5G и GaN:будущие инновации

Легко забыть, что GaN - еще относительно молодая технология. Мы все еще находимся в пределах нескольких первых поколений разработчиков с большим потенциалом для улучшений и уточнений. В этой статье рассматриваются некоторые из нововведений GaN на горизонте и прогнозируется их влияние на питание базовых станций в ближайшие несколько лет.

Плотность мощности

Мы ожидаем, что в течение следующих трех-пяти лет мы увидим улучшения и без того значительных возможностей GaN в отношении удельной мощности. Сегодня уже есть способы достичь более высокой плотности мощности с использованием GaN, но затраты настолько высоки, что это невозможно с коммерческой точки зрения. Например, нанесение GaN на алмаз вместо карбида кремния. Это возможно, но для базовых станций из-за больших расходов это нереально. Тем не менее, в настоящее время изучаются и другие рентабельные процессы, которые позволят повысить удельную мощность сырья в ближайшие годы.

Привлекательность на рынке инфраструктуры 5G очевидна - более дешевые, эффективные базовые станции с более широкой полосой пропускания. Есть большой интерес и со стороны других отраслей. В частности, от радаров выиграют, поскольку они нацелены на выработку как можно большей мощности и эффективности в заданном пространстве. По мере распространения GaN на этих субрынках эффект масштаба будет расти, а цена будет продолжать снижаться.

Линейность

Несомненно, важнейшим приоритетом индустрии полупроводников GaN для базовых станций является увеличение линейной мощности. Все усилия в области НИОКР направлены на повышение линейной эффективности в ближайшие пару лет.

В то же время мы ожидаем, что схемы модуляции базовых станций не претерпят существенных изменений в ближайшие три-пять лет. Он сводится к простому вычислению бит на герц. Независимо от того, используете ли вы 256 QAM или 1024 QAM, система получит определенное количество бит на герц полосы пропускания. Если эти цифры не сильно изменятся, идеальный способ получить больше от системы - это линейное повышение эффективности.

Нельзя сказать, что с этим нельзя справиться, увеличивая мощность основного устройства. Даже без улучшения линейности общая энергоэффективность усилителя мощности все равно улучшит качество сигнала. Это также помогает разработчикам уменьшать размеры систем, поскольку им требуется меньшая мощность системы и меньшее количество антенных решеток. В то время как дополнительные источники питания или решения второго уровня работают, цель поставщиков GaN в отрасли - уменьшить эффект захвата, чтобы системы стали как можно более простыми.

Температура

Температура базовых станций со временем продолжает расти. Пять лет назад стандартом было специфицировать устройства до 85 ° C. OEM-производители увеличили это значение до 105 ° C, и ожидается, что проектировщиков базовых станций попросят поддерживать температуру 125 ° C. Большинство устройств на основе GaAs имеют максимальную температуру 150 ° C, что дает вам только 25 ° C для работы. Поставщики GaN должны будут тесно сотрудничать с разработчиками систем, чтобы найти творческие способы поддерживать встраиваемые элементы в более прохладном состоянии. Это давление будет более острым в небольших наружных блоках с массивными массивами MIMO. Креативные решения существуют сегодня, но по невысокой цене. Мы ожидаем, что в ближайшие несколько лет ситуация изменится.

Комплексные решения

Каждый поставщик GaN выполняет точную настройку физики устройства на основе GaN для повышения линейной эффективности, плотности мощности и надежности, уменьшая, например, отрицательные эффекты захвата, коллапса тока и дрейфа тока. В какой-то степени это можно сделать на уровне устройства, но для реализации полного потенциала системы RFFE для базовых станций следует разрабатывать в тандеме с общей архитектурной цепочкой, и именно здесь сегодня мы наблюдаем большую перспективную деятельность.

Это особенно важно, поскольку промышленность переходит от решений LDMOS к решениям на основе GaN. Технология принципиально другая. Это не так просто, как заменить GaN PA и ожидать повышения эффективности на 10 пунктов. Существуют разные системные проблемы и решения. Базовая станция, оптимизированная для LDMOS, может не подходить для GaN PA, и наоборот. Оптимизация систем базовых станций для GaN должна выполняться комплексно.

Мы начинаем видеть эту тенденцию сейчас и ожидаем более широкого распространения в течение следующих нескольких лет, поскольку результаты говорят сами за себя. Разработчики встраиваемых систем, которые работают с поставщиками, чтобы преодолеть этот пробел в целостном дизайне, будут позиционировать себя как лидеры отрасли. OEM-производители, конечно, сказали бы, что они уже используют подход на системном уровне. Мы не станем спорить с этим фактом, но считаем, что можно получить дополнительные выгоды, особенно по мере того, как RF-части цепочки станут более умными и интегрированными.

Smart RF и искусственный интеллект

Устранение ловушек было проблемой для каждого полупроводникового материала, и GaN не исключение. Приложения с высокоскоростной коммутацией могут создавать чрезвычайно сложные условия захвата усилителей мощности на основе GaN. Устранение этих эффектов захвата может быть сложным, поскольку поведение PA может зависеть от предыдущих сигналов, полученных PA. Традиционный подход состоит в том, чтобы решить эту проблему на физическом уровне, вплоть до основания, чтобы устранить причину проблемного поведения. Современные технологии пока что не смогли полностью устранить эффект отлова таким образом, но они всегда находятся в стадии исследований и разработок.

Другой метод может заключаться в использовании программных алгоритмов для прогнозирования вариаций, которые приводят к захвату. Благодаря интеллектуальным радиочастотным контроллерам и достаточно глубокому пониманию ранее существовавших условий устройства потенциально могут определять шаблоны трафика и прогнозировать следующий всплеск активности. Или распознайте спад активности и измените ситуацию на уровне контроллера, чтобы снизить энергопотребление. Это делалось на базовых станциях в течение многих лет, но продолжаются постоянные усилия по совершенствованию технологий.

Вот почему OEM-производители рассматривают возможность внедрения искусственного интеллекта на уровне радио. Системы RFFE могут со временем оптимизироваться. Теоретически, если радиостанция в полевых условиях генерирует неисправность, она может самостоятельно идентифицировать ошибку и «учиться» на ней. Тогда в следующий раз он сможет предотвратить серию событий, вызвавших неисправность, или потенциально исправить ее. Не нужно было бы сигнализировать перевозчику, высылать грузовик и ставить людей на вышку для решения мелких проблем. Как вы понимаете, это предотвратит значительные простои и расходы.

6 ГБ

Несмотря на то, что 5G все еще находится на начальной стадии развертывания, обсуждения по 6G уже начинаются. Ранние прогнозы предполагают, что 6G будет поставляться в полосах частот, превышающих 100 ГГц, - частотах, которые, как мы знаем, поддерживает GaN. Скорее всего, этот тип решения не будет традиционным развертыванием вышек сотовой связи, но какую бы форму он ни принял, мы считаем, что эффективность GaN на высоких частотах и ​​в широкой полосе пропускания делает критически важным для превращения 6G в реальность.

Связанное содержание:

• 5G и GaN:понимание инфраструктуры Massive MIMO менее 6 ГГц
• 5G и GaN:переход от LDMOS к GaN
• 5G и GaN:что нужно знать разработчикам встраиваемых систем
• Внедрение 5G:марафон, а не спринт
• Как управление на основе данных с использованием машинного обучения повышает производительность сети 5G.
• Самые большие проблемы 5G для провайдеров услуг связи
• Может ли машинное обучение решить проблемы сложной базовой полосы 5G?

Чтобы получить больше информации о Embedded, подпишитесь на еженедельную рассылку Embedded по электронной почте.