A Uniform Neural Network Digital Predistortion Model of RF Power Amplifiers for Scalable Applications
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Notice bibliographique
Résumé
In this article, a uniform neural network (NN) digital predistortion (DPD) model of radio frequency (RF) power amplifiers (PAs) is proposed for dynamic applications, which is suitable for RF PAs under various operating conditions without updating the coefficients. With the development of communication systems, it is difficult for the DPD to track the nonlinearity of the PA as the operating condition varies frequently. As one of the most promising achievements in recent years, the NN has shown excellent generalization ability, which is applicable to the DPD for scalable applications. In this situation, a uniform neural network model (UNNM), whose structure is a two-stage network, is proposed for scalable output power, scalable bandwidth, or simultaneous scalable power and bandwidth. The experiments are carried out on two sub-6 GHz broadband GaN Doherty PAs (DPAs). The experimental results show that the proposed model can achieve comparable performance without coefficient update in the scalable output power range of about 5 dB and the bandwidth range of 100 MHz, which outperforms the conventional fixed model with better than 3 dB power range and 40 MHz bandwidth range.
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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