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CNN과 유전 알고리즘을 활용하여 3포트 Doherty 전력 증폭기용 픽셀화된 결합기를 설계하는 새로운 방법론을 제안합니다. GaN HEMT 프로토타입을 통해 높은 피크 드레인 효율과 우수한 선형성을 입증했습니다.
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원문 바로가기Doherty 전력 증폭기 (PA)의 출력 결합기(output combiner)는 부하 변조(load modulation), 임피던스 매칭(impedance matching), 위상 보상(phase compensation)을 단일 네트워크 내에 통합하므로, 그 설계와 합성이 매우 까다롭습니다. 본 논문에서는 피크(peak) 및 백오프(back-off) 전력 조건을 모두 해결하기 위해 심층 합성곱 신경망 (CNNs), 픽셀화된 레이아웃 표현(pixelated layout representations), 그리고 유전 알고리즘 (GA)을 이중 상태 임피던스 합성(dual-state impedance synthesis)과 결합한 3포트 Doherty 결합기 설계 방법론을 제안합니다. 개념 증명(proof of concept)으로서, 3포트 픽셀화된 결합기를 포함하는 두 개의 GaN HEMT Doherty PA 프로토타입이 설계 및 제작되었습니다. 두 프로토타입 모두 2.6-2.8 GHz 대역 내에서 44.2 dBm을 초과하는 측정된 포화 출력 전력(saturated output power)과 71.2% 이상의 피크 드레인 효율(peak drain efficiency)을 달성했습니다. 또한, 6-dB 백오프 레벨에서 64%에 달하는 높은 드레인 효율이 측정되었습니다. 디지털 사전 왜곡(digital predistortion)을 적용한 후, 각 프로토타입은 -51.3 dBc보다 우수한 인접 채널 누설비 (ACLR)를 달성했습니다.