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      類型分類:
      科普知識
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      電阻加熱器

      未來幾年會出現哪些GaN 創新技術?

      發布日期:2022-10-18 點擊率:23

      現在GaN很火 ,人們似乎忘記了GaN 依然是一項相對較新的技術,仍處于發展初期,還有較 大的改進潛力和完善空間。本文將介紹多項即將出現的 GaN 創新技術,并預測未來幾年這 些創新技術對基站設計和發展的影響。

      現在GaN很火 ,人們似乎忘記了GaN 依然是一項相對較新的技術,仍處于發展初期,還有較大的改進潛力和完善空間。本文將介紹多項即將出現的 GaN 創新技術,并預測未來幾年這些創新技術對基站設計和發展的影響。

      功率密度

      我們預計在未來三到五年內,GaN 強大的功率密度將得到進一步提升。如今已有方法利用 GaN 實現更高的功率密度,但成本極高,從商業角度而言還不可行。例如將 GaN 置于金剛石而非碳化硅襯底上,這一方案雖然可以成功,但費用高昂,無法運用于基站。相關人員仍在研究其它高效益但相對低成本的工藝,力爭在未來幾年內提高材料的原始功率密度。

      這對 5G 基礎設施市場而言吸引力頗大,他們追求成本更低、效率更高、帶寬更大的基站。其它行業也對此表現出濃厚的興趣。雷達應用領域尤其受益,因其致力于在給定空間內提供更多功率和更高效率。隨著 GaN 在細分市場的迅猛增長,其規模效應將不斷擴大,價位也將持續下降。

      線性度

      毫無疑問,在基站領域中,GaN 半導體行業的首要考慮因素是提高線性功率。其研發工作均聚焦于未來幾年內如何提升線性效率。

      與此同時,我們預計在未來三到五年內,基站的調制方案不會出現顯著變化。調制方式可以理解為每赫茲所傳輸數據的簡單計算。無論采用 256 QAM 還是 1024 QAM,系統都將于每赫茲帶寬獲得一定數量的位數據。如果這些數字不會發生顯著變化,那么從系統中獲得更多位數據的理想方式就是提高線性效率。

      但這并非表示不能通過提高基礎設備的功率解決問題。即使未實現線性度改進,PA 的整體功率仍可帶來信號改善。

      此外,因其所需系統功率更低、天線陣列更少,此方法還有助于設計人員減少系統復雜性。雖然額外功率或二級解決方案確實有效,但業內 GaN 供應商的目標在于減小陷阱效應,以盡量簡化系統。

      溫度

      基站的溫度將隨時間的推移而不斷上升。五年前的標準是將設備溫度指定為 85℃。OEM 已經將其提高至 105℃,并且預計基站設計將提升至適應 125℃ 的高溫。

      而大多數 GaAs 器件的最高工作溫度為 150℃,因此只有 25℃ 的溫升范圍。未來,GaN 供應商必須與系統設計人員密切合作,以尋求創新方法使嵌入式元件保持低溫狀態。

      對于包含大規模 MIMO 陣列的小型室外設備而言,這種壓力將更為嚴峻。目前確實存在創新的解決方案,但性價比卻不高。我們預計未來幾年內,這種情況將有所改變。

      整體解決方案

      所有 GaN 供應商都在針對 GaN 器件的物理特性進行微調,以提高設備的線性效率、功率密度和可靠性,同時減小陷阱效應、電流崩塌效應和電流漂移等引起的負面影響。一定程度上,以上目標可以在設備層面實現。但為發揮全部潛力,基站射頻前端(RFFE)系統應與總體架構鏈同步發展,我們看到在這個領域有許多前沿研究。

      隨著行業從 LDMOS 轉向 GaN 解決方案,同步發展尤其重要。二者所采用的技術完全不同。并非簡單地換用 GaN PA 就能將效率提升 10 個百分點。因為系統問題和解決方案各不相同,針對 LDMOS 優化的基站可能不適用于GaN PA,反之亦然。我們應對 GaN 基站系統進行全面優化。

      目前,GaN 基站系統已開始投入使用,并且因為性能優勢,預計在未來幾年將得到更廣泛的應用。與供應商攜手縮小整體設計差距的嵌入式設計人員將會躋身為行業領導者。OEM肯定認為自己已經在使用系統級方法,我們并不否認這一事實,但隨著射頻鏈更加智能且集成度越來越高,我們將會獲得進一步的收益。

      智慧射頻和人工智能

      減小陷阱效應對于所有半導體材料而言都是一大問題,GaN 也不例外。高速開關應用可能會為 GaN 功率放大器創造極具挑戰的陷阱環境。由于 PA 行為取決于 PA 先前接收的信號,因此解決這些陷阱效應問題可能十分復雜。傳統方法著眼于物理層,一直延伸至基板,從而確定導致問題行為的原因。目前的技術還不能徹底緩解陷阱效應,但相關人員仍在不斷進行研發。

      另一種方法是采用軟件算法預測導致陷阱效應的變化。在深入了解既定條件的前提下,通過智能RF控制器,設備將有可能識別流量模式,并預測下一個活動高峰。或者識別活動的降幅,并更改控制器層面的內容,從而減少功耗。早在許多年前,此方法已在基站領域得以實現,但人們仍在不斷努力改進這項技術。

      基于上述情況,OEM 開始考慮在無線電層面應用人工智能。RFFE 系統能夠隨著時間推移自行優化。從理論上說,如果現場無線電輸出發生故障,那么 RFFE 系統能夠自行識別錯誤,并從中“吸取教訓”。下一次,它便可以防止一系列可能導致故障的事件,甚至有可能修復故障。這樣一來便不需要向運營商報備故障、出動卡車前往故障處,也不需要派工作人員在信號塔中解決一些小問題。可以想象,這樣可減少大量的停機時間,節省維修費用。

      6G 

      盡管 5G 仍處于推廣的初級階段,但有關 6G 的討論已經開始。早期的預測表明,在遠超 100GHz 的頻段上可實現 6G。眾所周知,這正是 GaN 可以支持的頻段。這種解決方案極有可能不會采用傳統的小基站部署,但無論采用何種形式,我們相信 GaN 在高頻率和大帶寬下的效率將使其成為實現 6G 的關鍵元素。

      來源: Qorvo半導體

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