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公开(公告)号：CN114598278A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210329896.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种双输入双输出功率放大器，包括两个射频信号输入端、两个子功放和四端口网络；四端口网络包括两个输入端和输出端；两个射频信号输入端分别将射频信号对应输入一个子功放；两个子功放进行功率放大后，子功放将功率放大后的信号各自输入到四端口网络的一个输入端中；四端口网络的每个输出端连接有一根天线，两个输出端分别将功率馈送至对应的天线。本发明提出的双输入双输出功放，可根据外部环境，进行分离函数的重组，实现工作模式重构，对抗外部环境带来的性能下降。此外，通过宽带四端口网络综合技术、宽带子功放设计方法，可实现双输入双输出功放带宽扩展，解决现有双输入双输出功放带宽较窄的问题，更适用于未来高速通信系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111245375B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010059771.3
申请日：2020-01-19
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种复值全连接递归神经网络模型的功放数字预失真方法，利用复值全连接递归神经网络模型来模拟复杂的功率放大器模型，进而得到功率放大器逆模型，并实现自适应数字预失真。其中功率放大器模型是基于复值神经网络理论，在实时递归学习算法基础上采用改进的复值实时递归学习算法，针对数字通信系统发射端功放模型实现更精准的模型逼近。本发明结合了递归神经网络中的实时递归学习算法，在原有的实值递归神经网络模型上提出效果更优的复值全连接递归神经网络模型，进一步推广出复值实时递归学习算法。经仿真验证，本发明模型结构和算法在训练时间、建模准确度方面性能较好，可以保障功放非线性的较高拟合度。
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公开(公告)号：CN111245375A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010059771.3
申请日：2020-01-19
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种复值全连接递归神经网络模型的功放数字预失真方法，利用复值全连接递归神经网络模型来模拟复杂的功率放大器模型，进而得到功率放大器逆模型，并实现自适应数字预失真。其中功率放大器模型是基于复值神经网络理论，在实时递归学习算法基础上采用改进的复值实时递归学习算法，针对数字通信系统发射端功放模型实现更精准的模型逼近。本发明结合了递归神经网络中的实时递归学习算法，在原有的实值递归神经网络模型上提出效果更优的复值全连接递归神经网络模型，进一步推广出复值实时递归学习算法。经仿真验证，本发明模型结构和算法在训练时间、建模准确度方面性能较好，可以保障功放非线性的较高拟合度。
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公开(公告)号：CN114696754B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210377122.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H03F1/32 , H04L25/49 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 一种数字预失真器建模方法，获取硬件通信系统的原始输送信号x(n)和输出信号y(n)；对原始输送信号x(n)和输出信号y(n)处理后，建立基于CLS‑TSVR的功放模型；对功放模型求逆，得到数字预失真器。本发明对于TSVR建模的不等式约束问题，采用最小二乘算法得到等式解；针对最小二乘双子支撑向量回归(LSTSVR)支撑向量不稀疏的问题，本发明提出将Cholesky分解应用于复杂核矩阵的求解得到稀疏最小二乘双子支撑向量回归(CLSTSVR)的建模结构。利用本发明提出的CLSTSVR方法构建预失真器，之后再将预失真器和功放级联，构建预失真系统，其输出信号的ACPR相比原始功放输出信号下降约16.88dBc，比TSVR逆模结构的预失真器的ACPR改善提高约5.56dBc。
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公开(公告)号：CN115296619A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210377121.2
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种基于多维幅度切换记忆多项式的宽带数字预失真方法，本发明提出一种切换行为模型，利用当前输入信号的幅度和记忆项输入信号的幅度将模型的输入信号序列划分为不同的类，并对每一类的输入数据使用单独的模型进行运算。每个类使用记忆多项式模型作为其子模型，将多维幅度分类算法与MP模型相结合，提出了基于多维幅度切换的记忆多项式模型，并采用直接学习结构，迭代完成非线性系统辨识和模型系数求取。本方法最终达到在相同采样率时能还原出更接近真实功放输出信号的数据，达到更好的预失真效果，相比基于MP模型的数字预失真在性能上有一定的提升。
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公开(公告)号：CN114696754A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210377122.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H03F1/32 , H04L25/49 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 一种数字预失真器建模方法，获取硬件通信系统的原始输送信号x(n)和输出信号y(n)；对原始输送信号x(n)和输出信号y(n)处理后，建立基于CLS‑TSVR的功放模型；对功放模型求逆，得到数字预失真器。本发明对于TSVR建模的不等式约束问题，采用最小二乘算法得到等式解；针对最小二乘双子支撑向量回归(LSTSVR)支撑向量不稀疏的问题，本发明提出将Cholesky分解应用于复杂核矩阵的求解得到稀疏最小二乘双子支撑向量回归(CLSTSVR)的建模结构。利用本发明提出的CLSTSVR方法构建预失真器，之后再将预失真器和功放级联，构建预失真系统，其输出信号的ACPR相比原始功放输出信号下降约16.88dBc，比TSVR逆模结构的预失真器的ACPR改善提高约5.56dBc。
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