Tytuł pozycji:
Wybór danych uczących dla algorytmów linearyzacji wzmacniaczy mocy
W komunikacie omówiono metodę selekcji danych uczących wykorzystywanych w procesie linearyzacji wzmacniaczy radiowych. Badania weryfikacyjne przeprowadzono w rzeczywistym systemie pobudzanym sygnałem LTE20 MHz dla korygującego odkształcenia (predystorcji) modelowanego wielomianem pamięciowym w architekturze pośredniego uczenia. Zaproponowana metoda, polegająca na budowaniu wektorów uczących ze zbioru sekwencji próbek zbieranych wokół globalnych szczytów, pozwala na co najmniej dwukrotną redukcję rozmiaru wektora.
In this paper the method for selecting of training dataset used in linearization process of RF amplifiers is presented. Verification studies have been carried out with LTE20 signal and linearized in indirect learning architecture with the predistorter based on memory polynomials. The proposed method, which involves building learning vectors with sequences of samples around the global peaks, allows at least a twofold reduction in vector size.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
