基于GaN工艺设计了一款饱和输出功率为44 dBm、功率回退为9 dB的非对称 Doherty功率放大器。为了提高增益, 在Doherty功率放大器前方增加驱动级。通过对主放大器的输出匹配电路进行阻抗匹配优化设计, 去掉λ/4阻抗变换线; 辅助功放输出阻抗采用RC网络等效代替, 控制输出匹配电路相位为0°, 确保关断时为高阻状态; 合路点的最佳阻抗直接选取50 Ω, 从而去掉λ/4阻抗变换线。芯片仿真结果表明, 在33~36 GHz时, Doherty功率放大器的饱和输出功率达到44 dBm以上, 功率增益达到25 dB以上, 功率附加效率(PAE)达到50%以上; 功率回退为9 dB时, PAE达到347%以上。Doherty功率放大器的版图尺寸为34 mm*33 mm, 驱动级功率放大器的版图尺寸为15 mm*17 mm。

交通场景的显著目标检测能够为自动决策或辅助驾驶系统提供重要信息。基于视觉的底层特性, 提出了一种基于亮度空间和对立颜色空间的多特征空间奇异值分解的交通场景显著性区域快速检测方法, 为交通标志检测和场景语义分析提供有效信息。首先, 在亮度空间中, 利用奇异值分解确定强光区域并进行强光抑制, 检测抑制强光后的亮度特征显著性区域; 其次, 在双对立颜色空间中保留部分奇异值重构的区域作为颜色特征显著性区域; 最后, 对各个特征空间的显著性区域进行线性相加并将相加结果中的显著性区域作为交通场景目标检测的候选区域。实验结果表明, 算法在复杂光照和背景下具有较好的稳健性。