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Digital predistortion of signals
Digital predistortion of signals
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OpenDPDv2框架统一了RF功率放大器的神经网络DPD学习与优化
研究人员开发了OpenDPDv2，一个开源框架，旨在利用神经网络增强射频功率放大器的数字预失真（DPD）。该框架集成了功率放大器建模、神经网络DPD学习和部署优化。它采用了一种新颖的TRes-DeltaGRU架构，提供了一个轻量级的时域残差路径以提高鲁棒性，并支持与定点量化联合优化，从而显著降低面向部署的应用的能耗。
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深度学习通过新颖的合成方法推动Doherty功率放大器设计
研究人员开发了一种使用深度学习设计Doherty功率放大器的新颖方法，特别是深度卷积神经网络（CNN）结合遗传算法（GA）和双态阻抗合成。该方法解决了输出组合器中负载调制、阻抗匹配和相位补偿的复杂集成问题。使用该方法制造的原型在2.6-2.8 GHz范围内实现了超过44.2 dBm的饱和输出功率和高于71.2%的峰值漏极效率，在6 dB回退电平下漏极效率为64%。在数字预失真后，记录到的邻道泄漏比优于-51.3 dBc。