An Artificial Intelligence Based Efficient Digital Predistortion Method for 5G NR Communication Systems

机译：一种用于5G NR通信系统的人工智能基于高效的数字预失真方法

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Efficiency of 5G New Radio base stations depends on the nonlinear structure of power amplifiers on radio frequency transmitters. The effect of this restraint is greater on the wide frequency bands which are used on orthogonal frequency division multiple access based 5G New Radio wireless communication systems. On this paper, a digital predistorter system with power amplifier to raise the energy efficiency of radio unit on 5G New Radio base stations is proposed. The system is based on modelling the behavior of power amplifier with least squares algorithm and using this model for the purpose of designing digital predistorter with artificial neural network. The link level simulations are performed with using orthogonal frequency division multiplexing symbols of 10 MHz frequency bands to analyze the performance of designed digital predistorter. According to the simulation results, approximately %89 improvement on error vector magnitude and 45dB gain for normalized mean square error are achieved compared to the system which only artificial neural networks are used. Additionally, linearization values of input and output signals of the systems are compared since these values affect the efficiency of power amplifiers.

机译：5G新型无线电基站的效率取决于射频发射机上功率放大器的非线性结构。在基于正交频分多进口的5G新无线电无线通信系统上使用的宽频带对该约束的效果更大。在本文中，提出了一种具有功率放大器的数字预失真器系统，以提高5G新型无线电基站上的无线电单元的能效。该系统基于利用最小二乘算法建模功率放大器的行为，并使用该模型设计与人工神经网络设计数字预失真器。使用10MHz频带的正交频分复用符号来执行链路电平模拟，以分析设计的数字预失真器的性能。根据仿真结果，与仅使用人工神经网络的系统相比，实现了对误差矢量幅度和45dB增益进行归一化均线误差的提高。另外，比较系统的输入和输出信号的线性化值，因为这些值影响功率放大器的效率。

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来源
《Signal Processing and Communications Applications Conference》|2021年|1-4|共4页
会议地点
作者
Desdina Kof; Ali Arsal;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Radio frequency; OFDM; New Radio; Mathematical model; Wireless communication; Signal processing; Recurrent neural networks;

机译：射频;OFDM;新无线电;数学模型;无线通信;信号处理;经常性神经网络;

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