Efficiency and Bandwidth Extension of Dual-Input Doherty Amplifiers Using Frequency-Domain Adaptive Input Power Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Phase adjustment and uneven power-splitting are two common methods of improving the efficiency and bandwidth of dual-input Doherty Power Amplifiers (DPAs), also known as Digital Doherty PAs (DDPAs). In this paper, we propose a frequency-dependent input power-splitting technique that improves the power-added efficiency (PAE) and bandwidth of the DDPA while maintaining a constant linearity performance compared to analog (or conventional) Doherty mode. The proposed splitting functions are obtained from the measurements conducted using a multi-tone signal and optimum power-splitting factors extracted using a Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) at each frequency within the 3-dB bandwidth of the DDPA. Multi-tone measurements were performed using a gallium-nitride (GaN)-based DDPA, demonstrating an extension of the bandwidth by almost 110 MHz without any penalty to linearity or efficiency. The PAE improvement, however, varied across the DDPA’s bandwidth, ranging from 2.25% to 8.15%. The performance of the splitting functions was then assessed using a 50 MHz 64-QAM modulated signal centered at 1.95 and 2.2 GHz. The results illustrated that the adjacent-channel power ratio remained below those measured under conventional Doherty mode. Furthermore, PAE improvements of 2.85% and 7.88% were achieved at 1.95 and 2.2 GHz, respectively, while substantial gain flatness improvement was attained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».