Modelagem comportamental de amplificadores de potência de RF utilizando redes neurais de ligação funcional com polinômio de chebyshev

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Joao Carlos da
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/37136
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Eduardo Gonçalves de Lima
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaLima, Eduardo Gonçalves de, 1980-Silva, Joao Carlos da2024-04-25T19:32:50Z2024-04-25T19:32:50Z2014https://hdl.handle.net/1884/37136Orientador: Prof. Dr. Eduardo Gonçalves de LimaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 21/10/2014Inclui referênciasÁrea de concentração: TelecomunicaçõesResumo: Este trabalho aborda a modelagem comportamental de amplificadores de potencia de RF (PAs RF) utilizando a Rede Neural de Ligacao Funcional (FLNN) com polinomio de Chebyshev (CFLNN). De um ponto de vista matematico, um PA RF pode ser visto como um sistema passa-banda nao linear com memoria. Neste trabalho, diferentemente das abordagens anteriores, a natureza passa-banda do PA RF e imposta ao CFLNN a fim de melhorar o compromisso entre a precisao do modelo e a complexidade computacional. Duas estrategias diferentes para incorporar as restricoes de passa-banda sao investigadas: a primeira estrategia e mudar apenas o processamento dentro do CFLNN e a segunda mudar os sinais de entrada e saida do CFLNN. Os modelos comportamentais baseados em CFLNN propostos sao validados usando dados experimentais medidos em um PA classe AB baseado em transistor GaN (Nitreto de Galio). Verifica-se que, em comparacao com a abordagem caixa-preta anterior, em um cenario de numero similar de parametros, o CFLNN proposto que impoe a restricao de passa-banda modificando seus sinais de entrada e saida reduz o erro quadratico medio normalizado (NMSE) em ate 2 dB e a razao entre a potencia do sinal de erro no canal adjacente e a potencia do sinal de saida na banda passante (ACEPR) em ate 3 dB. Alternativamente, observa- se que, para obter um NMSE inferior a -45 dB, o modelo proposto que impoe a restricao de passa-banda modificando seus sinais de entrada e saida utiliza 80% menos coeficientes que a abordagem anterior (56 parametros ao inves de 281 parametros)Abstract: This work addresses the behavioral modeling of RF power amplifiers (PAs) using the Chebyshev Functional Link Neural Network (CFLNN). From a mathematical point of view, an RF PA can be seen as a nonlinear bandpass system with memory. In here, differently from previous approaches, the bandpass nature of RF PAs is imposed on the CFLNN in order to improve the trade-off between model accuracy and computational complexity. Two different strategies for incorporating the bandpass constraints are investigated: changing the processing through the CFLNN or changing the CFLNN input and output signals. The proposed CFLNN behavioral models are validated using experimental data measured on a GaN-based class AB PA. It is verified that, in comparison with the previous black-box approach in a scenario of similar number of parameters, the proposed CFLNN that imposes the bandpass constraint by modifying its input and output signals reduces the normalized mean square error (NMSE) up to 2 dB and the adjacent channel error power ratio (ACEPR) up to 3 dB58f. : il., tabs., grafs., color.application/pdfDisponível em formato digitalEngenharia elétricaAmplificadores de potenciaChebyshev, Polinômios deRedes neurais (Computação)Modelagem comportamental de amplificadores de potência de RF utilizando redes neurais de ligação funcional com polinômio de chebyshevinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - JOAO CARLOS DA SILVA.pdfapplication/pdf1263722https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/37136/1/R%20-%20D%20-%20JOAO%20CARLOS%20DA%20SILVA.pdf244bcc58d362bff078a4656fbe9f7cb4MD51open accessTEXTR - D - JOAO CARLOS DA SILVA.pdf.txtExtracted Texttext/plain81798https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/37136/2/R%20-%20D%20-%20JOAO%20CARLOS%20DA%20SILVA.pdf.txt4c229ebd6d69120b7aaaded4f350b484MD52open accessTHUMBNAILR - D - JOAO CARLOS DA SILVA.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1113https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/37136/3/R%20-%20D%20-%20JOAO%20CARLOS%20DA%20SILVA.pdf.jpg27bd2f023b1d33b82c942ecdafa3ddd0MD53open access1884/371362024-04-25 16:32:50.616open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/37136Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-04-25T19:32:50Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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