Extended Hammerstein Behavioral Model Using Artificial Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel extended Hammerstein model is presented to accurately mimic the dynamic nonlinearity of wideband RF power amplifiers (RFPAs). Starting with a conventional Hammerstein model scheme, which fails to predict the behavior of the RFPA with short-term memory effects, two areas of improvements were sought and found to allow for substantial improvement. First, a polar feed-forward neural network (FFNN) was carefully chosen to construct the memoryless part of the model. The error signal between the output and the input signal of the memoryless sub-model was then filtered and then post-injected at the model output. This extra branch, when compared to the conventional Hammerstein scheme, allowed for an extra mechanism to account for the memory effects due to dispersive biasing network that was present otherwise. The excellent estimation capability of the polar FFNN together with the additional filtered error signal post-injection led to remarkable accuracy when modeling two different RFPAs both driven with four-carrier wideband code division multiple access signals. Despite its simple topology and identification procedure, the extended Hammerstein model demonstrated is capable in accurately predicting the dynamic AM/AM and AM/PM characteristics and the output signal spectrum of the RFPA under test.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle