东京工业大学 (Tokyo Tech) 的工程师展示了一种简单的计算方法，可改善功率放大器 (PA) 的线性化，例如毫米波系统和其他电信系统中使用的功率放大器。 所提出的技术涉及训练小型神经网络，以根据校准扫描期间的频率响应直接估计数字预失真（DPD）多项式的系数。
在我们周围的世界中，过去几十年来，工程领域正在悄然发生但非常重要的演变。 随着技术的发展，越来越明显的是，构建物理上尽可能接近完美的设备并不总是正确的方法。 这是因为它通常会导致设计非常昂贵、构建复杂且耗电。 工程师，尤其是电子工程师，已经非常熟练地使用高度不完善的设备，使它们的行为足够接近理想情况以成功应用。 历史上，一个众所周知的例子是磁盘驱动器，其中控制系统的进步使得在使用充满缺陷（例如非线性和各种不稳定性）的机电硬件的同时实现令人难以置信的密度成为可能。
无线电通信系统也出现了类似的问题。随着载波频率不断增加，信道封装越来越密集，电信系统中使用的射频功率放大器 (RF-PA) 对线性度的要求也越来越严格。传统上，最佳线性度由称为“A 类”的设计提供，这种设计牺牲了大量功率来维持晶体管以最线性的方式响应的区域内的运行。另一方面，高能效设计受到非线性的影响，如果不进行适当的校正，它们就会变得不稳定。情况越来越糟，因为最新蜂窝系统使用的调制系统在最低强度符号和最高强度符号之间的功率比非常高。特定类型的 RF-PA（如 Doherty 放大器）非常合适且节能，但它们的固有非线性是不可接受的。
在过去的二十年中，高速数字信号处理已变得广泛可用、经济且高效，从而导致算法的出现，允许通过有意“扭曲”信号来实时校正放大器非线性。补偿放大器物理响应的方式。 这些算法统称为数字预失真 (DPD)，代表了模拟领域中相同方法的早期实现的演变。 多年来，人们提出了许多类型的 DPD 算法，通常涉及放大器通过所谓的“观测信号”进行实时反馈以及相当密集的计算。 虽然这种方法对第三代和第四代蜂窝网络（3G、4G）的发展起到了重要作用，但由于两个原因，它无法满足第五代（5G）网络的新兴要求。 首先，密集的天线阵列会受到相邻元件之间的显着干扰（称为串扰），从而难以获得干净的观测信号并导致不稳定。 由于频率的不断增加，情况变得更加糟糕。 其次，密集的天线阵列需要非常低功耗的解决方案，这与对每个单独元件进行复杂处理的想法不兼容。
“我们从两个公认的数学事实出发，提出了这个问题的解决方案。首先，当非线性应用于正弦信号时，它会扭曲它，导致新频率的出现。它们的强度提供了一种排序签名，如果非线性是多项式，则几乎与一组系数唯一相关。 其次，几十年前引入的早期类型的多层神经网络是通用函数近似，因此能够。该研究所依据的专利的主要发明人、东京工业大学前特聘副教授 Ludovico Minati 教授解释道：“学习这种关联并反转它。”
基于 CMOS 技术的最新类型的 RF-PA，即使它们具有严重的非线性，也往往具有相对简单的响应，没有记忆效应。 该研究的主要作者 Aravind Tharayil Narayanan 博士解释说：“这意味着 DPD 问题可以简化为找到合适多项式的系数，并且以一种足够快速且稳定的方式进行实际操作。” 通过专用的硬件架构，东京工业大学Nano传感单元的工程师能够实现一个系统，该系统可以根据几毫秒内获取的有限数据自动确定 DPD 的多项式系数。 在“前台”（即一次一条路径）执行校准可以减少与串扰相关的问题，并大大简化设计。 虽然不需要观察信号，但校准可以通过输入附加信号（例如芯片温度、电源电压以及连接天线的移相器和耦合器的设置）自行调整以适应变化的条件。 虽然标准合规性可能会带来一些限制，但该方法原则上是广泛适用的。
“由于实时发生的处理非常有限，因此硬件复杂性真正降低到最低，并且功率效率最大化。我们的结果证明，这种方法原则上足以有效地支持最新的新兴标准。另一个非常方便的功能是，元件之间可以共享大量硬件，这在密集阵列设计中特别方便。”开发该技术的东京工业大学Nano传感部门负责人 Hiroyuki Ito 教授补充道。 作为 NEDO 资助的产学合作项目的一部分，作者与产品部门的工程师团队密切合作，在富士通有限公司提供的、运行频率为 28 GHz 的真实、领先的硬件上测试了这一概念。移动系统事业部企划部。 未来的工作将包括使用专用 ASIC 设计进行大规模实施、详细的标准合规性分析以及各种设置下的现场实际基准测试。
该方法和设计的国际 PCT 申请已提交。
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