57、高频放大器与光低噪声前置放大器技术解析

高频放大器与光低噪声前置放大器技术解析

1. 低噪声放大器(LNA)的线性特性

在信号接收过程中,靠近感兴趣频段的不需要信号可能以比所需信号强度高很多倍的强度到达低噪声放大器(LNA)。LNA 必须具备足够的线性度,以防止这些带外信号在所需频段内产生互调产物,从而影响所需信号的接收质量。由于三阶混合产物通常占主导地位,LNA 的线性度与“三阶截点”(IP3)相关,其定义为使输出基频分量和三阶互调分量功率电平相等的输入功率电平。无线接收器的动态范围下限受噪声限制,上限受非线性限制。

2. CMOS 共源 LNA 的简化分析

2.1 源极退化实现输入阻抗匹配

为实现最大功率传输,LNA 的输入阻抗必须与源电阻匹配,通常源电阻为 50 Ω。阻抗匹配电路由电抗元件组成,理想情况下无损耗且无噪声。共源(CS)LNA 输入级的小信号等效电路中,输入阻抗公式为:
[Z_{in} = j\omega (L_g + L_s) + \frac{1}{j\omega C_{gs}} + \frac{g_m}{C_{gs}}L_s]
为实现匹配,需满足以下两个条件:
[\omega_0^2 = \frac{1}{(L_g + L_s)C_{gs}}]
[\frac{g_m}{C_{gs}}L_s = R_s]

2.2 CS 输入级的噪声系数

CS 输入级存在两个主要噪声源:源电阻 (R_s) 的热噪声(记为 (v_{Rs}^2))和输入晶体管的沟道热噪声(记为 (i_d^2))。由 (v_{Rs}^2) 产生的输出噪声电流为:
[i_{out1}^2 = \frac{g_m^2v_{

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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