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Enregistrement W4408914235 · doi:10.1109/tcsi.2025.3551096

Analytical Modeling of the Dual-Input Digital Doherty Power Amplifier for Efficiency and Linearity Optimization

2025· article· en· W4408914235 sur OpenAlexafffund
Elham Sadeghabadi, Mohamed Helaoui, Wenhua Chen, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLinearityAmplifierElectronic engineeringPower (physics)Doherty amplifierComputer scienceElectrical engineeringEngineeringRF power amplifierBandwidth (computing)TelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a comprehensive theoretical analysis of dual-input digital Doherty power amplifiers (DPAs) and outlines a specific design methodology. The theory explains how adaptive input signals affect the linearity and efficiency of the amplifiers, as well as the necessary adjustments to the operating point of the peaking amplifier. Using the analytical model, the paper offers guidance on adjusting the input signal to achieve the highest efficiency, ensuring that the carrier amplifier remains in saturation mode within the load-modulated region. It also discusses the maximum theoretically achievable efficiency for digital DPAs, which serves as a benchmark for comparing results with other amplifier topologies. Additionally, the paper proposes a practical approach for implementing the adaptive input algorithm during the measurement of modulated test signals. This method combines the measured response of the DPA with the theoretically derived optimal input signal splitting pattern, creating test signals for both the carrier and peaking input paths of the DPA. This effectively addresses unseen sources of nonlinearity by the theoretical model within the input signal bandwidth. Validation experiments were conducted on a 50W dual-input DPA designed for 5G wireless communication at 3.5 GHz, utilizing a 90 MHz modulated signal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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