論文の概要: Inverse Design of Compact and Wideband Inverted Doherty Power Amplifiers Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27002v1
• Date: Thu, 25 Jun 2026 13:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.291797
• Title: Inverse Design of Compact and Wideband Inverted Doherty Power Amplifiers Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた小型・広帯域逆電力増幅器の逆設計
• Abstract要約: 本稿では,小型広帯域反転Dohertyパワー増幅器(PA)の逆合成のためのディープラーニング支援手法を提案する。 CNNと遺伝的アルゴリズムは、ピクセル化されたDohertyコンバインダーネットワークを生成するために共同で使用される。 概念実証として,GaN HEMT Doherty PAを画素出力結合器で設計・製造する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.885945418536052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning-assisted methodology for the inverse synthesis of a compact, wideband inverted Doherty power amplifier (PA). Convolutional neural networks (CNNs) and genetic algorithms (GAs) are jointly employed to generate pixelated Doherty combiner networks that integrate load modulation, impedance matching, power combining, and phase compensation into a single structure. As a proof of concept, we design and fabricate a GaN HEMT Doherty PA with a pixelated output combiner. The prototype achieves a measured peak drain efficiency of 51%-63% and a 6-dB back-off efficiency of 48%-54% over 1.9-2.5 GHz. Within the same frequency range, the measured output power is 44+/-0.3 dBm. Furthermore, with digital predistortion (DPD) applied, the prototype circuit demonstrates an adjacent channel leakage ratio (ACLR) better than -53.2 dBc.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小型広帯域反転Dohertyパワー増幅器(PA)の逆合成のためのディープラーニング支援手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と遺伝的アルゴリズム(GA)は、負荷変調、インピーダンスマッチング、電力結合、位相補償を単一の構造に統合する画素化されたDohertyコンビネータネットワークを生成するために共同で使用される。 概念実証として,GaN HEMT Doherty PAを画素出力結合器で設計・製造する。 試作機のピークドレイン効率は51%-63%、バックオフ効率は1.9-2.5GHzで48%-54%である。 同じ周波数範囲内において、測定された出力電力は44+/-0.3dBmである。 さらに、デジタル事前歪み(DPD)を適用して、プロトタイプ回路は、-53.2 dBcよりも隣接するチャネルリーク比(ACLR)が優れていることを示す。

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