• 제목/요약/키워드: Tapped Delay Line-Neural Network(TDNN)

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Two-Tone 입력을 이용한 RF 전력증폭기 메모리 특성의 신경망 모델링 (Neural Network Modeling of Memory Effects in RF Power Amplifier Using Two-tone Input Signals)

  • 황보훈;김원호;나완수;김병성;박천석;양영구
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.1010-1019
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    • 2005
  • 본 논문에서는 투톤(two-tone) 신호가 입력된 RF 전력 증폭기의 출력단에서 관찰되는 메모리 효과를 신경망회로를 이용하여 모델링 하였다. 입력 신호의 톤 간격과 전력 레벨의 변화에 따른 출력 전력의 IMD(Inter-Modulation Distortion) 비대칭성을 측정하여 고출력 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 확인하였으며, 서로 다른 중심 주파수에서의 메모리 효과도 실험적으로 확인하였다. 투톤 입력 신호 테스트에 기초한 전력 증폭기의 모델링 방법으로 TDNN(Tapped Delay Line-Neural Network)방식을 적용하였으며 이 방식이 다른 여러 가지 모델링 방법과 비교하여 매우 신뢰할만한 정확성을 가짐을 보였다.

RF 전력 증폭기 메모리 효과의 효율적인 측정과 모델링 기법 (Effective Measurement and modeling of memory effects in Power Amplifier)

  • 김원호;황보훈;나완수;박천석;김병성
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.261-264
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    • 2004
  • In this paper, we identify the memory effect of high power(125W) laterally diffused metal oxide-semiconductor(LDMOS) RF Power Amplifier(PA) by two tone IMD measurement. We measure two tone IMD by changing the tone spacing and the power level. Different asymmetric IMD is founded at different center frequency measurements. We propose the Tapped Delay Line-Neural Network(TDNN) technique as the modeling method of LDMOS PA based on two tone IMD data. TDNN's modeling accuracy is highly reasonable compared to the memoryless adaptive modeling method.

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