用于功率放大器行为建模与数字预失真的 Walsh 域神经网络
信号处理
2024-07-11 v1
摘要
本文研究了在 Walsh-Hadamard 收发器架构中利用神经网络（NN）非线性建模进行功率放大器（PA）线性化的应用。该新型架构最近被提出用于超宽带系统，旨在通过数字基带硬件的大规模并行化来降低收发器功耗。这种并行化是通过用多维 Walsh-Hadamard 调制替换二维正交调制实现的。该架构尚未解决的研究问题是：传统基带信号处理算法是否能在保持性能的同时实现类似的并行化。作为关键基带算法之一，利用 NN 模型进行 PA 线性化的数字预失真将被适配到并行 Walsh 架构中。通过对最先进 NN 架构进行直接并行化，并扩展以跨域知识蒸馏预训练方法，实现了与正交实现相当的线性化性能。这一结果为将整个基带处理链适配到超宽带、低功耗 Walsh 收发器铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2402.09964,
title = {Walsh-domain Neural Network for Power Amplifier Behavioral Modelling and Digital Predistortion},
author = {Cel Thys and Rodney Martinez Alonso and Antoine Lhomel and Maxandre Fellmann and Nathalie Deltimple and Francois Rivet and Sofie Pollin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.09964},
year = {2024}
}
备注
Accepted for presentation at the 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)