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Enregistrement W2797343885 · doi:10.1017/s1759078718000417

Wideband high-efficiency linearized PA design with reduction in memory effects and IMD3

2018· article· en· W2797343885 sur OpenAlexaff
Xuekun Du, Chang Jiang You, Yulong Zhao, Xiang Li, Mohamed Helaoui, Jingye Cai, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Microwave and Wireless Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermodulationWidebandAdjacent channelAmplifierAdjacent channel power ratioLinearitydBcBandwidth (computing)LinearizationElectronic engineeringMaterials scienceElectrical engineeringRF power amplifierComputer scienceCMOSPhysicsOptoelectronicsTelecommunicationsEngineeringNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT An analytical method is proposed to reduce the memory effects and third-order intermodulation distortions for improving the linearity of wideband power amplifier (PA). An excellent linearity can be obtained by reducing the second-harmonic output power levels and reducing the envelope voltage components in the megahertz range. An improved wideband Chebyshev low-pass matching network including the bias network is analyzed and designed to validate the proposed method. The measured results indicate that a wideband high-efficiency linearized PA is realized from 1.35 to 2.45 GHz (fractional bandwidth = 58%) with power added efficiency of 60–78%, power gain of 10.8–12.3 dB, and output power of 40.0–41.2 dBm. For a 20 MHz LTE modulated signal, the adjacent channel leakage ratios (ACLRs) of the proposed PA with digital pre-distortion (DPD) linearization are −55.7 ~ −53.9 dBc across 1.5–2.4 GHz at an average output power of 32.4–33.6 dBm. For a 40 MHz two-carrier LTE modulated signal, the ACLRs of the proposed PA with DPD linearization are −51.1 ~ −48.2 dBc at an average output power of ~30.5 dBm in the frequency range from 1.5 GHz to 2.4 GHz.

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 seuil0,006

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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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