高输出功率高线性度5G毫米波功率放大器研究与设计

本文针对5G毫米波功率放大器(Power amplifier, PA)高输出功率和高线性度的需求,对PA功率和线性度受限机理进行了深入分析。在此基础上,提出了一种采用峰化电感技术和两路合成结构提升输出功率,以及采用PMOS补偿电容、二阶谐波和低阻抗网络来改善宽带调制下线性度的PA电路。基于5G毫米波26GHz频段应用,该PA采用65nm CMOS SOI工艺进行实现。测试结果表明,该PA在26GHz,实现了20.8dBm的OP1dB和21.3dBm的Psat,峰值PAE为26.15%。在调制信号测试中,使用5G NR 400 MHz 1-CC 64-QAM和256-QAM OFDM信号,该PA支持5%和3%的均方根误差矢量幅度(EVM),和实现平均输出功率(Pavg)分别为15.5dBm和14.4dBm。

一种基于0.18-μm CMOS工艺的新型超宽频带毫米波混频器设计与分析

本文提出了一种超宽频带毫米波混频器电路.混频器采用分布式拓扑结构和中频功率合成技术,具有宽带宽和高转换增益.该混频器采用TSMC 0.18-μm CMOS工艺设计并制造,芯片总面积为1.67mm2.测试结果表明:混频器工作频率从8GHz到40GHz,中频频率为2.5GHz时的转换增益为-0.2d B至4d B,其本振到中频端口和射频到中频端口间的隔离度均大于50d B.整个电路的直流功耗小于32m W.

数据预处理对毫米波全息图像目标检测准确度的影响

毫米波图像被广泛应用于人体安检的违禁物品检测,但是现阶段不同的预处理方法对毫米波图像目标检测的准确度有着较大的影响。通过空间滤波、空间滤波加最大值聚类和空间滤波加最小值聚类的方法对数据进行预处理,比对不同方法目标检测的准确度。实验结果表明,以上3种方法均能有效提高目标检测的定位准确度,其中空间滤波为最佳预处理方法,准确率能达到92.3%,相较于未经预处理原始数据的准确度提高了约4%。因此基于空间位置的滤波方法比基于反射强度的聚类滤波方法能更有效地提高毫米波图像检测的准确度,为提升主动式毫米波全息图像目标检测准确度的任务提供了一种参考依据。

组合NNSC收缩技术和改进四阶PDE的MMW图像恢复

毫米波(MMW)图像含有大量未知噪声,仅用一种方法恢复的效果较差,因此结合非负稀疏编码(NNSC)收缩技术和改进四阶偏微分方程(PDE)模型的优点,提出了一种基于组合处理的MMW图像恢复方法。NNSC收缩法具有自适应消噪图像的特性,和数据的属性无关;而改进四阶PDE能够消除二阶PDE产生的阶梯效应,同时避免光滑区域不平整的现象,具有较好的图像恢复效果。分别采用模拟的和真实的MMW图像进行测试,并用相对信噪比(RSNR)进行评判,实验表明,与NNSC收缩、基于四阶的PDE模型以及小波收缩等方法相比,所提出的方法能够有效地用于MMW图像的恢复。

铜基空气微同轴工艺技术

铜基空气微同轴传输线是由悬空的中心内导体、将其包围的接地外导体和周期性介质支撑结构组成。与传统的平面微带器件相比,基于微同轴工艺研制的毫米波器件具有宽频带、高隔离度、低损耗、高功率容量等特点,同时又保留了平面微带器件集成度高等优势。系统地研究了铜基空气微同轴结构及制备工艺,并利用该工艺制备了W波段微同轴传输线和功率合成器。样件测试结果显示,基于微同轴技术的射频器件在高频下表现出可以与波导结构制作的器件相比拟的插入损耗和合成效率,在110 GHz处实测的传输线插入损耗≤0.045 dB/mm,功率合成器的一级合成效率(即两路合成)大于92%。该测试结果证明了微同轴结构及工艺的有效性和可靠性。

基于多通道盲复原和改进K-SVD模型的图像恢复

图像盲复原(IBR)问题一直是图像处理中的重要研究课题。目前空间不变的多通道图像盲复原算法研究较为普遍,这种算法具有较好的盲去模糊效果,但是对噪声的抑制能力不足,特别是对含有大量噪声的低分辨率图像而言,消噪效果较差。基于K-奇异值分解(K-SVD)的模型能够有效地处理噪声方差较大的图像,但是不能自适应图像的稀疏先验性。为了解决上述问题,在全变分(TV)多通道IBR算法处理的基础上,结合一种改进的K-SVD消噪模型的优势,提出了一种新的组合图像恢复方法。改进的K-SVD模型考虑了图像特征系数的稀疏先验知识和最大化稀疏度,具有自适应的消噪鲁棒性。分别采用模拟的和真实的低分辨率图像(毫米波图像)进行测试,与采用单一的多通道盲恢复和图像消噪算法相比,实验结果表明所提出的图像恢复方法具有较好的视觉效果和较高的信噪比。