非对称马刺线谐振器：设计、优化与谐波抑制应用

"新颖的非对称马刺线谐振器设计及应用 (2010年)" 本文主要介绍了一种创新的非对称马刺线谐振器设计，该设计具有双阻带特性，适用于微波电路领域，特别是微波功率放大器的谐波抑制。这种非对称结构由两个嵌入到微带线中的马刺线谐振器组成，能产生双带隙特性，这在微波电路设计中是非常有价值的，因为它可以控制和调整频率响应，进而优化电路性能。 非对称马刺线谐振器的关键优势在于其双带隙特性，这意味着它可以阻止两个特定频率范围内的信号通过，这在滤波和频谱管理中非常有用。此外，由于其良好的慢波效应，这种谐振器可以有效地控制信号传播速度，提高信号处理的精度。设计中，通过改变上下马刺线的长度差，可以灵活地调整这两个阻带的位置和宽度，以适应不同的应用需求。 为了优化这种非对称谐振器的性能，研究者利用了NeuroModeler软件来构建神经网络模型。这种基于人工智能的方法能够快速、准确地计算出实现所需谐振频率的电路参数。这种方法不仅可以提高设计效率，还能确保谐振器性能的一致性和可靠性。 此外，非对称马刺线谐振器在抑制微波功率放大器的高次谐波方面表现出显著效果。在实验中，设计并制造了两个InGaP HBT（异质结双极晶体管）功率放大器，一个采用了非对称马刺线结构，另一个则使用传统的50Ω传输线。实验结果显示，采用非对称马刺结构的功率放大器成功地将二次和三次谐波降低到27dB以下，同时在目标放大频率上，功率附加效率（PAE）提高了6%-8%和1%-4%。这些提升对于延长电池寿命、减少热管理问题以及提高无线通信系统的整体性能至关重要。 这项工作揭示了非对称马刺线谐振器在微波功率放大器设计中的潜力，特别是在谐波抑制和效率提升方面。这一设计方法对于未来无线通信设备的微型化、高效化和低功耗有着重要的理论和实践意义。同时，神经网络优化工具的应用也展示了在复杂电路设计中融合人工智能技术的有效性。