TDNN逆模型：高效线性化大功率RF放大器的数字预畸变策略

模拟技术中的逆TDNN模型线性化功率放大器是一项前沿的研究课题，它着重于解决大功率无线射频（RF）放大器的线性化问题。传统的线性电路在面对具有长记忆效应的强非线性系统时，往往会遇到复杂且难以克服的非线性畸变问题。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，以提高数据捕获、分析和建模的效率。 在本文中，作者提出了一个基于TDNN的数字预畸变过程，这是一种有效的方法，能够识别并量化大功率RF放大器的记忆效应。记忆效应是由于信号在放大过程中积累的延迟和交互作用导致的非线性行为，这对于蜂窝基站等通信系统中的信号质量至关重要。通过基带信号分析，研究者能够更好地理解这种现象，并据此设计针对性的线性化策略。 尽管传统的线性化方法如特定函数或算法已经广泛应用，但人工神经网络，特别是强化型神经网络，因其在快速非线性分析、高可复用性和适应性强等方面的优势，开始被用来构建RF功率放大器的基带性能模型。这些模型不仅能够提供精确的性能预测，还能适应各种复杂的非线性系统，包括逆TDNN模型，即用于功率放大器预畸变的技术。 逆TDNN模型作为预畸变器，其核心在于使用相同的TDNN结构来提取放大器的逆模型，可以直接应用于实际信号处理中。研究者通过对比带和不带延时抽头的线性化效果，验证了这种模型结构在WCDMA下行链路信号上的适用性和有效性。此外，实验还采用了实际的硬件配置，如功率放大器，它在音频系统中扮演着关键角色，确保信号能有效地传递到最终的扬声器，即使主机本身的输出功率不足以满足整个系统的需要。 这项研究不仅提升了大功率放大器的线性化能力，还展示了深度学习技术在模拟技术中的潜力，为无线通信系统的优化提供了新的解决方案。未来的研究可能进一步探索如何优化逆TDNN模型，以实现更高效、更精确的线性化过程，降低系统中的非线性失真，从而提升通信质量和信号稳定性。