High-Efficiency Moderate-Power Amplifier Using Packaged GaN Transistor With Improved Average PAE and Gain for Batteryless IoT Applications
Notice bibliographique
Résumé
One of the fundamental problems in power amplifier (PA) design is the mismatch between the optimum loads for maximum output power and maximum efficiency. This work demonstrates that a GaN transistor of choice can reduce such mismatch when operating at the minimum input RF power required ($P_{\text {in}}$) to obtain its maximum output power. Furthermore, this work investigates the average power-added efficiency (PAE) degradation caused by the baseband terminations for high-efficient switch-mode class-E PAs. Our results show that the average PAE degradation mechanism of class-E PAs is similar to that of class-B ones, but some class-E solutions are more susceptible to the driving signal’s bandwidth. To clarify that, two class-E PAs were implemented using commercial package GaN transistors based on two different modes from the continuum of class-E solutions. Despite being driven by half of$P_{\text {in}}$typically employed by designers, the PAs have achieved a gain almost 3 dB higher than the state-of-the-art and excellent efficiency controlling only the second harmonic. Based on the obtained results, the proposed design strategy is believed to have a promising potential for developing high-efficiency simultaneous wireless information and power transmission (SWIPT) base stations for batteryless Internet of Things (IoT).
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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 ».