题名
基于Transformer模型的5G功放预失真研究
DOI
作者
王静怡 陈景豪 许高明
作者单位
宁波大学信息科学与工程学院
摘要
为了补偿功放的非线性失真和记忆效应,本文基于一种基于深度学习的Transformer模型用于射频功放非线性建模的数字预失真算法。该模型具有长时序依赖捕获和交互能力，可以很好地表征功放的强非线性失真和记忆效应。为了验证该模型的建模性能和线性化效果，对比了当下流行的数字预失真器模型，实验结果表明，相比于FFNN模型和LSTM模型，建模精度提高了～2.1dB,同时模型参数量减少了～21%。
关键词
transformer；功放；记忆效应；深度学习
刊名
天线研究
ISSN
3078-9710
年、卷(期)
20243
所属期刊栏目
信息通讯
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