Research on modeling and evaluation methods of nonlinear elements in RF link

Aiming at the nonlinear problem in radio frequency(RF) link of wireless system, a novel behavioral modeling and prediction technique is proposed to improve the prediction accuracy of the output spectrum. The novel nonlinear model consists of a memoryless polynomial model (power series, PS) and an error compensation model based on long short term memory (LSTM) network. The PS model is fast and efficient, but it cannot guarantee the accuracy of modeling and prediction results because of its simplicity. LSTM model makes up for the above shortcomings of PS model by introducing long term and short term memory. The proposed method is validated by numerical simulation and experimental tests, and the results show that the prediction error of the proposed method is less than 2dB. In addition, the effect of noise on the model is evaluated. In the range of -5dB to 30dB, the error of the model coefficient shows a monotonically decreasing form with the increase of the SNR. Finally, the proposed model is used to evaluate the nonlinear effects of two low noise amplifiers.

Mirando al problema non lineare nel collegamento a radiofrequenza del sistema wireless, viene proposta una nuova tecnica di modellazione e previsione comportamentale per migliorare l'accuratezza della previsione dello spettro di uscita. Il nuovo modello non lineare consiste in un modello polinomiale senza memoria (serie di potenze, PS) e un modello di compensazione degli errori basato sulla rete di memoria a lungo termine (LSTM). Il modello PS è veloce ed efficiente, ma non può garantire l'accuratezza dei risultati di modellazione e previsione a causa della sua semplicità. Il modello LSTM compensa le carenze del modello PS sopra menzionate introducendo la memoria a lungo e breve termine. Il metodo proposto è validato mediante simulazione numerica e test sperimentali, e i risultati mostrano che l'errore di previsione del metodo proposto è inferiore a 2 dB. Inoltre, viene valutato l'effetto del rumore sul modello. Nell'intervallo da -5 dB a 30 dB, l'errore del coefficiente del modello mostra una forma monotonicamente decrescente con l'aumento del SNR. Infine, il modello proposto viene utilizzato per valutare gli effetti non lineari di due amplificatori a basso rumore.