强烈推荐！一位大牛的射频功放制作全过程，超详细！_一牛网在线-爱微帮
&& &&& 强烈推荐！一位大牛的射频功放制作全过程，…
看到这位大牛做的东西，感觉深深的膜拜，小编就整理过来了！最近我自己在做一款射频功放。做出来也就是一款产品了。谈到功放，大家都不陌生，就是把信号放大最后经过天线发射出去，但是目前射频这一块，把功放单独拿出来算是一个类目，功放说起来很简单，但是做起来要考虑的事情太多了，我以前也做过不少的功放，但是都是小功率的，窄带；不超过10W的功率，相对来说还好做一点。我自己把功放分下类不是按照什么工作点来分类的，是按照难易程度分类，目前功放可以分为宽带功放，和窄带功放如下图所示：其实在这里面还能分类，分为线性功放和非线性功放，随着现在的数字调制技术的发展，对功放的要求也是很苛刻的。有些是是多载波信号（OFDM），这个就对功放的要求比较严格，必须要使用线性功放。目前国内做的线性功放多数都是功率回退。直接导致功放的效率很低，只有10%左右，这个我目前也做研制。非线性的还好做一点。功放这东西很多人都不愿意去做，辐射太大，尤其是没有结婚的，女的就不用说了，更少了，但是不包括没有女人做功放，长期在大功率辐射下对生育很大影响。哈哈。。。大家都懂。。。话又说回来，大功率的功放利润也是可嘉的。如果想拿命换钱的童鞋，赶快去研制大功率功放，一定能赚到钱。。。。言归正传，我目前做了一款700MHz左右的50W功放，功率也不算大。这个也是我第一次开始摸索大功率的东西，以前都是在10W一下。我有个习惯也是坏毛病吧，我特别不喜欢与人交流，总是喜欢自己一个人摸索，我感觉在如今的社会里，还是自己摸索吧，你要去请教人，最后还牵扯到一些利益问题。除非是很不错的朋友。但是我也不喜欢去问。还不如自己去摸索，自己摸索出来的永远是自己的，一辈子也不会忘记的。我的功放技术参数（目前做的版本）频率& && & 750MHz---760MHz调制方式& & FM （CW波）输入功率& & 0dbm增益& && & 47db输出功率& & 47dbm（50W）带内平坦度&&±0.5db杂散& && && & -60dbcP1dB& && && &＞47dbm谐波抑制 不加滤波器，奇次谐波＞15dbc，偶次谐波＞30dbcIMD3& && && &＞-30dbc工作电压& &&&28V （单电源)电流& && & ＜4A（实际调试3.5A左右）功放保护要求具有增益调节功能PTT功能驻波保护功能温度检测及保护功能正向功率检测功能以上是具体的技术指标及要求。下面是我采用的方案，以下有些涉及到商业问题，我就略过。请大家理解，主要是提供方案给大家，具体的排版和仿真我就略过了，这也是给大家自己发挥的机会，如果直接拿去，就失去意义了，我的目的是大家一起动脑一起动手这才是真正的目的。比如指标就这么提出来了，你想想怎么做呢！方案：这个就是整个功放系统的框图，其实有了这个图，所有的功放几乎都是差不多了，只是功放部分不一样。剩下都一样。我采用的是飞思卡尔的管子，也有很多，例如infineon公司的，NXP的，ST公司的，富士通公司的，很多很多。我比较喜欢用飞思卡尔的功放管。这个管子还提供ADS模型，用起来比较方便。接下来是我DIY开始。这个功放我一共分为三个阶段，为调试版，升级版，最终版。先从我的调试版说起，调试版比较简单，而且都是分立的模块，主要就是验证能不能实现。可以实现直接去pcb。结果我的调试版很顺利的就是通过了调试，测试结果如下我的工作台，三个字，脏、乱、差。输入5dbm，前面有增益可调节的，根据电压不同增益不同，现在是5V控制电压。输出为22.46dbm 因为频谱仪前端有25db的衰减器。计算25+22.46=47.46dbm经过计算输出为55.7W，所以调试版基本ok！坐等升级版。中间还有个插曲，我做了个长时间通电，刚刚通电30分钟。我直接用大拇指去按散热块了，直接一层皮烫白了。。。看来不用风扇吹是不行滴。。。。下面升级版一定要用风扇吹。。。----------------------------------------------------------------升级版首先打样回来辛苦了整整一个晚上，把pcb画出来了，虽然难看，先将就看看调试结果再说。接下来考虑安装问题。还是在调试版的基础上重新打孔攻丝。说干就干。。。打孔，攻丝，看我我以后也可以从事急哦钳工的工作了，哈哈哈。。。。刚刚好，完全合适。孔位一点也不差，接下来就是把上面的器件补齐。升级版，补齐器件后，完整的功能。开始测试我也搞不懂，我的工作台总是那三个字，，，，，，，呵呵呵。。。。。。。测试结果测试结果22.45dbm同样频谱仪输入加了25db的衰减器，25+22.45=47.45dbm（55W）看来升级版也顺利通过了，明天带到公司，用公司的仪器测试下啊。（偷偷地，大家懂得）。在公司测试最终测试结果显示46.9dbm（50W）。这个与前面用频谱仪测试的结果有区别，可能是两种仪器的检波方式不一样。所以测试的结果有所不同（我猜测）。要么就是仪器不同，稍稍有所差异有0.4db的差异。也有可能是这个仪器比较老了。存在误差，这个就不纠结了，完全满足的。至于后面的其他指标我会慢慢来测试的，IMD3，还有谐波之类的，我会后面测试的。还有我前面的所说的功能，我全部测试了，都能实现，大功率的功放主要就是驻保护功能，我测试，把功放的输出端开路，控制部分马上就把电源断开，驻波保护端输出高电平，驱动LED之类的器件。温度保护功能，也实现了，到达70多度的时候功放也是自动就不工作了，防止温度过高损坏功放管。这次我用了个大的风扇一直吹，效果很好，我摸了摸散热块，也就是40度左右（长时间工作）。到此为止这个功放几乎就都实现了，坐等最终版！！！机加工CNC做个精致的外壳，人靠衣服马靠鞍，同样的道理，有了外壳遮挡下，会漂亮点哈哈哈。。。最终版要来啦！..................................欢迎点击阅读原文进入一牛网论坛查看最终版和全文！一牛网在线 一牛网是由一群有多年行业经验的一线工程师共同创建，目前已聚集了主流移动通讯平台、无人机、机器人、智能硬件、物联网等其他相关领域技术工程师，帮助各行业技术工程师及时了解行业动态、前沿技术，抢先知晓最新行业资讯，占领牛人视觉。?合作方式1.合作推广（QQ：）2.投稿/爆料（邮箱： ）
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&经管之家【经管爱问】微信公众号：jgasker好文共享与推荐，实时答疑服务，欢迎关注！我认为整理文献的主要目的就是：能够在任何条件下，快速找到所需信息。任何好用的软件，都不如大批量多批次的文献阅读。我的思路是：轻整理，重搜索。轻整理，是指不对文献分类，或者只是对文献简单分类。重搜索，是指利用不同的搜索工具，快速定位到我需要的文献。我认为在现在搜索技术已经很强大的情况下，如果利用笔记等手段整理，反而容易造成条条框框，在对于一篇文献关注太长的时间，不利于提高效率。在日常使用中， 除了在文献PDF上直接标注，我很少用其他的软件去记录我看过的文献。因为除了文献本身，其他还有什么载体能够那么直接方便地记录呢？所以整理文献问题就成了：如何快速找出那篇有我笔记的PDF文献。以此为目的，我建立了一套以文献PDF云同步为基础，辅以大量搜索工具的文献整理方案。其实做过科研工作的人都会发现，其实真正需要把一篇文献从头到尾读完的情况是很少的。在大多数情况下，我们需要的其实是大批量多轮次地阅读文献，因为在一个项目的不同阶段，哪怕是同一篇文献，所关注的点也是不一样的。如果在项目初期，就对所有的文献，都投入同样的时间，阅读同样的深度，势必会浪费大量时间和做无用功。我曾经也走过文献整理的弯路，每阅读一篇文献，都会在Onenote上建立一个条目，按照文献题目，创新点，实验过程，个人感想等分别填空。但是文献读的多了之后，这个方法我觉得效率不高，用的频率也越来越少了。我现在的主要方法是：以Mendeley建立电子文献索引为主，并以云端同步PDF文献为主要储存手段，通过Everything，Google Scholar，桌面搜索软件，Onenote笔记等多种搜索手段，快速找到自己所要的信息。**重搜索部分**在新项目（写一篇综述，开始一个新课题或者完成一份大作业）开始之前，我会在Mendeley中根据不同项目，建立一个新文件夹。一个项目刚开始的时候，文件夹中没有文献，就需要先建立一份本地的文献原始积累。我习惯在Web of Science上根据关键词去找所需要的文献。比如我现在想看一下微流控单细胞测序（microfluidic single cell sequencing）最近的进展时，就去WoS搜：总共有214篇文献。我会把214篇文献的题目先全部浏览一遍，其中大概100篇需要下载看一下PDF。最后我会剩下大概50篇左右PDF，拖进Mendeley，建立原始的文献积累。Mendeley会自动提取文献信息，按照文献的发表年份，期刊，和文章题目将文献重命名，并将该文献自动整理到指定文件夹中，完成文献的原始积累。其他回答中提到了用Endnote。我用Mendeley而不是Endnote做文献索引，主要是因为：Mendeley是我用过所有的文献整理软件中，提取文章题目，发表年份和期刊等信息最准确和方便的软件。看到一篇有意思的文章，我只需要往Mendeley中一拖，它就会帮我自动提取文献信息建立条目，并将文件拷贝到指定文件夹中。其他的软件，要么是提取文献条目的准确度不高，要么就是建立文献条目非常麻烦，需要花大量的时间去建立条目，大大降低文献阅读效率。我又将这个Mendeley的文件夹中所有文献用dropbox同步。之后我要看文献时，只从这个文件夹中打开文献。这样做的好处就是，把所有的文献和笔记信息全部集中化了，不会造成信息碎片。做笔记我也只在PDF上做，这样就不用另外开一个软件写笔记，并可以对自己感兴趣的信息直接标注，实现信息最大程度集中化。哪怕打印了纸版的文献，我在看完后也会把纸版上的笔记全部在PDF上标注，避免信息碎片化。我看一篇文献，除了一些世界上的顶尖超级大牛，一般记不住作者的名字，但是我一般会对文章发表年份和所在期刊有很深的印象。而且一般题目又提供了文章中最主要的信息。所以我设置Mendeley自动根据文献的三个强信息：发表年，发表期刊，和文章题目自动重命名，并结合everything，在本地实现文献的第一重搜索。如果搜索目标很明确，比如我现在想找一篇之前在Nature Drug Review上看过的关于drug combination的文章，由于关键词很明确，用Everything直接就从本地找到了，耗时不超过3秒。如果搜索目标不那么明确，比如题主说的，“总感觉有些文献读过就忘记了，想用的时候想不起来”；或者找找一些特定的问题，不确定本地文献有没有。这个时候我一般会把所有能想到的关键词输入，上Google Scholar搜索。这个时候，可能会找到一些文献在本地是有的，那就可以根据文献名，用Everything快速在本地找到对应的文献。　如果一些文献本地没有，那就直接下载PDF，阅读后在Mendeley建立本地索引。如果想要搜索特定一句话，或者在写文章的时候想对一些说法进行佐证，就可以用Mendeley的搜索工具，&或者还是上Google Scholar。。。**轻整理部分**之后随着时间的流逝，一个文件夹下的文献慢慢变多，这个时候就需要在Mendeley中建立子文件夹了（对于我来说，每个项目中前前后后需要阅读的文献大概在300篇左右），也就是传统意义上的整理。但是我不赞成把文献归类做的过细。对一个项目下简单分类，使每个子文件夹中的文献大概不超过50篇，再通过发表年份，期刊名，作者名等信息，也可以很容易找到所需的文章了。但是我现在不会等文献很多了之后再去建立子文件夹，而是会在平时读文献的时候，根据一个项目下的不同问题，建立一些小的分类。在Mendeley中，同一篇文献是可以归属不同的文件夹的，所以在归文件夹的时候也不用那么纠结。最后，我想说的是，任何文献整理软件都不能代替人对文献的阅读，任何时候读文献中信息永远是第一位的。整理软件只能够帮助更加快速地找到所需的信息而已。微信原文：http://mp./s?__biz=MzA3NDkyNTc4Ng==&mid=&idx=2&sn=4e9adc9b00f368bcc1deaab&scene=4
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论坛法律顾问：王进律师一篇超级大牛的超级自引文献
作者：李 天成
一点背景介绍：
Ronald Mahler （Lockheed Martin，数学博士毕业）自1993年开始研究随机有限集Random Finite Set在信息融合领域的应用，逐渐提出并发展了有限集统计Finite Set Statistics (FISST) 。可谓十年磨一剑，2003年在IEEE T.
Aerospace and Electronic Systems上发表应用于多目标跟踪的PHD（Probability Hypothesis Density） filter理论模型（2000年就提出了，不过大家广泛引起注意的是2003年毕竟系统的阐述），对这个领域相当震撼。完全颠覆了传统需要 数据关联 （如，NN，MHT，JPDA等）这一难点的多目标跟踪方法. 并在2007年发展了其改进版 CPHD （Cardinalitied PHD filter）。2007年还出了一本相当火的书 Statistical Multisource Multitarget Information Fusion (Artech House)，此书将来必成经典，或者说现在已是。2009年后他进一步发展Multi-target Multi-Bernoulli filter, “Second-generation” (第二代) PHD/CPHD filters等等，对多目标跟踪的各种情况可所谓一人独舞，全面打进：复杂背景，未知杂波，未知探测，扩展复杂目标，还有更高级的传感模型等等。其实结合一些人家的工作单位和他的研究，也不难知道Mahler是有来头的：Lockheed Martin可是造F35， F21的厂子，多目标跟踪毫无疑问全世界领先。
这是一个活生生的传奇人物，至少包括如下几个方面：
1，他的很多著作论述是纯理论性地，没有任何实现模型论述更不用提仿真或者实验， 这在我们工程领域难以想象（可以把多目标跟踪当中更偏工程的理论）。因为一般你的理论方法都需要实现来验证，但是人家就不。人家的文章照发（引用更不用说了，每年的文章都要被引用百千次），而且能够实现他的理论的第一批人物现在都是领域的领军人物啦。
其中，以西澳大利亚大学的 B-N. Vo 的团队（里面还有个叫B-T Vo的）最为出名。他们分别在2005 （最早是2003年的会议上）到2007间提出了PHD 和CPHD filter的实现模型，分别是粒子滤波和高斯混合。在这个领域只有这两个实现模型，当然了英国怀特大学的clark提出了粒子高斯混合实现模型（粒子滤波和高斯混合共同实现）。然后他们的作品都甚至成了开创性研究，被广泛引用 （上千次），因为他们的工作相比更容易懂，更偏工程。不像Mahler的工作那么抽象，纯数学纯理论（上百个公式都是自己搞出来的，像是在那儿自圆自说。就自己一个人在那扯一样......数学博士毕业的就是不一样啊）。
2，领域内先前的大佬（比如研究其他方法的如MHT），包括IEEE会士, 多目标跟踪研究做出奠基性工作的Y. Bar-Shalom等也在跟进他的研究。这几年的多目标跟踪最热门的就是他的东东啦，毕竟跟人一种全新的感觉，而且理论模型仍在蓬勃发展中。国内学者的跟进还停留在2007年前的成果的理解和转化上，我自己都觉得他的东东后面太难了。莫非有点当年爱因斯坦的相对论能理解的没几个人似的
现在英美澳法等国防Defence中心或沾边的很多人物都是这个领域重要的活跃人物，而且貌似还有点一小撮团伙的味道。暂且还没有中国人加入他们这个圈子....
3，上面的Vo 团队基本属于在领域最牛的期刊如 IEEE T. Signal Processing 长期霸占的人物。人家也是实至名归。因为无论是文章的被引用还是开创性的第一次实现Mahler的理论，都是最超前和引起广泛关注的。但是，别忘了：他们的工作主要是Mahler的理论的实现。那么后面的这位Mahler岂不是神一样的人物了吗? 他的著作应该发在什么上面了，那就应该是超一流了（甚至怀疑，他的新作投出去有没有人能审稿）。那么超一流是什么呐？
超一流就是不论档次了。 Mahler可能不知道什么是SCI或者期刊档次，或者这些不影响他的生活质量。他的绝大多数的文章都发展一个 SPIE（the international society for optics and photonics）会议上 （都不知道会不会被EI 检索）。看名字和多目标跟踪关系都不是甚大，好坏你发在ICIF （International Conference on Information Fusion）这类看似更相关的会议 上阿！当然了这个会议上也有的。SPIE的文献这个东西，我下载都难！！人家只是偶尔才发一两个咱们常人认为的顶级期刊。 但是我觉得，也许他的名字在这个领域就是最好的牌子啦，比期刊还好使。
关于发文还有一点就是： 他的文章很多都是唯一作者 （可能他没有几个免费劳动力--硕博士？）。（从下面的附图作者自引的文献列表也可看出）
神的动作，看来一般人理解不了阿！！ 正文：
前两天大家Discuss论文自引和他引的问题，比如可以看吕喆的博文及其讨论。
还有武夷山老师的多篇分析文章。
这里我给上面介绍的这位大牛Mahler有些文章对其自己的工作引用很大，貌似又完全无可厚非的例子。事实上，这个领域文章还基本没有不提到他的（往往都至少2-3篇的引用），可见他的工作的重要性。所以，Mahler对自己工作也完全没有必要回避不是 ?
第一次的时候贴出的是下面这篇文章 (附图是参考文献列表)，只是随手碰到觉得15/19的比例很高了。所以博文开始的名称《一篇超级大牛的超级自引文献----这才叫牛：引的响当当》
Ronald Mahler, “Second-generation” PHD/CPHD filters and multitarget calculus, Proc. SPIE I (2009)
附图1: 一共19篇参考文献，其中从4-18共计15篇作者自引 第二天又读到他的两篇文章，其中一篇14篇引文自引了13篇，另一篇干脆引文13篇全部是自引：100%够牛！，而且所引文献基本都是那同一个系列的。
Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds I: dynamic data clustering, Sensors and Systems for Space Applications III. Edited by Cox, Joseph L.; Motaghedi, Pejmun. Proceedings of the SPIE, Volume )., pp. 7K-12 (2009).
参考文献列表
14篇引文自引了13篇 再看这个终极自引：
Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds, part III: tractable multitarget filtering in dynamic clutter, Proc. SPIE F (2010); http://dx.doi.org/10.470
参考文献列表
zhongguoxing
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