메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터

주제분류

정기구독(개인)

소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.

회원혜택

로그인 회원이 가져갈 수 있는 혜택들을 확인하고 이용하세요.

아카루트

학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.

영문교정

영문 논문 작성에 도움을 드리기 위해, 영문 교정 서비스를
지원하고 있어요.

고객센터 제휴문의

...

저널정보

저자정보

표지
이용수
내서재
0
내서재에 추가
되었습니다.
내서재에서
삭제되었습니다.

내서재에 추가
되었습니다.
내서재에서
삭제되었습니다.

초록·키워드

오류제보하기
The analog-to-digital-converter-based (ADCbased) backplane receivers that consist of a front-end ADC followed by a digital equalizer are gaining more popularity in recent years, as they support more sophisticated equalization required for high data rates, scale better with fabrication technology, and are more immune to PVT variations. Unfortunately, designing an ADC-based receiver that meets tight power and performance budgets of high-speed backplane link systems is non-trivial as both frontend ADC and digital equalizer can be power consuming and complex when running at high speed. This paper reviews the state of art designs for the front-end ADC and digital equalizers to suggest implementation choices that can achieve high speed while maintaining low power consumption and complexity. Design-space exploration using system-level models of the ADC-based receiver allows through analysis on the impact of design parameters, providing useful information in optimizing the power and performance of the receiver at the early stage of design. The system-level simulation results with newer device parameters reveal that, although the power consumption of the ADC-based receiver may not comparable to the receivers with analog equalizers yet, they will become more attractive as the fabrication technology continues to scale as power consumption of digital equalizer scales well with process.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. ADC-BASED RECEIVER ARCHITECTURE
III. FRONT-END ADC
IV. DIGITAL EQUALIZER
V. SYSTEM-LEVEL OPTIMIZATION
VI. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-569-000775418