高效无源互调建模仿真中的统计方法
作者:
作者单位:

1.南方科技大学 电子与电气工程系,广东 深圳 518055;2.香港中文大学 电子工程系,香港 沙田 999077;3.西安交通大学 电子信息学部微电子学院,陕西 西安 710049

作者简介:

陈 雄(1990-),男,博士,副教授,主要研究方向为大功率微波电路与器件.email:shawn.cc@foxmail.com.
贺永宁(1971-),女,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为宽禁带半导体器件、纳米电子器件和微波无源器件等.
于 明(1961-),男,博士,教授,主要研究方向为大功率微波无源电路与器件.

通讯作者:

基金项目:

国家自然科学基金面上资助项目(62271240);国家重点实验室基金2021-JCJQ-LB-006资助项目(6142411122115)

伦理声明:



Statistics methodology in efficient modeling and simulation of Passive Intermodulation
Author:
Ethical statement:

Affiliation:

1.Department of Electronic Electrical and Engineering,Southern University of Science and Technology, Shenzhen Guangdong 518055,China;2.Department of Electronic Engineering,The Chinese University of Hong Kong,Shatin Hong Kong 999077,China;3.School of Microelectronics,Faculty of Electronic and Information Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an Shaanxi 710049,China

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    摘要:

    在现代大功率通信干扰问题中,无源器件的非线性杂散干扰机理最为复杂,在现代大功率高密度的通信系统中越来越受到重视。面对无源器件的典型非线性效应之无源互调(PIM)问题,本文从PIM产生机理、建模角度梳理了近年来国内外普遍的PIM建模方法及关键步骤。针对几种典型微观界面等效、PIM数值转换方法以及面向工况条件的微波部件建模问题,总结了现有的可行方法。进一步提出了基于统计方法分析动态PIM区间预测分析方法的思路,该方法同样基于微观统计方法,对接触界面的不可具体量化的界面问题进行建模,最终获得工况条件下接触PIM的统计分布区间及其产物概率,为实际工况条件下微波部件PIM预测提供了一种大样本分析方法,为进一步提高实际微波部件的PIM稳定性提供了参考。

    Abstract:

    In modern high power communication distortion problems, the nonlinear mixing distortion effect in passive devices is always the most difficult to investigate, and it has attracted great interests in the modern high power and high density wireless communication system. Facing the typical nonlinear effect on passive device, Passive Intermodulation(PIM), this work concludes the common modeling methods and the important steps in PIM mechanism researches in recent years. In particular, targeting to the typical microscopic contact equivalence, PIM numerical transformation, and PIM prediction method in the engineered cases, the available methods are concluded for present, while a statistics based PIM prediction method for engineered device with dynamic range is proposed for the first time. This method can model the specific contact sources by using statistic strategy. The PIM prediction can be expressed as a statistical interval with the probability of each PIM value. This method can provide a big sample data for the engineered PIM prediction, and can guide the optimization of the PIM stability by controlling the detailed parameters.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈雄,贺永宁,于明.高效无源互调建模仿真中的统计方法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2023,21(7):864~871

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  • 收稿日期:2022-09-30
  • 最后修改日期:2023-04-24
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  • 在线发布日期: 2023-07-27
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