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基于增强型LSTM神经网络的5G射频功放线性化 下载:53 浏览:452

方俊 《天线研究》 2022年3期

摘要:
本文提出了一种基于增强型LSTM神经网络(A-LSTM)的数字预失真线性化模型,以更好的补偿5G宽带射频功放的动态非线性特性。模型的输入层在引入延迟抽头模拟功放线性记忆效应的基础上,对每一个延迟抽头进行非线性级数展开用于补偿功放的非线性记忆效应,从而更好地抑制功放的动态非线性失真导致的带内失真以及带外频谱扩展等问题。为验证模型的有效性,本文采用100MHz的5GNR信号作为测试信号,对一个中心频率为2.6GHz的5G射频功放进行数字预失真线性化实验。实验结果表明,基于增强型LSTM神经网络数字预失真器的带外抑制可达16dB,相比于其他几种预失真器展现出更好的线性化效果,验证了基于增强型LSTM神经网络数字预失真器的有效性。

5G宽带功放线性化平台开发与验证 下载:51 浏览:460

苗德华 解程杰 《天线研究》 2022年2期

摘要:
本文完成了基于5G宽带功放线性化平台的在线数字预失真模型测试和实时预失真器验证的功能开发,两种模式可以随时进行切换。该方案抛弃了传统的PC加仪器的测试方式,可在线高效的迭代测试。实时预失真器验证功能是在FPGA中加入一种实时数字预失真硬件结构。我们使用记忆多项式(MP)、分解向量旋转(DVR)和广义记忆多项式(GMP)模型进行在线数字预失真模型测试。提出并使用基于并行处理结构的MP模型进行预失真器验证。我们成功的将80MHz和100MHz的5GNR信号调制到4.9GHz功率放大器上并在该平台上实时线性化。

带限DVR数字预失真线性化算法研究 下载:57 浏览:460

董伟 强叶焱 《天线研究》 2021年3期

摘要:
针对信号带宽的增加所导致的数字预失真反馈回路的模数转换器(Analog-to-Digital Converter, ADC)采样率受限的问题,提出了基于带限分解向量旋转(Band Limited Decomposed Vector Rotation, BL-DVR)模型的数字预失真模型,从而更好地对宽带功放的非线性引起的带内失真与带外频谱扩展进行补偿。通过在DVR模型后添加数字有限长单位冲激响应(Finite Impulse Response, FIR)低通滤波器,对预失真信号进行带限,从而获得了更好的预失真效果。本文使用带宽为100MHz的5G新空口(New Radio, NR)信号作为激励信号,对中心频率为2.6GHz的SKY66317-11高效率功放进行数字预失真线性化实验。实验结果表明,预失真后的功放输出信号的误差向量幅度(Error Vector Magnitude, EVM)从3.69%降低到1.20%,邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)在频率偏离±65MHz的位置分别改善了14.87dB与16.82dB。

5G宽带功率放大器数字预失真线性化模型验证 下载:53 浏览:461

詹军1 许高明1,2 《天线研究》 2020年6期

摘要:
在传统无线通信系统中,射频功率放大器的非线性是信号失真与频谱再生的主要原因。目前正在大规模建设的第五代移动通信系统(俗称5G)具有非常宽的调制带宽和非常高的调制度,使功放的非线性失真变得更加严重。因此,宽带功率放大器的线性化问题成为了5G通信系统的研究重点。本文针对5G功放的非线性,分别采用动态偏差减少(Dynamic deviation reduction,DDR)模型、记忆多项式(Memory Polynomial,MP)模型和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial,GMP)模型对5G宽带射频功放建立数字预失真器。最后,使用100MHz带宽的5G-NR信号,对中心频率3.5GHz的AB类功放进行预失真线性化实验验证。实验结果表明DDR、MP以及GMP三个数字预失真模型均能对5G功放进行线性化,而且被测功放的相邻信道功率比(ACPR)改善最高可达12dB。DDR、MP和GMP数字预失真器对5G功放的非线性具有显著的抑制作用,因此以上三个模型均可应用于5G功放的线性化。
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