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Enregistrement W2794757769 · doi:10.1109/tmtt.2018.2815562

Doherty Power Amplifier Distortion Correction Using an RF Linearization Amplifier

2018· article· en· W2794757769 sur OpenAlexafffund
Yushi Hu, Slim Boumaiza

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKeysight Technologies
Mots-clésAmplifierRF power amplifierLinearizationDirect-coupled amplifierDistortion (music)Electronic engineeringElectrical engineeringNonlinear distortionDoherty amplifierEngineeringPhysicsOperational amplifierNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a linear Doherty power amplifier (DPA) topology suitable for low-powered small cell and multiantenna fifth generation transceivers. The proposed topology relies on augmenting the conventional two-way DPA with a linearization amplifier (LA) in order to enhance its efficiency versus linearity tradeoff when driven with wideband modulated signals. For this, a study of the interactions between the LA and DPA circuitries is conducted, and a design strategy is developed to determine the circuit's parameters that maximize the adjacent channel leakage ratio (ACLR) improvement while minimizing its power overhead. For validation purpose, this strategy is applied to design a proof of concept prototype with a center frequency of 800 MHz and an output peak envelope power of 12 W. Compared with the case where the LA is not integrated, more than 11-dB improvement of the ACLR was obtained at the prototype output when driven with modulated signals of up to 40 MHz of modulation bandwidth. Furthermore, an ACLR of about -45 dBc or better was maintained over a wide average power range.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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