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J-GLOBAL ID:202202276808589264   整理番号:22A0913122

RF電力増幅器のディジタルプリディストーションのためのブロック指向時間遅延ニューラルネットワーク挙動モデル【JST・京大機械翻訳】

Block-Oriented Time-Delay Neural Network Behavioral Model for Digital Predistortion of RF Power Amplifiers
著者 (7件):
資料名:
巻: 70  号:ページ: 1461-1473  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0229A  ISSN: 0018-9480  CODEN: IETMAB  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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RF電力増幅器(PA)の動的非線形モデリングとディジタル予歪(DPD)のための新しいブロック指向時間遅れニューラルネットワーク(BOTDNN)モデルを提案した。提案したモデルは動的線形ネットワークと静的非線形ネットワークからなり,動的非線形系を特性化した。動的線形ネットワークは線形活性化関数を持つ完全接続層を用いて多重線形フィルタをシミュレートした。静的非線形ネットワークをベクトル分解と位相回復機構に基づいて構築した。提案モデルを検証するために,2.4と39GHzで動作する2つの異なるPAを用いて実験を行った。試験結果は,提案モデルが最先端のPA行動モデルより良いPAモデリングと非線形補償能力を持ち,一方,著しく低いモデル複雑性を持つことを示した。さらに,システムコストを低減するために,ニューラルネットワークベースの行動モデルを低フィードバックサンプリング速度DPDに適用し,改良法を提案した。実験により,提案した低フィードバックサンプリング速度DPD法は,アンダーサンプリングによる線形化性能の劣化を効果的に軽減できることを確認した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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増幅回路 

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