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Mobile Networks and Applications

Linearization of RF Power Amplifiers in Wideband Communication Systems by Adaptive Indirect Learning Using RPEM Algorithm

  • 27.04.2020
Erschienen in:
Verfasst von
Duc Han Le
Van-Phuc Hoang
Minh Hong Nguyen
Hien M. Nguyen
Duc Minh Nguyen
Erschienen in
Mobile Networks and Applications | Ausgabe 5/2020

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Abstract

In diesem Beitrag wird ein neuer Ansatz der digitalen Prädistortionstechnologie (DPD) vorgeschlagen, der auf der adaptiven indirekten Lernarchitektur (ILA) basiert, indem ein rekursiver Vorhersagefehler-Minimierungsalgorithmus (RPEM) zur Linearisierung von Hochfrequenz-Leistungsverstärkern (HF-Leistungsverstärkern) in neu entstehenden Breitband-Kommunikationssystemen verwendet wird. Im vorgeschlagenen RPEM-basierten Linearisierungsansatz variiert der Vergessfaktor mit der Zeit und ist weniger empfindlich gegenüber Rauschen. Daher werden die Schätzungen der Prädistorter-Parameter im stationären Zustand konsistenter und genauer, so dass die mittleren quadratischen Fehler reduziert werden können. Sowohl die Fehlervektorgröße (EVM) als auch das benachbarte Kanalleistungsverhältnis (ACPR) werden zur Bewertung der DPD-Technik in RF-PAs unter Anwendung der vorgeschlagenen Linearisierung herangezogen. Die Effizienzvalidierung der vorgeschlagenen Methode basiert auf einem simulierten PA-Wiener-Modell.
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Titel
Linearization of RF Power Amplifiers in Wideband Communication Systems by Adaptive Indirect Learning Using RPEM Algorithm
Verfasst von
Duc Han Le
Van-Phuc Hoang
Minh Hong Nguyen
Hien M. Nguyen
Duc Minh Nguyen
Publikationsdatum
27.04.2020
Verlag
Springer US
Erschienen in
Mobile Networks and Applications / Ausgabe 5/2020
Print ISSN: 1383-469X
Elektronische ISSN: 1572-8153
DOI
https://doi.org/10.1007/s11036-020-01545-z
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