An Analog Neural Network for Wideband Predistortion of Pico-cell Power Amplifiers
Notice bibliographique
Résumé
Pico-cell base-station power amplifiers (PA) generally generate less than 2W of power and operate at peak efficiency. This implies that to meet stringent wideband wireless standards, said amplifiers require linearization. The complexity and consequently power consumption of the linearizer is proportional to the power amplifiers efficiency and independent of output power. As a consequence, standard linearizers used in high PAs become unfeasible for use with pico-cell PAs as they are power intensive thus degrading the efficiency of the linearizer-PA combination. Feedback linearizers are only valid for narrowband stimuli while feedforward linearizers also suffer from the same total efficiency degradation due to the power consumption of the auxiliary amplifier. This leaves predistortion as the only viable option provided the algorithm/architecture is tailored to provide the same linearity benefit for high PAs as pico-cell PAs but with lower power consumption. The choice of neural networks as a predistortion algorithm compared to others such as Weiner, and Hammerstein stems from their ability to provide a suitable tradeoff between ACPR and EVM metrics. This thesis introduces an efficient dynamic neural network implementation which is specifically tailored for PA linearization. The focus and novelty of this work lies in the system inversion of measured PA non-linearity with a custom training algorithm as well as circuit design and hardware implementation of analog networks. Analog circuits are chosen to eliminate the power dependence of digital circuits on data rates; an effect which is most keenly felt for wideband stimuli. The implementation challenges include circuit design for large signal synaptic weights, wideband active delay elements, and an activation function. The aforementioned challenges have been tackled to yield a weight-limited algorithm which iv trains a neural network predistorter to improve the ACPR and EVM of the pico-cell power amplifier by at least 13.5dB and 8.7% respectively. Furthermore, the implemented analog neural network predistorter circuits have a bandwidth and linearity of 50MHz and 5 bits respectively with suggested improvements to increase the performance to 120MHz and 7 bits respectively. v
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».