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公开(公告)号：CN113949350B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111219171.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于基带‑射频联合优化的数字预失真方法及系统，通过采集真实射频功率放大器的收发信号数据集用于对功率放大模型进行训练获取模型系数矢量，采集基带激励信号数据集输入数字预失真模型后经上变频处理后再输入功率放大模型，得到相应的射频输出信号及其功率频谱图；再将射频输出信号进行下变频与线性滤波得到基带恢复信号后通过后失真器模型得到反馈信号，用于计算激励与反馈之间的误差以及MSE，根据数字预失真模型、功率放大模型的模型系数矢量以及上下变频相关参数计算出非线性互调失真的决定因子数学表达式；最后根据基于基带‑射频特性的联合优化目标函数推导递归最小二乘(RLS)改进算法并根据算法迭代更新数字预失真模型系数矢量，使联合优化目标函数收敛从而实现射频功率放大器的线性优化，令数字指标MSE与射频指标IMDs共同降低。
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公开(公告)号：CN119724177A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411830100.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种面向节能语义通信的两阶段资源优化方法，通过构造包含信道分配传输模型、数据队列模型和电池与能量模型的面向节能语义通信的资源优化问题，将最大化系统长时间下的语义能量效率作为优化目标，通过基于多维离散近端策略优化算法得到信道分配和不同用户提取语义时单个单词语义符号的数量，再通过深度确定性策略梯度算法得到不同信道的功率分配的两阶段深度学习，实现针对可持续供电的语义通信系统的资源优化配置。本发明通过变量转换以及多维离散动作空间，显著降低同时处理多个离散动作空间时神经网络输出的维度并提高收敛性能，适用于各类含有复杂混合优化变量的无线语义通信系统构成的场景。
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公开(公告)号：CN113949350A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111219171.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于基带‑射频联合优化的数字预失真方法及系统，通过采集真实射频功率放大器的收发信号数据集用于对功率放大模型进行训练获取模型系数矢量，采集基带激励信号数据集输入数字预失真模型后经上变频处理后再输入功率放大模型，得到相应的射频输出信号及其功率频谱图；再将射频输出信号进行下变频与线性滤波得到基带恢复信号后通过后失真器模型得到反馈信号，用于计算激励与反馈之间的误差以及MSE，根据数字预失真模型、功率放大模型的模型系数矢量以及上下变频相关参数计算出非线性互调失真的决定因子数学表达式；最后根据基于基带‑射频特性的联合优化目标函数推导递归最小二乘(RLS)改进算法并根据算法迭代更新数字预失真模型系数矢量，使联合优化目标函数收敛从而实现射频功率放大器的线性优化，令数字指标MSE与射频指标IMDs共同降低。
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