模拟技术中的浅谈逆TDNN模型线性化功率放大器

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