逆TDNN模型在功率放大器线性化中的应用

"本文主要探讨了逆TDNN模型在功率放大器线性化中的应用，特别是在处理高功率RF放大器的记忆效应方面的创新方法。逆TDNN模型被用来创建精确的性能模型并作为预畸变器，以改善大功率放大器的非线性问题。文章通过基带信号分析识别和建模放大器的记忆效应，并通过比较带有和不带有延时抽头的线性化结果，验证了模型的有效性。此外，还介绍了功率放大器在音响系统中的作用，以及三极管和场效应管在功率放大中的工作原理。实验测试配置展示了如何获取功率放大器的AM-AM和AM-PM特性。" 在现代通信系统中，功率放大器是至关重要的组件，尤其在高功率RF应用场景中，如蜂窝基站。然而，这些放大器常常表现出记忆效应，导致非线性失真，影响信号质量和效率。传统的线性化方法可能无法有效地处理这种复杂性。逆TDNN模型的引入解决了这一问题，它是一种基于抽头延时神经网络的增强型建模方法，能更好地捕捉和模拟放大器的记忆效应。 TDNN模型的核心在于其延迟抽头，它们能够考虑输入信号的历史信息，从而更准确地反映放大器的非线性行为。通过间接学习过程，逆TDNN模型被训练成功率放大器的预畸变器，抵消放大器的非线性影响，实现信号的线性化。文章中提到，使用WCDMA下行链路信号进行的实验验证了这种方法的有效性。 在音响系统中，功率放大器的作用不仅仅是增加信号功率，更重要的是保持信号的质量。文章提到了三极管和场效应管在功率放大中的作用，它们通过电流或电压控制，将小信号放大为大信号电流，实现了功率放大。三极管的放大作用是基于基极电流和集电极电流之间的比例关系，而场效应管则是通过电压控制电流。 这篇论文深入探讨了逆TDNN模型在功率放大器线性化中的优势，强调了理解和应对记忆效应的重要性，以及在实际系统中验证模型性能的方法。通过这种方式，可以提高通信系统中功率放大器的性能，降低非线性失真，从而优化整体系统性能。