文件名称:
模拟技术中的浅谈逆TDNN模型线性化功率放大器
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文件大小: 315kb
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上传时间: 2020-10-22
详细说明：本文在抽头延时神经网络（TDNN）的基础上，提出了一种可用于高功率放大器的数据捕获、分析、建模和线性化的有效数字预畸变过程。利用基带信号分析，对大功率RF放大器的记忆效应进行了识别与建模。
当前研究工作越来越多地关注大功率放大器线性化中的记忆效应，尤其是在蜂窝基站收发系统中的应用。尽管对功率放大器线性化已经进行了很多研究，具有恶化线性电路性能的长记忆强非线性系统的线性化，仍然存在许多具有挑战性的课题，这些问题是与记忆引起的复杂非线性畸变相关。
利用许多不同的函数或算法，已经开发出多种RF功率放大器性能建模方法。最近，研究人员开始应用人工神经网络进行RF大功率放大器的基带性能建模
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