El entrelazado en cuadratura ofrece una solución novedosa para ampliar el ancho de banda de muestreo sin las complejidades de gestionar relojes de doble frecuencia, inversión de reloj o duplicar la salida de datos.

Introducción
La parte 1 describe los objetivos del entrelazado, analiza los errores que crean artefactos de entrelazado e introduce la gama de opciones de convertidores analógico-digital (ADC) de 40 GSPS que utilizan el AD9084. La parte 2 explora la opción de muestreo en cuadratura, junto con un mecanismo de corrección en cuadratura en detalle.
Una capacidad emergente que está mejorando los productos de conversión de datos es la inclusión significativa de núcleos de procesador de señal digital (DSP) embebidos. Un ejemplo relevante de la muestra de DSP integrado en los ADC modernos es duplicar la frecuencia de muestreo efectiva sin aumentar las velocidades de datos digitales de back-end. Utilizando dos ADC con entradas en cuadratura y un algoritmo de corrección de cuadratura, se puede configurar un ADC dual de 40 GSPS para producir cuatro salidas de conversión digital descendente de 4 GHz, monitorizando un ancho de banda de 2 GHz a 18 GHz, dentro de un único CI convertidor multicanal.
En primer lugar, se describe el muestreo en cuadratura directa en relación con las arquitecturas de FI cero (ZIF - Zero IF) más comunes. Se reconocen los errores de cuadratura, junto con una descripción del procesamiento digital embebido necesario para la corrección de errores de cuadratura (QEC). Se utilizan componentes analógicos de RF front-end, muestreo de datos ADC, procesamiento DSP embebido y procesamiento final de las salidas I/Q del convertidor de datos. Los resultados medidos muestran errores de amplitud y fase tanto antes como después de la QEC (Quadrature Error Correction), y el rechazo de imagen medido final demuestra un muestreo de cuadratura directa efectivo de 2 GHz a 18 GHz. El enfoque se describe para el CI AD9084, pero en general es extensible a cualquier sistema de muestreo de banda ancha.

Figura 1: Principios de muestreo en cuadratura comparados con una arquitectura ZIF.

Principios del muestreo en cuadratura
En la Figura 1 se muestra una arquitectura ZIF tradicional. La arquitectura crea dos señales de FI en cuadratura (90° fuera de fase) a través de un mezclador de conversión descendente de RF en cuadratura. En este caso, la cuadratura se crea en los circuitos del oscilador local ("Local Oscillator") a partir de dos conjuntos de mezcladores y LO físicamente separados, cada uno de ellos con una fase de 90°. El resultado son dos frecuencias de FI en cuadratura. La capacidad de resolver si la RF está por encima o por debajo de la frecuencia LO se visualiza mediante una inversión de fase entre las señales I y Q en la frecuencia LO, como se muestra en la Figura 1. Los convertidores digitales descendentes (DDC) que procesan flujos de datos de convertidores de datos reales y crean un flujo de datos de salida I/Q en un ancho de banda reducido centrado por un oscilador controlado numéricamente (NCO) también se activan mediante estos mismos principios.
Figura 1. Principios de muestreo en cuadratura comparados con una arquitectura ZIF.

Los principios de la Figura 1 permiten la descripción del muestreo en cuadratura directa. Si el desplazamiento de fase de 90° se mueve de tal manera que dos ADC paralelos muestrean simultáneamente la misma entrada de RF colocada en cuadratura, se produce una inversión de fase de las señales I/Q en el límite de Nyquist a través del proceso de muestreo. Esta propiedad puede aprovecharse para duplicar eficazmente la frecuencia de muestreo del ADC y se muestra en la Figura 2.
En la práctica, el desplazamiento de fase de 90° se logra con un acoplador híbrido, también comercializado como divisor híbrido. Actualmente existen acopladores híbridos de banda ancha que cubren un ancho de banda de 2 GHz a 18 GHz.

Errores de cuadratura
Un problema bien conocido en el muestreo en cuadratura es que cualquier desajuste de fase o amplitud en el equilibrio I/Q crea una energía percibida no deseada en la frecuencia de la imagen. Este problema también se aplica al enfoque de muestreo de cuadratura directa y debe abordarse con un algoritmo de back-end.
2 La preocupación operativa se muestra en la Figura 2. La preocupación es que una señal no deseada en la banda de imagen pueda retroceder a la banda de señal. El nivel de la imagen es una función del desajuste de amplitud y fase de la cuadratura ideal y crea la necesidad de un método QEC.
Figura 2. Imagen de muestreo en cuadratura directa: La preocupación en el muestreo en cuadratura directa es que una señal no deseada en la banda de imagen puede doblarse a la banda de señal. El nivel de la imagen es una función del desajuste de amplitud y fase de la cuadratura ideal y se ve en el nivel de imagen bloqueadora en comparación con el nivel bloqueador. La imagen bloqueadora se reduce aún más con un método QEC.
Los niveles de rechazo de imagen se pueden calcular de la siguiente manera:
IRR = Ratio de rechazo de imagen (dB) P = 10(IRR/10)
A = Desajuste de amplitud
θ = Error de fase

Para un IRR y un error de amplitud dados

Para un IRR y un error de fase dados

Figura 2: Imagen de muestreo en cuadratura directa: La preocupación en el muestreo en cuadratura directa es que una señal no deseada en la banda de imagen puede doblarse a la banda de señal. El nivel de la imagen es una función del desajuste de amplitud y fase de la cuadratura ideal y se ve en el nivel de imagen bloqueadora en comparación con el nivel bloqueador. La imagen bloqueadora se reduce aún más con un métoco QEC.

Figura 3. Errores de amplitud y fase entre los canales I y Q para lograr valores específicos de rechazo de imagen. Los ejes se muestran en una escala logarítmica.

La Figura 3 muestra la magnitud de rechazo de imagen frente al error de amplitud y fase requerido. Por ejemplo, una magnitud de rechazo de imagen de 60 dBc requiere una precisión de fase de menos de una décima de grado y una coincidencia de amplitud de centésimas de dB. Este nivel de rechazo de imagen no es práctico en hardware solo utilizando la precisión de los componentes de RF comerciales disponibles actualmente. Por lo tanto, para utilizar el enfoque de muestreo en cuadratura directa, se necesita una corrección de errores digital adicional. Las configuraciones utilizadas para QEC se describirán en las siguientes secciones.

Figura 4. La configuración de muestreo en cuadratura directa AD9084 utilizando el PFILT en un modo de filtro de respuesta impulsional finita (FIR) semicompleja para QEC.

Muestreo en cuadratura con filtro programable (PFILT) QEC
En la Figura 4 se muestra un diagrama de bloques de la configuración AD9084 para muestreo en cuadratura directa con PFILT QEC. Para las FFT medidas mostradas, la frecuencia de entrada se estableció en 7,1 GHz, el NCO en el canal 1 se estableció en 7 GHz y la señal de entrada apareció en los datos de banda base a 100 MHz. La frecuencia de imagen se refleja alrededor de fs/2 y aparece a 12,9 GHz. El NCO del canal 2 se estableció en 13 GHz para monitorizar la frecuencia de imagen que aparece en la salida de banda base a -100 MHz.
La secuencia de pasos para los datos de prueba en las figuras siguientes es:
Se realiza una verificación funcional, luego se congelan las calibraciones del ADC de fondo para evitar desviaciones entre canales debido a nuevas calibraciones del ADC. A continuación, la frecuencia se barrió en pasos de 25 MHz a través de una BW de 4 GHz. Para cada captura de datos, la frecuencia NCO1 se estableció en Fin - 100 MHz y para el segundo NCO, NCO2, la frecuencia se estableció en 20 GHz - frecuencia NCO1. Esto da como resultado que ambas frecuencias NCO reflejen la frecuencia de muestreo dividida por dos, fs / 2.
A partir de los datos medidos de Ch1 y Ch2, se calculan los coeficientes de corrección de cuadratura y se aplican al FIR embebido, como se muestra en la Figura 5. Se volvieron a tomar datos adicionales y se evaluó el rendimiento posterior al QEC. Esta secuencia se repitió cuatro veces para cubrir todo el rango operativo de 2 GHz a 18 GHz.
El resultado de las correcciones de ancho de banda de 4 GHz se muestra a continuación. El AD9084 tiene cuatro bancos de coeficientes de filtro que pueden seleccionarse rápidamente. Esta característica programable permite optimizar los coeficientes utilizados en función de la frecuencia de entrada de interés, dada la frecuencia NCO programada.
La idoneidad de la estructura PFILT semicompleja puede ilustrarse con un ejemplo sencillo. La configuración de muestreo en cuadratura directa implica dividir la señal en trayectos I y Q separados que son muestreados cada uno por ADC individuales.

Figura 5. Modo de muestreo en cuadratura.

La QEC es una forma relativa de ecualización. Por ejemplo, la trayectoria I puede considerarse ideal, y la trayectoria Q puede coincidir con la trayectoria I. Por lo tanto, la respuesta de la trayectoria Q puede modelarse como la combinación de (a) un desplazamiento de fase nominal de 90°, (b) la respuesta común de la trayectoria I, y (c) una falta de coincidencia o respuesta delta de la trayectoria Q en relación con la trayectoria I, como se muestra en la Figura 6.

Figura 6. Modelo de muestreo en cuadratura relativa en términos de desplazamiento de fase nominal de 90° H 90 (ω) y respuesta de desajuste H Δ (ω).

La Figura 7 muestra el resultado de estimular este modelo de muestreo en cuadratura relativa con una entrada sinusoidal x (t) = cos (ω0). El desplazamiento de fase nominal de 90° convierte un coseno en un seno, y la respuesta delta H (Δ) (ω) = A (Δ) (ω)e ((jθΔ (ω)) modifica la amplitud y la fase del resultado.

Figura 7. La estimulación del modelo de muestreo en cuadratura con una entrada de coseno da como resultado una entrada de seno al segundo ADC junto con los errores de amplitud y fase.

Utilizando una identidad trigonométrica simple, la salida de la ruta Q puede descomponerse en partes de seno y coseno.

En ausencia de un desajuste entre las rutas I y Q (HΔ (ω) = 1), las salidas ideales de la configuración de muestreo en cuadratura pueden definirse como:

Por lo tanto, para una señal sinusoidal u otra señal de banda estrecha centrada en la frecuencia ω0, las salidas de cuadratura reales pueden escribirse en términos de las salidas de cuadratura ideales. La configuración de cuadratura directa puede verse como un sistema lineal 2 × 2 que genera un error de cuadratura. La QEC se realiza invirtiendo este sistema lineal 2 × 2 para recuperar las salidas ideales x_i (t) y x_q(t).

Figura 8. Un modelo de muestreo en cuadratura ampliado para mostrar tanto los términos de error como la corrección de errores. La topología mostrada es un filtro semicomplejo y es coherente con el filtro mostrado en la Figura 4.

El análisis de la Figura 8 describe la generación y corrección del error de cuadratura cuando el sistema es estimulado a una sola frecuencia. Dado que el sistema 2 × 2 es lineal, la solución se generaliza fácilmente a señales de banda ancha mediante la introducción de filtros FIR multitap que varían sus respuestas de amplitud y fase en función de la frecuencia.

Muestreo en cuadratura con CFIR QEC
El PFILT funciona a la velocidad de muestreo completa de 20 GSPS detrás de cada ADC. El AD9084 también incluye un FIR complejo (CFIR) después de la decimación. La ventaja de utilizar este filtro es que la corrección puede aplicarse durante más tiempo sin aumentar el número de tomas del filtro. Para lograrlo, se utilizan dos DDC complejos (CDDC). El segundo CDDC cambia la frecuencia de la imagen para que sea la frecuencia negativa de la imagen dentro del DDC primario. Al sumar una versión ponderada del conjugado complejo del segundo CDDC, se crea una cancelación de imagen. El enfoque se muestra en la Figura 9.
Figura 9. Muestreo en cuadratura directa con CFIR QEC.
El CFIR realiza QEC de la misma manera que el PFILT. La única diferencia es que la corrección se aplica a la salida diezmada. Para demostrarlo, el PFILT puede verse como una red de filtros complejos, en contraposición al sistema lineal 2 × 2 descrito anteriormente. El sistema lineal 2 × 2 tiene la forma que se muestra a continuación, donde las entradas, las salidas y los coeficientes del filtro son todos de valor real, y el símbolo * indica convolución.

Si estas señales de valor real se combinan e interpretan como señales de valor complejo, entonces se cumplen las siguientes propiedades.

Definiendo y[n] = yi [n] + jyq [n] y sustituyendo mediante las propiedades dadas anteriormente, se puede derivar la interpretación de valor complejo de la estructura PFILT semicompleja.

El resultado es una interpretación alternativa del efecto del PFILT que implica:

1. Aplicar un filtro lineal de valor complejo b1[n] a la entrada de valor complejo y[n]. El filtro b1[n] realiza una ecualización en banda de Q en comparación con I para preservar la planitud de la señal deseada.
2. Aplicación de un filtro lineal de valor complejo b2[n] a la entrada de valor complejo y[n]. El filtro b2[n] transforma la señal bloqueadora en una antiimagen que se sumará de forma destructiva con la imagen no deseada.
3. Sumar la salida del primer filtro con el conjugado complejo de la salida del segundo filtro. La conjugación en el tiempo provoca una inversión de frecuencia que alinea el bloqueador y su imagen en frecuencia, lo que permite que una versión escalada y girada del bloqueador se sume de forma destructiva con su imagen.

Estos son los pasos exactos que realizan los DDC y los CFIR para lograr la QEC.

1. DDC1 convierte a frecuencias más bajas la señal deseada, y CFIR1 aplica un filtro lineal de valor complejo con una respuesta equivalente a b1n.
2. DDC2 convierte a frecuencias más bajas la señal bloqueadora, y CFIR2 aplica un filtro lineal de valor complejo con una respuesta equivalente a b2n.
3. La suma de las salidas de CFIR1 y CFIR2 da como resultado el rechazo de la imagen.

En la Figura 10 se muestran ejemplos de mediciones FFT utilizando el CFIR para lograr QEC.

Figura 10. Mediciones FFT representativas de muestreo en cuadratura utilizando el CFIR para QEC. Se inyecta un bloqueador a 13 GHz creando una imagen a 7 GHz. El gráfico superior es una captura de datos a velocidad máxima de una FFT de 40 GSPS antes de QEC. Los gráficos inferiores son FFT de datos diezmados que muestran que la imagen del bloqueador se redujo por debajo de 60 dBc.

Enfoque de entrenamiento de errores de cuadratura
La sección Muestreo en cuadratura con filtro programable explica que las discrepancias entre las rutas I y Q conducen a errores de cuadratura. También detalla cómo, si se identificaran estos desajustes, los errores podrían rectificarse utilizando la estructura PFILT semicompleja. La sección Muestreo en cuadratura con CFIR QEC demuestra que el mismo QEC también puede aplazarse a los CFIR en las salidas de los DDC. En ambos casos, los coeficientes de los filtros de corrección ideales dependen de la respuesta de desajuste entre las rutas I y Q. Esta sección describe una forma de estimar la respuesta de desajuste.
Existen múltiples tipos de algoritmos QEC. Una forma de diferenciar entre algoritmos se basa en el estímulo de entrada utilizado para el entrenamiento.
• Las calibraciones online se llevan a cabo mientras el sistema permanece activo, normalmente entrenando de manera oportuna utilizando cualquier señal de entrada que se presente al ADC. Estas calibraciones pueden ejecutarse en segundo plano durante períodos prolongados y pueden adaptarse a los cambios en el desajuste I/Q debido a desviaciones de temperatura, suministro y sincronización.
• Las calibraciones offline funcionan cuando el sistema no está activo. Dado que el sistema está fuera de línea, se pueden introducir señales de calibración conocidas con fines de entrenamiento. Una vez completado el entrenamiento, el sistema puede volver a ponerse en línea, operando con coeficientes de corrección fijos. Dependiendo del caso de uso, el sistema podría requerir una recalibración periódica a medida que los parámetros del sistema se desvían. El sistema debe ponerse fuera de línea de nuevo durante la recalibración.
La elección de la calibración online u offline es específica de la aplicación, ya que ambos enfoques tienen sus pros y sus contras. El resto de este análisis se centra en una forma de calibración fuera de línea que inyecta una serie de tonos de calibración en el sistema.
Esta calibración define dos bandas de interés, como se muestra en la Figura 11.
• La banda deseada cubre el ancho de banda de salida deseado del sistema.
• La banda de bloqueo se refleja a través de fs/2 en relación con la banda deseada, donde fs es la frecuencia de muestreo del ADC. Por ejemplo, si la banda deseada abarca desde la frecuencia f1 hasta la frecuencia f2, entonces la banda de bloqueo abarca desde fs - f2 hasta fs - f1. Las señales de bloqueo grandes que aparecen dentro de la banda de bloqueo generarán una imagen falsa que cae dentro de la banda deseada.
Estas dos bandas de interés pueden abarcar cualquier punto entre CC y fs/2 y pueden superponerse.

Figura 11. El entrenamiento QEC implica barrer frecuencias tanto dentro de la banda de interés para asegurar la planitud de la amplitud como dentro de la banda de imagen para asegurar el rechazo de la imagen.

Con respecto a estas dos bandas de interés, la calibración QEC tiene dos objetivos.

1. Rechazar las imágenes que caen dentro de la banda deseada.
2. Preservar las señales que caen dentro de la banda deseada haciendo coincidir la ganancia dentro de la banda y la respuesta de fase de la ruta Q con la ganancia dentro de la banda y la respuesta de fase de la ruta I. Esta es una forma relativa de ecualización. La ruta Q se hace coincidir con la ruta I, pero se conserva cualquier caída dentro de la ruta I.

Estos dos objetivos están relacionados a través del desajuste I/Q. A medida que la ruta Q se ajusta a la ruta I, tanto la planitud dentro de la banda como el rechazo de imagen fuera de banda mejoran simultáneamente. Por lo tanto, para lograr ambos objetivos, la calibración debe aprender el desajuste I/Q tanto para la banda deseada como para la banda bloqueadora, y luego ajustar los coeficientes del filtro de corrección para realizar una ecualización relativa Q-a-I en ambas bandas.
Sin embargo, los dos objetivos no tienen por qué tener la misma importancia. En muchas aplicaciones, desde la perspectiva de la adaptación I/Q, los requisitos de planitud en banda pueden satisfacerse con una adaptación I/Q relativamente tosca, mientras que los objetivos de rechazo de imagen suelen requerir una adaptación I/Q mucho más precisa.

La Tabla 1 muestra los errores de ganancia y fase en banda correspondientes a varios niveles de rechazo de imagen. Por ejemplo, si una aplicación requiere una planitud en banda de 1° y un rechazo de imagen de –50 dBc, la coincidencia I/Q necesaria para lograr el objetivo de rechazo de imagen es aproximadamente cinco veces más precisa que la necesaria para la planitud en banda.

Tabla 1. Errores mínimos necesarios para el rendimiento de rechazo de imagen

La Tabla 2 muestra un algoritmo de entrenamiento de ejemplo que aplica una ponderación desigual para la planitud en comparación con los objetivos de rechazo de imágenes. Los tonos de calibración se inyectan dentro de la banda deseada para que la planitud dentro de la banda pueda mejorarse dentro de la banda deseada. Los tonos de calibración se inyectan dentro de la banda de bloqueo para que las imágenes que caen dentro de la banda deseada puedan atenuarse. Cuando la banda deseada se extiende a través de fs/2, entonces la banda deseada y la banda bloqueadora se superponen. Los tonos de calibración que caen dentro de la región de superposición pueden etiquetarse como si estuvieran dentro de la banda bloqueadora, dándoles así un factor de ponderación mayor para lograr el objetivo de rechazo de imagen más difícil.

Tabla 2. Algoritmo de entrenamiento

Resultados de rechazo de imagen de muestreo en cuadratura medidos
Figura 12. Rechazo de imagen de muestreo en cuadratura directa medido de 2 GHz a 18 GHz. Se muestran ambas opciones de QEC, PFILT o CFIR. El método de corrección CFIR muestra resultados mejores que 50 dBc. La corrección PFIR se degrada ligeramente en este conjunto de datos y se describirá en las siguientes secciones.
Los resultados de rechazo de imagen medidos se muestran en la Figura 12. Se muestran los resultados para las correcciones PFILT y CFIR. Utilizando la corrección CFIR, se obtiene un rechazo de imagen de >50 dBc. Los resultados utilizando el PFILT se degradan ligeramente, y la causa raíz puede verse en los datos mostrados en la Figura 13. Al evaluar el desajuste de amplitud y fase antes y después del QEC, nótese que se corrigen errores bastante graves, pero queda una rápida ondulación a través de la frecuencia después de la corrección.
El PFILT funciona a la frecuencia de muestreo completa, mientras que el CFIR funciona a la frecuencia de muestreo reducida y diezmada. Dado que el PFILT y el CFIR tienen un número similar de tomas, esto significa que el CFIR puede corregir errores durante un período de tiempo más largo que el PFILT. El resultado final es que el CFIR proporciona una mejor corrección para la configuración de prueba en uso. Sin embargo, la ondulación está limitada actualmente por el desajuste de impedancia entre el acoplador híbrido y las entradas del ADC y las largas líneas de transmisión entre ellos. Las simulaciones muestran que el desajuste de ondulación puede mejorarse cuando el acoplador híbrido se monta adyacente a las entradas del ADC, lo que minimiza las pequeñas diferencias en las longitudes de las trayectorias de las señales.

Figura 13. Desajuste de amplitud, desajuste de fase y rechazo de imagen antes y después de la QEC cuando se utiliza la QEC PFILT. Las trazas azules son antes de la QEC. Las trazas moradas son posteriores al QEC. La corrección PFILT está limitada a 16 tomas a la velocidad máxima. Con 16 tomas, la corrección es capaz de corregir grandes errores que se mueven lentamente con la frecuencia, pero la ondulación que cambia rápidamente frente a la frecuencia permanece después de la corrección. La ondulación está limitada por la configuración de la prueba, donde el desajuste de impedancia entre el AD9084 y el híbrido en cuadratura se refleja a través de líneas de transmisión relativamente largas. Una solución de placa integrada montará el híbrido en cuadratura directamente junto al dispositivo.

Conclusión
Se ha demostrado el muestreo en cuadratura directa de 2 GHz a 18 GHz. Las siguientes características permitieron el resultado:

1. Un híbrido en cuadratura de banda ancha
2. ADC con un ancho de banda de entrada a través de la segunda zona de Nyquist
3. Un método para asegurar que los datos del ADC estén alineados en el tiempo
4. Un filtro FIR QEC a la velocidad máxima del ADC
5. Un DDC complejo para reducir las velocidades de datos
6. Un algoritmo de corrección de cuadratura que resuelve los errores de desequilibrio de entrada dentro del ancho de banda de salida del DDC de velocidad de datos reducida

La solución no puede lograrse utilizando solo una característica de esta lista. Es la combinación de todas estas características lo que crea la solución. Sin ninguna de ellas, podrían ser necesarias compensaciones indeseables, o el rendimiento se reduciría significativamente, lo que haría inutilizable la solución.
El enfoque presentado proporciona un método para duplicar la frecuencia de muestreo ADC efectiva sin duplicar las velocidades de datos digitales y manteniendo la funcionalidad DSP embebida. Estos beneficios crean un método para intercambiar el número de canales frente a la frecuencia ADC a nivel de aplicación sin modificaciones ADC. El muestreo en cuadratura directa o el entrelazado en cuadratura no sustituyen al entrelazado en el tiempo, sino que son una alternativa a tener en cuenta entre muchas otras, a medida que los sistemas de radio definidos por software continúan madurando.

Referencias
1 Dave Frizelle y Frank Kearney. «Mezcladores de RF complejos, arquitectura IF cero y algoritmos avanzados: la magia negra en los transceptores SDR de próxima generación». Analog Dialogue, vol. 17, febrero de 2017.
2 Patrick Weirs. «Espejito, espejito en la pared: comprender el rechazo de la imagen y su impacto en las señales deseadas». Analog Dialogue, vol. 51, agosto de 2017.

Sobre los autores:

Ian Beavers es ingeniero de aplicaciones de campo y director de laboratorios de clientes para el equipo de Sistemas Aeroespaciales y de Defensa ubicado en AnalogDevices, Durham, Carolina del Norte. Trabaja para la empresa desde 1999. Ian tiene más de 25 años de experiencia en la industria de los semiconductores. Ian obtuvo una licenciatura en ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y un máster en administración de empresas de la Universidad de Carolina del Norte en Greensboro.
Peter Delos es jefe técnico del Grupo Aeroespacial y de Defensa de Analog Devices en Greensboro, Carolina del Norte. Obtuvo su licenciatura en Ingeniería Eléctrica en Virginia Tech en 1990 y su máster en Ingeniería Eléctrica en NJIT en 2004. Peter tiene más de 30 años de experiencia en el sector. Ha dedicado la mayor parte de su carrera al diseño de sistemas avanzados de RF/analógicos a nivel de arquitectura, de PWB y de CI. Actualmente se centra en la miniaturización de diseños de receptores, generadores de formas de onda y sintetizadores de alto rendimiento para aplicaciones de matriz en fase.
Brian Reggiannini es ingeniero principal sénior en diseño de sistemas. Ha diseñado, implementado y respaldado calibraciones a nivel de sistema para varias generaciones de productos transceptores inalámbricos de Analog Devices. Sus intereses técnicos incluyen el procesamiento de señales, el aprendizaje automático, los sistemas integrados y los sistemas que involucran componentes analógicos asistidos digitalmente. Brian obtuvo los títulos de Sc.B., Sc.M. y Ph.D. de la Universidad de Brown en 2007, 2009 y 2012, respectivamente.
Connor Bryant es ingeniero de aplicaciones de sistemas en Analog Devices y trabaja en la Unidad de Negocio Aeroespacial y de Defensa en Durham, Carolina del Norte. Se incorporó a ADI en 2023. Actualmente se centra en el diseño y análisis de cadenas de señales mixtas de RF. Obtuvo su licenciatura en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Estatal de Carolina del Norte en 2022 y su máster en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Estatal de Carolina del Norte en 2023.

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