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Enregistrement W2157868443 · doi:10.1109/igcc.2013.6604480

Improving linearity in class-AB power amplifiers using a body-biased NMOS predistortion stage

2013· article· en· W2157868443 sur OpenAlexaff
Hooman Rashtian, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredistortionNMOS logicAmplifierLinearityCMOSElectronic engineeringTransistorElectrical engineeringCapacitorBiasingRF power amplifierVoltageComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A technique for improving the linearity of CMOS class-AB power amplifiers (PAs) is introduced. The technique is based on compensating for the voltage-dependent nonlinear gate-source capacitance of the input transistor of the PA. This compensation is achieved through using an NMOS capacitor, i.e., an NMOS transistor with its source and drain shorted, as a predistortion stage. To enhance cancellation of the nonlinearity, body biasing is incorporated as an additional control scheme into the predistortion stage. As a proof-of-concept, a 2.4-GHz class-AB power amplifier with the proposed predistortion stage has been designed and laid out in a 0.13-μm CMOS technology. Post-layout simulation results show that the third-order input-referred intercept point (IIP3) of the designed PA improves by more than 3-dB when the bulk voltage of the predistortion device is biased appropriately. The PA achieves unsaturated output power of +20 dBm while drawing 125 mA from a 1.2 V supply voltage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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