基于實(shí)值時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功放預(yù)失真研究

摘要： 為了實(shí)現(xiàn)傳輸速率高達(dá)千兆比特每秒(Gbps)的目標(biāo),5G通信系統(tǒng)需要更寬的傳輸帶寬和更高的調(diào)制度,這些對(duì)射頻功放的線性度提出了更加苛刻的要求。必須對(duì)功放的非線性進(jìn)行線性化。文中構(gòu)建了一種基于實(shí)值時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Real-Valued Temporal Convolutional Networks,RVTCN)模型的數(shù)字預(yù)失真器。RVTCN模型利用擴(kuò)大因果卷積(Dilated ...