A classification optimization method for broadband Doherty power amplifier designs using Support Vector Machine

Wang, Wenhao

doi:10.1016/j.aeue.2026.156586

A classification optimization method for broadband Doherty power amplifier designs using Support Vector Machine

2026-09-01

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DOI：10.1016/j.aeue.2026.156586

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本文提出了一种基于分类的宽带、高效率道赫蒂功率放大器（DPA）设计优化方法，利用支持向量机（SVM）算法。与传统的基于回归的方法不同，所提出的方法首先识别满足设计要求的可行阻抗区域，然后构建二元分类模型以区分可行与不可行的设计候选方案。该方法能够在不依赖参数曲线拟合的情况下，高效地导航高维阻抗空间。为验证所提出的方法，设计了两个工作在Sub-6 GHz频段的宽带DPA：一个覆盖1.5-2.4 GHz，另一个覆盖3.1-3.6 GHz。测量结果表明，1.5-2.4 GHz DPA的饱和漏极效率（DE）高于61.0%，6 dB回退DE高于48.0%，而3.1-3.6 GHz DPA的饱和DE超过56.4%，6 dB回退DE超过43.3%。需要指出的是，所提出的方法本身避免了回归方法中固有的过拟合问题，使其特别适用于高效率、宽带功率放大器设计。

Keyword:

Broadband

Classification optimization method

Doherty power amplifier

High-efficiency

Support Vector Machine

A classification optimization method for broadband Doherty power amplifier designs using Support Vector Machine

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