基于实值时间卷积神经网络的功放预失真研究

陈景豪; 许高明; 刘太君; 欧阳贵喜

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基于实值时间卷积神经网络的功放预失真研究

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为了实现传输速率高达千兆比特每秒(Gbps)的目标,5G通信系统需要更宽的传输带宽和更高的调制度,这些对射频功放的线性度提出了更加苛刻的要求。必须对功放的非线性进行线性化。文中构建了一种基于实值时间卷积神经网络(Real-Valued Temporal Convolutional Networks,RVTCN)模型的数字预失真器。RVTCN模型利用扩大因果卷积(Dilated Causal Convolution, DCC)提取功放的当前时序信息,把记忆信息存储在残差块(Residual Block,RB)中,不断获取时序特征并保存于网络中。为了验证RVTCN线性化的性能,文中采用了100 MHz带宽的5G NR信号,对中心频率3.5 GHz的Doherty功放进行了预失真线性化实验验证。实验结果表明:该RVTCN模型具有射频功放的动态非线性行为建模能力,其归一化均方误差可达-40 d B;RVTCN预失真器对测试功放的相邻信道功率比(ACPR)改善可达19.5 d B左右。

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来源
《微波学报》 |2023年第6期|65-69|共5页
作者
陈景豪; 许高明; 刘太君; 欧阳贵喜;
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作者单位

宁波大学信息科学与工程学院;

毫米波国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN9;
关键词
功率放大器; 时间卷积神经网络; 数字预失真; 非线性; 5G;

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