Your browser doesn't support javascript. This means that the content or functionality of our website will be limited or unavailable. If you need more information about Vinnova, please contact us.

Enabling GaN for base station applications

Reference number
Coordinator LEAD i Östergötland AB
Funding from Vinnova SEK 2 000 000
Project duration June 2015 - October 2018
Status Completed

Important results from the project

Minneseffekter i basstationer är ett känt gissel som kräver att en effekttransistor måste omges av digital pre-distorsion kretsar. Minneseffekterna kan härledas till en infångingsprocess av elektroner i det epitaxiella skiktet som transistorerna byggs av. SweGaN har utvecklat en GaN-på-SiC struktur som kallas QuanFINE som minimerar minneseffekterna samt ger högre effektdensitet och mycket bättre värmeavledning. SweGaN är inne i en kommercialiseringsfas just nu och diskuterar med både transistor- och system-tillverkare.

Expected long term effects

QuanFINE kommer att möjliggöra betydligt enklare massive MIMO basstationer vid frekvenser under 6 GHz där låga minneseffekter, hög effektivitet, samt god värmeavledning krävs. Enorma besparingar kan göras på systemen och energiåtgången blir väsentligt lägre. Våra prognoser pekar mot en bra omsättning om 5 år enbart mot högfrekvenssektorn. Nu visar det sig att QuanFINE har mycket goda egenskaper som kraftkomponent och flera intressenter har hört av sig om detta. Detta kan ge ett ytterligare tillskott i omsättningen på minst lika mycket.

Approach and implementation

Projektet krävde en hel del arbete på så vis att den första ansatsen visade sig inte fungera men tack vare arbetet vi gjort kunde vi enkelt byta spår mot QuanFINE strukturen. I våras lanserade vi resultaten på en konferens och detta ledde till stor uppståndelse bland forskare och tillverkare av mikrovågskomponenter. QuanFINE har även öppnat dörren till kunder i USA och Asien som vi haft svårt att nå tidigare. Kraftkomponenter är också intressant och detta kan bli en mycket större marknad för SweGaN.

External links

The project description has been provided by the project members themselves and the text has not been looked at by our editors.

Last updated 8 May 2017

Reference number 2015-00865