一种基于机器学习算法的射频前端功率放大器线性化方法

    公开(公告)号:CN116542156A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310533964.1

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的射频前端功率放大器线性化方法,包括以下步骤:S1,构建功率放大器的正模型与逆模型;基带信号经过预失真器处理得到输入信号x(n)后,通过功率放大器处理得到输出信号y(n),构建正模型;通过参数辨识模块对输入信号x(n)与归一化处理后的输出信号y(n)建立映射关系,构建功率放大器逆模型R(xi);S2,参数辨识模块对逆模型进行提取并引入核函数回归模型与正则化项构建误差函数L;S3,计算误差函数L,通过误差函数L与拟定的预设值之间比较,将完成构建的逆模型R(xi)复制到预失真器内部,对正模型进行补偿。本发明能够提高记忆深度,简化求解过程,信号容错率更强,提取模型更加准确快速,避免过拟合的发生。

    基于金丝键合的超宽带高精度可调射频衰减器芯片

    公开(公告)号:CN118971826A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411133737.0

    申请日:2024-08-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于金丝键合的超宽带高精度可调射频衰减器芯片,所述衰减器芯片输入输出采用对称式的电路结构,包括匹配电路和衰减电路;匹配电路由微带线和电感组成,匹配电路由对称式的左右两部分电路组成,每部分包括两个电感值相同的电感;衰减电路由两个完全相同的并联支路组成,每个支路上由串联的PAD和电阻构成,包括六个PAD和五个阻值的电阻。本发明既可以方便的调节衰减量,使其可以更加方便,同时这种结构拓展了带宽,在超宽带范围内取得了高精度的良好特性,提高了在超宽带范围内的回波特性,同时依然保持良好的带宽和高精度特性,此架构可以灵活的在电路系统中发挥不同的作用,提高了电路的功能。

    一种应用于物联网前端的低噪声放大器

    公开(公告)号:CN116633277A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310576876.X

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 本申请涉及一种应用于物联网前端的低噪声放大器。该低噪声放大器包括:第一PMOS管的衬底连接自身的源极,第二PMOS管的衬底连接自身的源极,第一PMOS管的栅极通过第一电阻连接地,通过第二电容连接第三电感和NMOS管的漏极,第三电感与第四电感、第五电感、第三电容连接,第四电感与第一PMOS管的漏极、第四电容相连接,第四电容分别连接到第二PMOS管的栅极、第二电阻,第二PMOS管的漏极连接到输出端,第二PMOS管的漏极连接到第五电感,NMOS管的栅极连接到第六电感、第五电容,第六电感连接第三电阻、第六电容,第五电容连接到第七电感、第七电容、NMOS管的源极,NMOS管的衬底通过第四电阻连接前向体偏置电压,实现了低噪声放大器超低的直流功耗。

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