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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州萊爾微波技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120342343B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510820304.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03F3/20；該發(fā)明授權(quán)一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)是由王綺夢(mèng);汪軼;邢靜文;譚福生設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及射頻功率放大器領(lǐng)域，公開(kāi)了一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)，系統(tǒng)包括信號(hào)感知模塊、智能決策模塊、動(dòng)態(tài)執(zhí)行模塊、能量回收模塊及熱管理模塊；信號(hào)感知模塊實(shí)時(shí)提取輸入信號(hào)的時(shí)頻域特征參數(shù)，以及采集功放芯片及散熱基板的熱狀態(tài)數(shù)據(jù)；智能決策模塊生成MEMS開(kāi)關(guān)狀態(tài)指令與偏置電壓調(diào)節(jié)指令；動(dòng)態(tài)執(zhí)行模塊同步調(diào)整MEMS可重構(gòu)匹配網(wǎng)絡(luò)的分布式電容電感組合及功放芯片的工作模式；能量回收模塊將輸出諧波能量轉(zhuǎn)換為直流電回饋電源系統(tǒng)；熱管理模塊動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)微流道散熱基板的冷卻液流速。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)功率放大器在多頻段、變負(fù)載及復(fù)雜熱環(huán)境下的效率優(yōu)化、能耗自適應(yīng)控制與系統(tǒng)級(jí)可靠性提升。

本發(fā)明授權(quán)一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種具有低功耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配網(wǎng)絡(luò)的功率放大器系統(tǒng)，其特征在于，包括： 信號(hào)感知模塊，包括高速ADC采樣單元和溫度傳感器，所述高速ADC采樣單元用于實(shí)時(shí)提取輸入信號(hào)的時(shí)頻域特征參數(shù)，所述溫度傳感器用于采集功放芯片及散熱基板的溫度數(shù)據(jù)； 智能決策模塊，與所述信號(hào)感知模塊通信連接，接收所述時(shí)頻域特征參數(shù)及溫度數(shù)據(jù)，通過(guò)內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成包含MEMS開(kāi)關(guān)狀態(tài)指令和偏置電壓調(diào)節(jié)指令的控制信號(hào)； 動(dòng)態(tài)執(zhí)行模塊，與所述智能決策模塊電連接，包括MEMS可重構(gòu)匹配網(wǎng)絡(luò)和功放芯片，所述MEMS可重構(gòu)匹配網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述開(kāi)關(guān)狀態(tài)指令調(diào)整其分布式電容與電感組合，所述功放芯片根據(jù)所述偏置電壓調(diào)節(jié)指令切換工作模式； 能量回收模塊，通過(guò)耦合器連接至所述動(dòng)態(tài)執(zhí)行模塊的輸出端，用于捕獲輸出信號(hào)中的諧波能量，并經(jīng)整流電路轉(zhuǎn)換為直流電回饋至電源管理模塊； 熱管理模塊，嵌入微流道散熱基板并與所述信號(hào)感知模塊、智能決策模塊雙向通信，根據(jù)所述溫度數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)冷卻液流速，同時(shí)將散熱狀態(tài)反饋至所述智能決策模塊以優(yōu)化控制信號(hào)； 所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生成控制信號(hào)包括以下步驟： 將所述時(shí)頻域特征參數(shù)與溫度數(shù)據(jù)編碼為多維特征向量； 通過(guò)多層非線性變換提取與阻抗匹配相關(guān)的隱含特征； 輸出包含MEMS開(kāi)關(guān)狀態(tài)組合及偏置電壓等級(jí)的離散化控制指令。

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