【摘 要】
：
移动通信发展至今,为实现更高的传输速率,衍生了许多调制方式,调制过程不仅对信号的相位进行调制,还对幅值进行了调制。所以射频信号的包络线不再恒定。传统的射频功放供电方式,效率极其低下。目前有学者提出的包络线跟踪（Envelope Tracking,ET）技术能够有效地提升效率。ET电源是ET技术的核心装置,它的效率和跟踪带宽影响了射频功放的效率。本文对64QAM调制下的射频包络线进行了跟踪,根据其特
【基金项目】
：
江苏省研究生科研与实践创新计划项目（“SJCX20＿0242”）；
论文部分内容阅读
移动通信发展至今,为实现更高的传输速率,衍生了许多调制方式,调制过程不仅对信号的相位进行调制,还对幅值进行了调制。所以射频信号的包络线不再恒定。传统的射频功放供电方式,效率极其低下。目前有学者提出的包络线跟踪（Envelope Tracking,ET）技术能够有效地提升效率。ET电源是ET技术的核心装置,它的效率和跟踪带宽影响了射频功放的效率。本文对64QAM调制下的射频包络线进行了跟踪,根据其特点设计了并联形式的开关/线性复合ET电源。并联开关/线性复合ET电源中,开关变换器主要提供射频包络线中的低频能量。以往的研究工作中,对ET电源中开关变换器的工作在跟随着包络线幅值变化的而变化的开关频率,其输出的高频开关谐波成分丰富。所以本研究在控制方式这方面提出了一种对ET电源系统中开关变换器以恒定频率控制的方式,即平均化基准控制。并详细讨论了恒定基准产生幅值的大小和步长时间对电源整体效率的影响。在实验的过程中发现,仅一路开关变换器补偿能量,在一些高幅值包络的情况下,能量补充不上。为了进一步提高效率,在低频开关变换器的基础上引入了高频开关变换器,对高频开关变换器的控制也采用平均化基准的方式,也是恒定频率控制方式。最后本文研究了一台实验样机,通过实验验证了方案可行性,同时还验证了ET电源的效率随基准平均化时长的分布。
其他文献
传统电子病历管理方式依赖于中心服务器,电子病历由中心服务器集中管理,这种管理方式交互方便易于管理,但基于服务器的传统电子病历管理系统架构受制于传统信任模式,医生等高权限用户的操作缺乏可审计性,无法真正建立用户可信任的电子病历操作的监管机制。区块链技术作为一种去中心化的信任管理机制,具有安全可靠和去中心化等特点,为去中心化的电子病历可信管理提供了思路。根据国家卫生健康委员会规定电子病历的所有权归患者
随着大数据时代的到来,各种形式的数据呈现爆炸式增长的趋势。文本数据作为信息的主要记录载体,其中蕴含着丰富的知识资源,而关系抽取是组织非结构化文本数据的有效手段,近年来得到广泛的关注。远程监督假设的提出解决了传统有监督方法对数据集的依赖问题,但其过于肯定的假设忽略了人类语言多元化的特性,导致标注结果中存在大量的噪声数据。因此,本文致力于规避噪声数据对模型产生的不利影响,同时也在挖掘更细粒度的文本特征
随着人们生活方式和饮食习惯的改变,糖尿病的产生与流行形势出现了新的变化,全球糖尿病患者的数量和比例都在不断上升。糖尿病对身体健康潜在的威胁和人们对身体健康的逐步重视,使得传统的有创血糖检测方式已经不能够满足人们的需求,人们急需一种简单,快捷的无创血糖检测方法。在这样的需求下,本文设计了一种基于光电容积脉搏波（PPG）信号的无创血糖检测系统。首先,通过透射式的光电采集设备采集透射指尖后的红光与红外光
随着数据处理分析技术和运算性能的显著增强,深度学习的发展可谓是如日中天。同时深度学习技术也在各个安全攸关的应用领域中得到了更广泛的运用。在这些领域中,深度神经网络必须进行全面充分的测试以保障系统的鲁棒性。但是,由于神经网络结构的复杂性导致了针对深度神经网络的测试通常需要非常庞大的测试资源并且传统的软件测试方法并不适用于深度神经网络测试。模糊测试做为一种高效的漏洞挖掘技术,能够检测出待测系统的异常或
在物联网中存在着数量巨大且分布广泛的电子设备。如何实现使用环境中的机械能为这些电子设备供能,成为学术界和工业界的研究热点。近年来,出现的摩擦纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator,TENG）对环境中的机械能收集展现出了巨大潜力,为物联网中的电子设备供能提供了新的研究方向。本文针对声学摩擦纳米发电机（A-TENG）及其在自驱动边缘传感应用开展了创新性研究。选取了全氟乙烯丙
当前,全球各国均面临化石能源趋于耗尽和生态环境逐渐恶化的双重问题,严重制约了人类社会的可持续发展。尤其对于世界上能源消耗大国的中国而言,受制于资源禀赋、消费习惯和技术依赖等因素,煤炭、石油、天然气等化石能源在一次能源消费结构中长期占主导作用。电能作为一种清洁且高效的能源,很多国家都广泛采用电能,各个国家也都纷纷指出促进经济可持续发展的就必须提升能源利用率,加快发展电力系统。因此为满足经济性与环保性
随着配电物联网泛在感知技术的提速发展,海量安全监测数据呈现出多源异构的特点,通过对多源异构安全监测数据进行聚合分析,可以获取安全监测数据的类别信息,有助于配电物联网安全态势的感知与处理。然而,如何对海量的多源异构安全监测数据进行有效的聚合分析并从中提取有用的信息,仍然是当前所面临的难题。本文聚焦于配电物联网多源异构安全监测数据的聚合模型与算法,基于对抗性领域自适应网络设计了一种对抗式的多源异构数据
动作捕捉技术在医疗、人机交互、影视等领域应用需求越来越广泛,基于惯性传感器的人体动作捕捉系统成为研究热点,但因人体的非标准几何体性,无法使得IMU真正沿着确定的肢体方向佩戴,因此对准技术成为关键技术之一。本文基于IMU展开对人体动作捕捉的研究,设计了一种基于多节点IMU的实时可视化的作捕捉系统,为适合不同人群提出了两种初始对准方案。论文主体分为三个部分:节点IMU数据处理、基于多节点IMU的人体动
近年来,光伏发电凭借其无污染,无枯竭的优点开始受到国内外的广泛关注。其中非隔离型光伏逆变器因不含变压器结构,具有体积小、重量轻和效率高的优点,但是,无隔离变压器的逆变系统缺少电气隔离,就存在着大量的漏电流,漏电流过高会存在电磁干扰问题,影响系统的性能。因此,如何抑制非隔离型光伏逆变器的漏电流就成为了当前研究的一个热点问题。针对这一问题,本文首先提出了一种用于漏电流抑制的改进型H7逆变器拓扑来抑制无
关联规则挖掘是一种热门的数据挖掘技术。依据给定评判值（支持度、置信度等）的约束,它以“变量1,变量2,......,=＞变量n”的规则形式,展示数据中多个变量之间的关联关系。值得注意的是,关联规则挖掘技术适用于离散型数据,而过程工业数据是连续的,故需对其进行离散化操作。实验表明,连续数据离散化后具有稀疏特性。面对稀疏数据,传统关联规则挖掘算法受自身瓶颈限制,性能有所下降。此外,随着工业存储技术的发