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工业文章

使用低压驱动器提高射频功率放大器的效率

2017年12月19日经过ampleon.

无线数据的日益普及推动了对通信系统的需求,这种通信系统能够以更高的能源效率传输更多数据,以降低运营成本,并在移动设备中增加电池寿命。

无线数据的日益普及推动了对通信系统的需求,这种通信系统能够以更高的能源效率传输更多数据,以降低运营成本,并在移动设备中增加电池寿命。

对于发射机的功率放大器(PA)来说,同时满足这两种需求尤其具有挑战性,因为它需要在满足最新蜂窝标准所使用的复杂宽带调制方案的高峰平均功率比(PAR)的同时实现高平均效率。

PA的平均效率主要取决于驾驶员和最终阶段的效率。

Ampleon制作了一个两级GaN射频PA MMIC,它使用一个在低电压下工作的GaN晶体管作为驱动器。通过降低驱动器的功耗和消除与终端级之间的级间匹配,这提高了总体PA的平均效率。

尽管由负载调制引起的大输出功率变化,但MMIC的端阶段终止终止有准负载不敏感(QLI)Cloud-E负载网络以实现高效率。该负载网络采用标准RF封装,采用粘合线和封装引线电容内置。

负载牵拉测量表明,尽管负载调节范围很广,如输出功率变化8dB, PA的整体功率效率仍大于70%。这种持续的效率使得MMIC对于依赖负载调制的PA架构非常有用,比如Doherty和Outphasing方法。

为了创建一个演示PCB, Ampleon使用他们的MMIC。该系统的线性增益约为27dB,在2.14 GHz输出功率为35.4dBm时,最大效率为76%。驱动器的电源电压为5.5V,终端的电源电压为25V。将WCDMA信号与矢量开关广义记忆多项式数字预失真(VS-GMP DPD)算法应用到demo中,在平均输出功率为29.4dBm的情况下,实现了-52.4dBc的邻道泄漏比。

电路架构

传统的和新的低压驱动器RF PA阵容的原理图分别在图1的左侧和右侧示出。

图1:左:传统的高压驱动器RF PA。右:低压驱动器RF PA。

传统的方法为驱动器和终端使用相同的电源电压,这意味着整个PA需要一个匹配的网络在驱动器和终端之间。在驱动器上使用较低的电源电压可以降低输出阻抗,从而使整个PA不需要这样的匹配网络,从而减少了功率损耗。低驱动电源电压也降低了驱动功耗,提高了整体效率。取消级间匹配网络也削减了MMIC的规模,从而降低了成本。

图2比较了仿真中传统的高压和新的低压驱动器RF PA拓扑的整体效率。虽然模拟的漏极效率(DE)对于高压和低压壳体几乎相同,但功率增加效率(PAE)存在显着差异。

图2.当PA在2.14 GHz工作时,TWP驱动架构的排水效率(顶部)和功率添加效率(下面)的模拟比较。

两阶段GaN HEMT MMIC设计

使用Fraunhofer的IAF 0.25mm GaN HEMT技术在多项目晶圆上作为两级放大器构建了MMIC。驱动器级和端部分别具有0.488mm和2.4mm的总栅极宽度。端部晶体管和驱动器晶体管通过交流耦合电容器和栅极偏置电阻集成在模具上,如图3所示。

封装内的准负载不敏感E类负载网络

MMIC的末端端接QLI E类负载网络,以确保高效率,尽管负载调制造成的输出功率变化很大。

MMIC及其QLI Class-E负载网络在SOT1112A标准AMPLEON气腔陶瓷包装中组装,并使用键合线和封装铅电容,以产生两个关键反应元件:L1在4.9nH和C1处为1.5pF。

图3.组装MMIC及其的示意图加载网络。

图4显示了封装MMIC在负载拉动测量下的效率,证明包装的MMIC可以在大负载变化下维持其高效率。

图4.在2.14 GHz的脉冲负载拉动测量期间的低压驱动器MMIC的排水效率和功率增加。

建立一个演示板和测量它与调制信号

为了进一步证明低压驱动器方法Ampleon设计的PCB以将MMIC接通安装,并调谐其输出负载以匹配MMIC在上面引用的负载拉动测量下实现其最大效率的阻抗。

使用Rogers Ro4350B作为基材制备PCB,并在图5中示出,其偏置和匹配组件。

图5. PCB上的组件及其值,带有插图,安装的PA。

图6显示了安装PA在2.14GHz连续波信号下的漏极效率、功率增加效率和增益。PAE的峰值是76%。驱动器的功耗是如此之低,以至于在低和高输出功率水平下,漏极和功率增加效率之间的差异可以忽略不计。测量到的小信号增益在2.14GHz时约为27dB。

图6.测量的增益,排水效率(黑线)和最终电路的电力增加效率(红色方块)。

结论

使用低压驱动电路可以帮助在0.25μm中实现高整体PA效率氮化镓HEMT技术。我们的测量结果表明,在具有QLI类加载网络的RF封装中组装的低压驱动器MMIC,可以在8dB输出功率变化的情况下创建效率保持大于70%的PA。这使得MMIC在依赖于负载调制的PA架构中使用的良好候选者,例如Doherty和outhising方法。

本文是合作的Mustafa Acar,Osman Ceylan,Felicia Kiebler,Sergio Pires和Stephan Maroldt。

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