High-Efficiency Moderate-Power Amplifier Using Packaged GaN Transistor With Improved Average PAE and Gain for Batteryless IoT Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$P_{\text {in}}$ </tex-math></inline-formula> ) 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 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$P_{\text {in}}$ </tex-math></inline-formula> 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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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 | 0,001 | 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