公开(公告)号：CN118862996B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411321333.4

申请日：2024-09-23

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 毕守华 ,  程旭东 ,  任洪志 ,  郭荣迪

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/094 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提供了一种基于条件生成对抗网络的功率放大器线性化方法，其解决了现有功率放大器线性化技术中，数字预失真模型建模性能难以提高的技术问题。包括以下步骤：获取随机生成的输入数据X(n)、功率放大器的实际输出数据Y(n)；构建CGAN‑DPD模型，其包括非线性失真程度提取网络Cnet、生成对抗网络；生成对抗网络包括生成器网络Gnet、判别器网络Dnet；训练非线性失真程度提取网络Cnet、生成器网络Gnet和判别器网络Dnet；随机生成传输信号输入到训练好的CGAN‑DPD模型，该输入数据经过功率放大器后能得到线性化的输出。本申请应用于通信技术领域。

公开(公告)号：CN118862996A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411321333.4

申请日：2024-09-23

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 毕守华 ,  程旭东 ,  任洪志 ,  郭荣迪

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/094 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提供了一种基于条件生成对抗网络的功率放大器线性化方法，其解决了现有功率放大器线性化技术中，数字预失真模型建模性能难以提高的技术问题。包括以下步骤：获取随机生成的输入数据X(n)、功率放大器的实际输出数据Y(n)；构建CGAN‑DPD模型，其包括非线性失真程度提取网络Cnet、生成对抗网络；生成对抗网络包括生成器网络Gnet、判别器网络Dnet；训练非线性失真程度提取网络Cnet、生成器网络Gnet和判别器网络Dnet；随机生成传输信号输入到训练好的CGAN‑DPD模型，该输入数据经过功率放大器后能得到线性化的输出。本申请应用于通信技术领域。