Dynamic Behavioral Modeling of 3G Power Amplifiers Using Real-Valued Time-Delay Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel real-valued time-delay neural network (RVTDNN) suitable for dynamic modeling of the baseband nonlinear behaviors of third-generation (3G) base-station power amplifiers (PA). Parameters (weights and biases) of the proposed model are identified using the back-propagation algorithm, which is applied to the input and output waveforms of the PA recorded under real operation conditions. Time- and frequency-domain simulation of a 90-W LDMOS PA output using this novel neural-network model exhibit a good agreement between the RVTDNN behavioral model's predicted results and measured ones along with a good generality. Moreover, dynamic AM/AM and AM/PM characteristics obtained using the proposed model demonstrated that the RVTDNN can track and account for the memory effects of the PAs well. These characteristics also point out that the small-signal response of the LDMOS PA is more affected by the memory effects than the PAs large-signal response when it is driven by 3G signals. This RVTDNN model requires a significantly reduced complexity and shorter processing time in the analysis and training procedures, when driven with complex modulated and highly varying envelope signals such as 3G signals, than previously published neural-network-based PA models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».