifier (Balun-LNA) with technique of gm-boosting feedback and a modified current bleeding (CBLD) circuit is proposed for application in the tuner of digital television (DTV) and other wideband radio and microwave receivers. Using the technique of gm-boosting feedback causes input impedance matching to not just depend on the CG transistor, and input impedance matching is satisfied by the transconductance of CG and CS transistors. Therefore, the transconductance of the CG transistor increases to boost the differential voltage gain of Balun-LNA and decrease its NF. Also, a modified current bleeding circuit is used in the CS stage in order to make the CS transistor have higher transconductance and its output current be identical to the output current of the CG stage. To compensate for having identical output currents, symmetrical loads are used in differential output so that they cause the gain and phase balance at the differential output. This Balun-LNA is built on ۹۰-nm CMOS technology and operates in the digital television frequency band of ۴۸ to ۸۶۴ MHz. This Balun-LNA achieves a maximum differential voltage gain of ۲۴ dB, an input return loss of less than -۱۰ dB, and a minimum NF of ۵ dB. This Balun-LNA works at ۲.۸ v nominal supply voltage and consumes the power of ۲.۵ mW.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nima Rahimzadeh
Department of Communications, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
Pejman Rezaei
Department of Communications, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :