1.9-2.5 GHz

深度学习助力紧凑型宽带功率放大器设计

研究人员开发了一种新颖的深度学习方法，用于设计紧凑型宽带倒置Doherty功率放大器。通过结合卷积神经网络（CNN）和遗传算法（GA），该方法生成了像素化的组合器网络，集成了负载调制和阻抗匹配等多种功能。使用该技术制造的GaN HEMT Doherty PA原型在1.9-2.5 GHz频率范围内实现了51%-63%的峰值效率，并在6-dB回退下保持了48%-54%的效率，输出功率为44 dBm。