Broadband GaN Class-E Power Amplifier for Load Modulated Delta Sigma and 5G Transmitter Applications
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents a design of a broadband high-efficiency class-E power amplifier (PA) for the advanced efficiency enhancement architectures applications. A sequential load pull methodology to design broadband class-E power amplifiers using a packaged gallium nitride power transistor is presented. Two different broadband matching synthesis techniques have been proposed using lumped elements have been presented and implemented in the manuscript. A fourth-order low-pass impedance transformation topology is designed as the output matching network to provide the optimum load reflection coefficients in the targeted bandwidth (1.8-2.7 GHz). A combination of input and output matching network has been proposed in the manuscript to satisfy the given fractional bandwidth requirements. For practical validation, a Wolfspeed (Cree) CGH40025 package transistor has been used. Under continuous wave test condition the fabricated PA showed more than 50% power added efficiency (PAE) with up to 29 W output power for 40% fractional bandwidth from 1.8-2.7 GHz. Furthermore, the proposed broadband Class E PA is deployed in efficiency enhancement architecture like delta-sigma modulation based transmitters. The PA shows more than 48% PAE all over the frequency band when driven with a delta-sigma modulated LTE downlink signal while maintaining high signal quality and PA reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».