Using an ANN approach to estimate output power and PAE of a modified class-F power amplifier

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F20%3A43959460" target="_blank" >RIV/49777513:23220/20:43959460 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9232787" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9232787</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.23919/AE49394.2020.9232787" target="_blank" >10.23919/AE49394.2020.9232787</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Using an ANN approach to estimate output power and PAE of a modified class-F power amplifier

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, an efficient Class-F power amplifier (PA) is designed, simulated and modeled. This type of amplifier has nonlinear behaviors and uses tuning and controlling harmonics as the most important mechanism to increase efficiency. Feedforward artificial neural network (ANN) model is proposed to predict and estimate the nonlinear output of the power amplifier. The designed amplifier operates at 900 MHz, with 18 dB gain and 70 %Power-Added Efficiency (PAE). In the design process, the artificial neural network model is used to predict PAE and output power parameters as a function of input power, drain voltage and gate voltage of the applied transistor (DC Biasing voltages). The obtained mean relative errors (MREs) are less than 0.03% and 0.09% for the predicted output power and PAE parameters.

Název v anglickém jazyce

Using an ANN approach to estimate output power and PAE of a modified class-F power amplifier

Popis výsledku anglicky

In this paper, an efficient Class-F power amplifier (PA) is designed, simulated and modeled. This type of amplifier has nonlinear behaviors and uses tuning and controlling harmonics as the most important mechanism to increase efficiency. Feedforward artificial neural network (ANN) model is proposed to predict and estimate the nonlinear output of the power amplifier. The designed amplifier operates at 900 MHz, with 18 dB gain and 70 %Power-Added Efficiency (PAE). In the design process, the artificial neural network model is used to predict PAE and output power parameters as a function of input power, drain voltage and gate voltage of the applied transistor (DC Biasing voltages). The obtained mean relative errors (MREs) are less than 0.03% and 0.09% for the predicted output power and PAE parameters.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

<a href="/cs/project/EF18_069%2F0009855" target="_blank" >EF18_069/0009855: Elektrotechnické technologie s vysokým podílem vestavěné inteligence</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

International Conference on Applied Electronics (AE 2020) : /proceedings/

ISBN

978-80-261-0891-7

ISSN

1803-7232

e-ISSN

1805-9597

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

63-68

Název nakladatele

University of West Bohemia

Místo vydání

Pilsen

Místo konání akce

virtual, Pilsen, Czech Republic

Datum konání akce

8. 9. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—