TDNN为基础的功率放大器线性化技术及逆模型应用

"逆TDNN模型线性化功率放大器主要关注的是如何通过数字预畸变技术改善高功率RF放大器的线性性能。传统的模拟预畸变方法虽然成本低，但在线性化能力上存在局限，而数字预畸变方法因其对复杂非线性行为的精确补偿能力而受到青睐。本文提出了一种基于抽头延时神经网络（TDNN）的逆模型方法，用于RF功率放大器的建模和线性化。TDNN能够更好地捕捉放大器的记忆效应，这对于构建精确的基带等效模型至关重要。通过间接学习过程，该方法可以提取出功率放大器的逆模型，直接用于预畸变器。实验对比了带有和不带有延迟抽头的线性化效果，并使用WCDMA下行链路信号进行了验证。" 在无线通信领域，功率放大器是关键组件，尤其是在高功率应用中，其线性化是确保信号质量和效率的关键。线性化技术的主要目标是减少放大器的非线性失真，这通常由放大器的记忆效应引起。记忆效应是指放大器的输出不仅依赖于当前输入信号，还取决于过去的输入状态。 抽头延时神经网络（TDNN）是一种增强的神经网络结构，其特点在于引入了延迟抽头，能够更好地捕捉系统的动态行为。在功率放大器的建模中，TDNN能够处理输入信号的历史信息，从而更准确地模拟放大器的非线性响应。 数字预畸变技术利用高速模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC），可以实现比模拟预畸变更高的线性度，尤其是在处理复杂通信系统如WCDMA时。通过逆TDNN模型，研究人员能够建立一个精确的放大器模型，进而设计出高效的预畸变算法，减少放大器输出的失真，提高整个系统的性能。 在实施过程中，研究者对不同线性化策略进行了比较，例如比较了使用和不使用延迟抽头的线性化结果。通过WCDMA下行链路信号的测试，验证了所提出的逆TDNN模型的有效性和准确性。这种方法不仅提高了系统的线性度，还有助于减少设计时间和简化流程。 逆TDNN模型为高功率RF放大器的线性化提供了一种有效途径，它利用了TDNN的建模能力来补偿放大器的记忆效应，实现了更精确的数字预畸变，从而优化了通信系统的整体性能。随着硬件技术的进步，这种方法有望在未来的无线通信系统中得到广泛应用。