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Enregistrement W3048253515 · doi:10.1109/tmtt.2020.3011442

Modeling of Input Nonlinearity and Waveform Engineered High-Efficiency Class-F Power Amplifiers

2020· article· en· W3048253515 sur OpenAlexafffund
Sagar K. Dhar, Tushar Sharma, Ning Hua Zhu, Ramzi Darraji, Damon G. Holmes, Joseph Staudinger, Mohamed Helaoui, Vince Mallette, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensFocus Microwaves (Canada)Ericsson (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaAlberta Innovates
Mots-clésAmplifierWaveformNonlinear systemElectrical impedanceGallium nitridePower (physics)Topology (electrical circuits)Electronic engineeringComputer scienceElectrical engineeringPhysicsEngineeringMaterials scienceCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive time-domain modeling and a generalized design methodology for input and output waveform engineered Class-F power amplifiers (PAs) are presented in this article. A closed-form relationship between input nonlinearity and second harmonic source impedance (Z2S) termination is presented from which efficiency and output power performance are predicted for Class-F PAs. The maximum, minimum, and safe Z2Sdesign space for a Class-F PA are identified. Moreover, the derived design equations show that the typical fundamental load of a Class-F PA operation must be re-engineered in the presence of input nonlinearity in order to achieve optimum efficiency performance. The theoretical analyses are first validated with pulsed vector load-pull (VLP) measurements with a gallium nitride (GaN) 2 mm device. Then, high-power (210 W) GaN 24-mm devices with in-package Z2Sterminations are implemented. Measurement results with the new source and load design space show efficiency improvement of 4.4% compared to the nominal Class-F PA.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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