一种复值流水线递归神经网络模型的功放预失真方法

    公开(公告)号:CN110765720B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN201910865377.6

    申请日:2019-09-12

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 一种复值流水线递归神经网络模型的功放预失真方法,通过复值流水线递归神经网络模型对功放行为模型进行建模,求出预失真器模块,从而对功放输入信号进行预失真操作。首先,利用功放的部分输入输出信号作为测试信号,对功放进行正向建模,通过增强型复值实时递归学习算法对模型权重进行优化,得到最优模型权重,检验模型表征功放的非线性和记忆性的能力;其次,对该模型进行求逆,从而对功放进行逆向建模,得到预失真器结构;最后,使功放的输入信号通过该预失真器结构,得到经过预失真补偿的信号,再将该信号送入功放之中,此时得到的功放输出信号的邻信道功率比能得到显著的改善。

    一种基于迭代学习控制和主曲线分析的数字预失真系统工作方法

    公开(公告)号:CN113612455B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202110938078.8

    申请日:2021-08-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 一种基于主曲线分析和迭代学习控制的数字预失真系统工作方法,主要涉及功率放大器线性化中的数字预失真技术、宽带功率放大器的行为建模、主曲线分析和迭代学习控制。本发明针对GMP模型内核冗余项过多导致建模精度不够高的问题,提出了一种将主曲线分析与GMP模型结合的建模方法,对于F类功放所提功放建模结构比目前流行的TSVR与GMP算法模型拟合效果均提高约2dB。对于非线性更强的Doherty类功放,基于主曲线分析模型比TSVR的建模准确度提升约4dB,比GMP模型提升则约6dB。本发明所构建预失真结构后输出信号的ACPR相比原始功放输出信号的ACPR下降约19.89dB,然后将其与其他常用预失真结构进行对比,结果显示本发明所提结构具有一定的进步性。

    一种多组合模式的宽带或多带Doherty功率放大器架构

    公开(公告)号:CN116317963A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310053627.2

    申请日:2023-02-03

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种多组合模式的宽带或多带Doherty功率放大器架构,属于通信信息技术领域,所述架构包括N+1个输入匹配网络、一个载波功率放大器、N个峰值功率放大器、一个调制网络1、N个不同的匹配网络、以及N个调节网络。本发明结构简单、设计科学合理,使用方便,通过将传统Doherty功放架构重构,将峰值功率放大器变为多路,并且每一个峰值功率放大器对应的功率放大器的匹配网络都不一样,从将Doherty功率放大器运行分为多组合模式进而合成宽带或多带的工作频率。

    一种基于Landweber迭代算法的欠采样数字预失真方法及系统

    公开(公告)号:CN112202695A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202010780485.6

    申请日:2020-08-05

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Landweber迭代算法的欠采样数字预失真方法及系统,该方法首先在欠采样的条件下对功率放大器输出信号进行还原,得到还原出的功率放大器输出信号,基于还原出的功率放大器输出信号建立功率放大器的正向模型,其次增加与发射通道相同的DAC构成辅助通道,新增辅助通道与原有的反馈通道联合构成USR迭代的硬件环路,再通过迭代算法修正功率放大器正向模型和预失真器,本发明主要是在欠采样技术的基础上进行数字预失真技术,然后进一步引入Landweber迭代算法,提出基于Landweber的USR的数字预失真结构。本方法最终达到在相同采样率时能还原出更接近真实功率放大器输出信号的数据,达到更好的预失真效果,相比传统的USR数字预失真在性能上有一定的提升。

    一种复值流水线递归神经网络模型的功放预失真方法

    公开(公告)号:CN110765720A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910865377.6

    申请日:2019-09-12

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 一种复值流水线递归神经网络模型的功放预失真方法,通过复值流水线递归神经网络模型对功放行为模型进行建模,求出预失真器模块,从而对功放输入信号进行预失真操作。首先,利用功放的部分输入输出信号作为测试信号,对功放进行正向建模,通过增强型复值实时递归学习算法对模型权重进行优化,得到最优模型权重,检验模型表征功放的非线性和记忆性的能力;其次,对该模型进行求逆,从而对功放进行逆向建模,得到预失真器结构;最后,使功放的输入信号通过该预失真器结构,得到经过预失真补偿的信号,再将该信号送入功放之中,此时得到的功放输出信号的邻信道功率比能得到显著的改善。

    一种电路参数求解方法及装置

    公开(公告)号:CN111444464A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010268407.8

    申请日:2020-04-08

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种电路参数求解方法及装置。该方法包括:根据电路指标,选取出各个工作频点处的目标参数,选定传输多项式或者参数矩阵;根据不同频点的目标参数,计算得到目标频点特征函数的模值;根据特征函数模值和相位求取目标参数表达式;根据所得到的目标参数表达式一组相位下的目标参数值,计算目标参数的误差函数;通过计算误差的大小来判断当前的目标参数表达式是否满足匹配要求;选出误差最小时的目标参数表达式的相位;根据最小的目标参数表达式的相位,计算出对应的目标参数表达式;通过网络综合理论,对目标表达式进行网络综合,得到最优的电路参数。该方法把电路设计中待求解非线性方程转换为线性方程组,实现电路参数的求解。

    一种基于矢量量化的宽带数字预失真算法

    公开(公告)号:CN113468842A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110938068.4

    申请日:2021-08-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 一种基于矢量量化的宽带数字预失真算法,主要涉及功率放大器线性化中的数字预失真技术、宽带功率放大器的行为建模和矢量量化算法。以矢量量化算法中的K‑means算法为基础,提出了TDWK算法,又在TDWK基础上,考虑添加簇的大小这一先验知识来对算法进行改进,提出了CTDWK算法。每个区域的单独模型选择广义记忆多项式(GMP)模型,将这两种算法与GMP模型相结合,提出了TDWK‑GMP模型和CTDWK‑GMP模型。本方法最终达到在相同采样率时能还原出更接近真实功放输出信号的数据,达到更好的预失真效果,相比基于GMP模型的数字预失真在性能上有一定的提升。选择F类功率放大器作为测试模型,实验结果表明所提出的基于矢量量化的方法在功放数字预失真线性化系统中性能良好。

    一种包络阻抗控制电路、功率放大器电路

    公开(公告)号:CN111654249B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202010439789.6

    申请日:2020-05-22

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域,公开了一种包络阻抗控制结构、功率放大器结构。包络阻抗控制结构包括供匹配网络、供电网络、包络阻抗控制网络,所述匹配网络的一端为信号输入端,另一端为信号输出端,所述匹配网络用于阻抗变换;所述供电网络的一端接入匹配网络中,另一端接电源,所述供电网络用于为晶体管提供直流偏置;所述包络阻抗控制网络的一端连接匹配网络,另一端接地,所述包络阻抗控制网络用于控制包络频带的阻抗。所述功率放大器结构在晶体管输入端和输出端设置包络阻抗控制结构。本发明的包络阻抗控制网络在不影响功率放大器基波工作频带的情况下,灵活地控制包络阻抗,能使包络阻抗始终在宽频带范围内低于某一阈值。

    一种电路参数求解方法及装置

    公开(公告)号:CN111444464B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202010268407.8

    申请日:2020-04-08

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种电路参数求解方法及装置。该方法包括:根据电路指标,选取出各个工作频点处的目标参数,选定传输多项式或者参数矩阵;根据不同频点的目标参数,计算得到目标频点特征函数的模值;根据特征函数模值和相位求取目标参数表达式;根据所得到的目标参数表达式一组相位下的目标参数值,计算目标参数的误差函数;通过计算误差的大小来判断当前的目标参数表达式是否满足匹配要求;选出误差最小时的目标参数表达式的相位;根据最小的目标参数表达式的相位,计算出对应的目标参数表达式;通过网络综合理论,对目标表达式进行网络综合,得到最优的电路参数。该方法把电路设计中待求解非线性方程转换为线性方程组,实现电路参数的求解。

    一种基于迭代学习控制和主曲线分析的数字预失真系统工作方法

    公开(公告)号:CN113612455A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110938078.8

    申请日:2021-08-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 一种基于主曲线分析和迭代学习控制的数字预失真系统工作方法,主要涉及功率放大器线性化中的数字预失真技术、宽带功率放大器的行为建模、主曲线分析和迭代学习控制。本发明针对GMP模型内核冗余项过多导致建模精度不够高的问题,提出了一种将主曲线分析与GMP模型结合的建模方法,对于F类功放所提功放建模结构比目前流行的TSVR与GMP算法模型拟合效果均提高约2dB。对于非线性更强的Doherty类功放,基于主曲线分析模型比TSVR的建模准确度提升约4dB,比GMP模型提升则约6dB。本发明所构建预失真结构后输出信号的ACPR相比原始功放输出信号的ACPR下降约19.89dB,然后将其与其他常用预失真结构进行对比,结果显示本发明所提结构具有一定的进步性。

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