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GaN HEMT-based Voltage Controlled Oscillators
GaN HEMT-based Voltage Controlled Oscillators
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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。
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深度学习通过新颖的合成方法推动Doherty功率放大器设计
研究人员开发了一种使用深度学习设计Doherty功率放大器的新颖方法，特别是深度卷积神经网络（CNN）结合遗传算法（GA）和双态阻抗合成。该方法解决了输出组合器中负载调制、阻抗匹配和相位补偿的复杂集成问题。使用该方法制造的原型在2.6-2.8 GHz范围内实现了超过44.2 dBm的饱和输出功率和高于71.2%的峰值漏极效率，在6 dB回退电平下漏极效率为64%。在数字预失真后，记录到的邻道泄漏比优于-51.3 dBc。