TDNN模型驱动的高效功率放大器线性化与记忆效应研究

本文探讨了逆TDNN模型在高功率放大器线性化中的应用。传统上，大功率射频（RF）放大器的线性化是一个复杂的问题，尤其是对于存在长记忆效应和强非线性的系统，这可能导致严重的复杂非线性畸变，对通信系统的性能产生负面影响。抽头延时神经网络（TDNN）作为一种深度学习工具，被引入到这一领域，旨在通过数据捕获、分析和建模来有效地管理和减少这些非线性效应。 作者提出了一个基于TDNN的有效数字预畸变过程，该过程利用基带信号分析来识别并量化记忆效应。这种新型线性化策略不仅依赖于传统的函数或算法，还结合了人工神经网络的灵活性和自适应性。人工神经网络，特别是强化型TDNN，能够更好地模拟放大器的记忆特性，从而提供更准确的性能建模。 研究的关键步骤包括训练逆TDNN模型，这个模型可以逆向作用于放大器，抵消其非线性影响，实现线性化。实验部分着重于WCDMA下行链路信号，对比了带和不带延时抽头的线性化效果，证明了逆TDNN模型在实际应用中的有效性。通过硬件测试，使用功率放大器作为关键组件，验证了这种方法对于提高系统整体性能的作用，它不仅补充了主机的输出功率，还在音质和信号稳定性方面起到了关键的协调作用。 本文创新性地将逆TDNN模型应用于功率放大器线性化，展示了其在克服记忆效应、提升放大器性能和改善蜂窝基站收发系统中的应用潜力。随着技术的进步，这种方法有望成为未来无线通信系统设计中的重要工具。