Wideband high-efficiency linearized PA design with reduction in memory effects and IMD3
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».