ADS入门学习笔记——功率放大器的设计(1)

功率放大器在无线通信中扮演关键角色,根据静态工作点分为A类、B类、AB类和C类,不同类别效率各异。1dB增益压缩点标志着放大器线性区的上限。失真包括谐波失真、AMtoPMConversion和互调失真。负载牵引技术用于找到最大输出功率时的最佳负载阻抗,以提高效率和输出功率。在设计中,使用ADS等工具进行Load-Pull仿真以优化功率管的匹配网络和偏置电路。

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功率放大器(Power Amplifier, PA)是大信号放大器,在无线通信中是非常重要的一环,输出功率决定了通信距离的远近。由于功率放大器信号幅度较大,晶体管常工作于非线性区域,这种情况下小信号S参量通常失效,需要计算晶体管在大信号时的相应参数,来合理设计功率放大器。

功率放大器的工作状态和分类

根据静态工作点的不同,线性放大器主要分为以下4类:

1、A类放大器

A类功率放大器是所有类型功率放大器中线性度最高的,其功率元件在输入信号的全部周期内均导通,即导通角为360°,但其效率非常低,理想状态下效率只有50%,实际电路中限制在30%以下;

2、B类放大器

B类功率放大器的功率元件只在输入正弦波的半周期内导通,其效率在理想状态下可达到78%,实际电路中不会超过60%;

3、AB类放大器

AB类功率放大器的特性介于A类和B类之间,其功率元件偏压在远比正弦波小信号峰值小的非零点,导通角大于180°远小于360°,效率介于30%~60%之间;

4、C类放大器

C类功率放大器的功率元器件导通时段比半周期短,输出波形为周期性脉冲,必须并联LC滤波电路,才可得到所需的正弦波,理论上,效率可达100%,实际电路能达到60%。

功率放大器的性能参数

1、1dB增益压缩点(记为P1dB)

通信系统中输出功率通常以dBm表示,当放大器输入功率非常低,功率增益为常数,放大器工作在线性区,当输入功率增加,趋于饱和,增益开始下降,或者称为压缩,限制最大输出功率。若继续增大输入功率,因放大管已工作于饱和区,输入功率和输出功率为非线性关系。若晶体管增益相较于小信号线性功率增益少于1dB时,对应的点称为1dB增益压缩点。通常以该点定义放大器工作范围上限:

P_{1dB}(dBm)-P_{in}(dBm)=G_{out}(dB)-1

2、功率增益

功率增益依线性与非线性特性可分为以下两种。

(1)效率

集电极效率:\eta _c=\frac{P_{out}}{P_{DC}}=\frac{P_{out}}{U_{DC}\times I_{DC}}

功率附加效率:\eta _{PAE}=\frac{P_{out}-P_{in}}{P_{DC}}

总效率:\eta _{T}=\frac{P_{out}}{P_{DC}+P_{In}}

(2)失真

功率放大器工作在大信号状态,晶体管工作在非线性区域,会出现非线性失真。失真主要有谐波失真、AM to PM Conversion、互调失真;

  • 谐波失真

功率放大器输出端除放大原信号外,也放大了原信号的各次谐波,可能干扰到其他频带,产生谐波失真;

  • AM to PM Conversion

输入功率较大时,因散射参量S21包含振幅和相角,相移量会随着振幅增加而改变,原本的AM调制会影响到PM调制;

  • 互调失真

放大器输入端输入两个频率为f_c+f_mf_c-f_m的信号时(f_c\gg f_m),放大器的输出端除了输入信号的各次谐波外,还会出现因输入信号频率间的和差所产生的互调失真信号,它对系统产生的伤害主要集中在载波频率附近的三次、五次等奇数阶次的互调失真信号,其与载波频率接近,难以利用滤波器滤除。

3、负载牵引(Load-Pull)设计方法

功率放大器的目的是为了获得最大输出功率,这时功率管工作在趋于饱和区,S参数随着输入信号的改变而改变,S21会因为输入信号的增加而变小。功率元器件在小信号工作状态下,输入输出端都是共轭匹配的最佳状态,随着功率元件进入非线性区,输入输出端共轭匹配就不在匹配,功率元件无法达到最大输出功率。因此,需要利用负载牵引原理找出功率放大器最大输出功率时的最佳外部负载阻抗ZL。

功率放大器的设计

  • 选取功率管
  • 直流分析
  • 稳定性分析
  • Load-Pull和Source-Pull
  • Smith圆图匹配网络设计
  • 偏置电路设计
  • 原理图仿真

设计

1、选取功率管模型,可以去对应公司网站下载,也可以直接在ADS元件库中查找,如在【Devices-GaAs】元件面板选择砷化镓元件模型添加到原理图并进行设置,【Insert】→【Template】→【DC_FET_T】对晶体管进行直流扫描和分析;

 2、功率放大器在大信号工作时,功率管的最佳负载阻抗会随着输入信号功率的增加而改变,Load-Pull是决定最佳负载阻抗的最精准方法。在Smith圆图上,针对一个给定的输入功率值,绘制出在不同负载阻抗时的等输出功率曲线,帮助找出最大输出功率时的最佳负载阻抗,就是负载牵引。

【Design Guide】→【Amplifier】→【1-Tone Nonlinear Simulation】→【Load Pull-PAE,Output Power contours】,弹出原理图视窗,是应用于Load-Pull的原理图,用户可以更改其中的功率管,将FLC301XP更改为自己的功率管;

 如图所示,两个直流电压源V_DC,电压为变量Vhigh和Vlow,用于偏置电路,当功率管元件模型不同,取值也随之改变,单频功率源P_1Tone给功率管提供射频输入功率,P_Load指示输出的射频功率,更改功率管元件模型时,可根据功率管参数在【STIMULUS】处更改相应变量的值,在仿真时,需要先设置【S11_rho】、【S11_center】、【pts】和【Z0】,在查看输出功率和效率,其中【S11_rho】是反射系数圆半径,【S11_center】是反射系数圆中心,【pts】是反射系数圆总数,【Z0】是系统阻抗。为满足功率附加效率(PAE)和输出功率(Pdel)等指标,需要反复修改半径和圆心的设置,并选择恰当的【Z0】,寻找合适的阻抗点。在仿真的过程中,如果仿真的区域设置过大,会出现不收敛,解决的方法是降低【Z0】或减小仿真半径。

从仿真结果图中可以看出系统阻抗为50Ω,

功率附加效率(Power Added Efficiency,PAE)和输出功率(Delivered Power,Pdel)

 PAE曲线为Smith圆图内的粗线,最大值为22.3%,等值曲线方程间隔为2,等值曲线数目为5,Pdel曲线为Smith圆图内的细线,最大值为29.17dBm,等值曲线方程间隔为0.5,等值曲线数目为5。

根据标记m3选取负载阻抗,此时PAE为22.3%,Pdel为29.17dBm,阻抗为13.132+j*3.026 Ω。

 

该图为更改系统阻抗Z0时PAE和Pdel的仿真结果 。

### MIPT 数据解析问题解决方案 在处理 MIPT 数据解析问题时,可以考虑以下几种可能的原因以及对应的解决方案: #### 1. **确认数据格式** 首先需要验证数据文件的格式是否正确。如果数据来源于 `pydatan` 教程项目,则通常会涉及 CSV、JSON 或其他结构化数据文件[^1]。可以通过以下方式检查: - 使用 Python 中的 Pandas 库加载并查看前几行数据。 ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('path_to_file.csv') # 替换为实际路径 print(data.head()) ``` #### 2. **编码问题** 如果遇到无法读取字符的情况,可能是由于编码不匹配引起的。尝试指定不同的编码格式来解决问题,例如 UTF-8 或 ISO-8859-1。 ```python data = pd.read_csv('path_to_file.csv', encoding='utf-8') ``` 若仍存在问题,可进一步测试其他常用编码。 #### 3. **依赖库版本冲突** 确认所使用的 Python 版本及其相关依赖库(如 NumPy 和 Pandas)是否兼容。有时较低版本的库可能导致解析失败。建议升级到最新稳定版: ```bash pip install --upgrade numpy pandas ``` #### 4. **异常捕获与调试** 在代码中加入错误捕捉机制以便定位具体问题所在。例如,在读取过程中可能会抛出 FileNotFoundError 或 ParserError。 ```python try: data = pd.read_csv('path_to_file.csv') except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") ``` #### 5. **咨询官方文档或社区支持** 对于特定功能或者复杂场景下的疑问,查阅 pydatan 官方文档或是向创建者 Timofey Khirianov 及其团队寻求帮助是一个有效途径。此外,也可以参考 JetBrains Space 上的相关资源获取更多信息[^2]。 --- ### 提供一段示例代码展示基本的数据载入流程 以下是基于上述讨论的一个简单例子,演示如何安全地导入和初步分析一份假设中的 MIPT 数据集: ```python import pandas as pd def load_and_inspect_data(file_path, encoding='utf-8'): """ 加载并打印给定路径下CSV文件的内容概览 参数: file_path (str): 文件绝对路径字符串. encoding (str): 默认采用UTF-8编码. 返回: DataFrame对象表示已成功加载的数据表; 否则返回None. """ try: df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding) print("Data Overview:") print(df.info()) # 显示列名、非空计数及内存消耗等统计信息 return df except FileNotFoundError: print("The specified file does not exist.") except UnicodeDecodeError: print("Failed to decode the file with current encoding setting.") except Exception as ex: print(f"Unexpected exception encountered: {ex}") if __name__ == "__main__": dataset = load_and_inspect_data('./example_mipt_dataset.csv') ``` --- ###
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