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基于广义LSTM神经网络的宽带射频功放数字预失真线性化
基于广义LSTM神经网络的宽带射频功放数字预失真线性化
摘要：射频功放（RFPA）是无线通信领域中至关重要的设备，但功放的非线性特性会引起杂散发射和失真。为了解决这个问题，数字预失真（DPD）技术被广泛研究和应用。本文提出了一种基于广义LSTM神经网络的宽带射频功放数字预失真线性化方法，通过神经网络模型对输入信号进行预测和补偿，以实现功放的线性化。
1.引言
宽带射频功放器件是无线通信系统中关键的组成部分，负责将低功率的基带信号转换为高功率的射频信号。然而，功放器件的非线性特性会引入失真，对无线通信系统的性能和谱效率造成不利影响。为了解决功放失真问题，数字预失真技术应运而生。
2.手段和方法
本文采用广义LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络模型进行数字预失真线性化。广义LSTM是对传统LSTM模型的改进，通过引入门控机制，可以更好地捕捉信号的时序关系。在训练阶段，我们使用已知的非线性功放器件进行数据采集，并将输入信号和输出信号作为训练样本。然后，我们利用广义LSTM神经网络对输入信号进行预测和补偿，以实现功放的线性化。
3.结果和讨论
通过实验验证，我们的方法在线性度和功率效益方面都取得了显著的改善。与传统的线性化方法相比，基于广义LSTM的数字预失真方法在功放线性化效果上优于其他方法。此外，我们还对训练样本数量和神经网络结构进行了优化，以进一步提升线性化性能。
4.结论
本文提出了一种基于广义LSTM神经网络的宽带射频功放数字预失真线性化方法。通过对输入信号进行预测和补偿，我们成功实现了功放的线性化，并取得了显著的性能改善。本方法可以应用于无线通信系统中，提高系统性能和谱效率。
未来的工作可以进一步探索广义LSTM在其他领域的应用，如光通信和雷达系统中的信号线性化等。此外，我们还可以研究更高效的神经网络模型，以进一步提升预失真线性化的效果。
关键词：射频功放、失真、数字预失真、广义LSTM、线性化