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基于Transformer模型的5G功放预失真研究
DOI,PDF 下载: 57  浏览: 511 
作者王静怡陈景豪许高明
关键词transformer功放记忆效应深度学习
摘要:
为了补偿功放的非线性失真和记忆效应,本文基于一种基于深度学习的Transformer模型用于射频功放非线性建模的数字预失真算法。该模型具有长时序依赖捕获和交互能力,可以很好地表征功放的强非线性失真和记忆效应。为了验证该模型的建模性能和线性化效果,对比了当下流行的数字预失真器模型,实验结果表明,相比于FFNN模型和LSTM模型,建模精度提高了~2.1dB,同时模型参数量减少了~21%。

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