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Enregistrement W2059069965 · doi:10.1109/ccece.2006.277752

RF Power Amplifiers for Emerging Wireless Communications: Single Branch Vs. Multi-Branch Architectures

2006· article· en· W2059069965 sur OpenAlexaff
Oualid Hammi, Slim Boumaiza, Jangheon Kim, Sungchul Hong, Ildu Kim, Bumman Kim, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplifierPredistortionLinearityLDMOSElectronic engineeringComputer scienceLinearizationWirelessAdjacent channel power ratioPower (physics)Code division multiple accessElectrical efficiencyRF power amplifierElectrical engineeringEngineeringTransistorTelecommunicationsCMOSVoltageNonlinear systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an experimental study of the architectures of the high power amplification stage and their influences on the system's linearity and power efficiency with application to wireless communication infrastructures. Two architectures are investigated: the single branch power amplification stage using class A/B power amplifiers and the promising multi-branch architecture using dynamic load modulation techniques such as the Doherty amplifier. Two LDMOS based high power amplifiers line-ups operating around 2.14 GHz were designed. In order to improve their efficiency vs. linearity trade-off, a predistortion based linearization technique has been applied to the both studied amplification stages. Measurement results under multi-carriers W-CDMA signals confirm the promising potential of the multi-branch approach. Indeed, the multi-branch architecture greatly improves the power efficiency of the amplification stage while maintaining good linearity performances

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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