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Enregistrement W2060913556 · doi:10.1109/tcsi.2013.2268132

Novel Dual-Band Matching Network for Effective Design of Concurrent Dual-Band Power Amplifiers

2013· article· en· W2060913556 sur OpenAlexaff
Xin Fu, Dylan T. Bespalko, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplifierMulti-band deviceImpedance matchingElectronic engineeringElectrical impedanceComputer scienceTransistorHarmonicsElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsBandwidth (computing)Antenna (radio)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a systematic approach to the synthesis of a novel dual-band matching network is proposed and applied to design a dual-band power amplifier (PA) capable of maintaining high power efficiency at two arbitrary, widely spaced frequencies. The proposed network incorporates two different stages. The first one transforms the targeted complex impedances, at the two operating frequencies, to a real one. The second stage is a dual band filter that ensures the matching of the former real impedance to the termination impedance. An additional transmission line is incorporated between the two stages to adjust the impedances at the second and third harmonics without altering the impedances seen at the fundamental frequencies. The harmonic termination control is very effective in enhancing the efficiency of radio frequency transistors, especially when exploiting the Class J design space. The proposed dual-band matching network synthesis methodology was applied to design a dual band PA using a packaged 45 W Gallium Nitride (GaN) transistor. The PA prototype maintained a peak power efficiency of about 68% at operating frequencies of 800 MHz and 1.9 GHz. In addition, a Volterra based digital pre-distortion technique was successfully applied to linearize the PA response around the two operating frequencies.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations86
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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