Millimeter Wave SOI-CMOS Power Amplifier With Enhanced AM-PM Characteristic
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel inter-stage load-pull characterization method to enhance the linearity of millimeter wave integrated power amplifiers (PAs) by minimizing their amplitude-to-phase (AM-PM) distortion without worsening their AM-AM or efficiency performances. The proposed method identifies the optimal solution for the inter-stage matching network which enables the synthesis of a driver stage AM-PM characteristic that is complementary to that of the power stage; consequently, reducing the overall AM-PM distortion of the PA. The proposed technique is applied to design a proof-of-concept 28-31 GHz PA demonstrator using 45 nm silicon-on-insulator CMOS technology. The measurement results obtained under continuous wave excitation at 29 GHz demonstrate an excellent AM-PM characteristic, with phase distortions as low as 0.2° at the 1-dB compression power level of 13.9 dBm and less than 1° at an output power level of up to 16 dBm (very close to the saturation power of 16.6 dBm). This enhanced AM-PM linearity improves the linearizability of the PA. This was confirmed by testing the PA with a 64 quadrature amplitude modulated test signal with an instantaneous bandwidth of 800 MHz. Without applying any digital pre-distortion (DPD) technique, the PA delivers a power added efficiency (PAE) of 8.7% at an average output power (Pavg) of 9.4 dBm while maintaining an error vector magnitude (EVM) of -25 dB. However, after applying a very simple memoryless DPD function with only four coefficients, the PA can operate at a higher Pavg of 11.1 dBm with a much better PAE of 12.2% while still maintaining an acceptable EVM of -25.2 dB. Thanks to the proposed technique, the PAE of the proposed PA can be improved by 40% with a very simple application of a low cost and low complexity DPD technique.
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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 | 0,001 |
| 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 ».