A Time-Domain Multi-Tone Distortion Model for Effective Design of High Power Amplifiers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new time-domain multi-tone distortion (TD-MTD) model suitable for accurately predicting the non-linear behavior of packaged high power radio frequency (RF) transistors over a range of discrete non-uniformly distributed frequencies. This proposed TD-MTD model uses a single expression rather than multiple distinct frequency specific behavioral models to describe the underlying behavior of the high power RF transistor at multiple fundamental frequencies. Furthermore its extraction is carried out using a time-domain representation of the travelling waves that can be acquired using a generic vector load-pull characterization system and without imposing additional requirements. The proposed model is extracted as an artificial neural network (ANN) and is implemented as a Netlist to serve in a harmonic balance simulator based power amplifier design process. The proposed model is validated in two phases. First, its ability to reproduce the large-signal behavior of a high power RF LDMOS transistor was demonstrated in simulation. Then, the TD-MTD model was used to validate the design of a high power two-way asymmetric Doherty power amplifier and the simulated output-power-dependent power efficiency, AM/AM, AM/PM and input return loss characteristics were compared to those obtained in measurement. The excellent agreement between the simulation and measurement results confirms the usefulness of the proposed model despite the simplicity of its extraction routine and measurement data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle