NONLINEAR MODELLING OF RADIO FREQUENCY POWER AMPLIFIER BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

thumbnail.default.placeholder
Date
2015-12-23
Authors
AL-HİLALİ, Asaad Wisam Anees
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Nowadays large part of modern communication systems can be mostly implemented by digital circuits. As a result of this, at the radio frequency (RF) front end less circuit components are used. One of the important circuit component at RF front-end is RF power amplifier (PA). Moreover, most of the modern communication systems utilize multicarrier modulation schemes and because of this, system performance becomes more sensitive to nonlinear properties of RF PA. Because of these reasons modelling the RF PA behavior become an important issue. In this thesis behavioral model of an RF PA is obtained by using artificial neural network and extracting the third order intercept point (IP3) by post-processing. Additionally, in a similar manner, small signal S-parameters are modeled by artificial neural network in order to obtain a macro-model for RF PA. Results present that using the proposed method, macromodel of an RF PA can be obtained.
Description
RADYO FREKANSI GÜÇ YÜKSELTECİ’NİN DOĞRUSAL OLMAYAN MODELİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE OLUŞTURULMASI
ÖZ: Son günlerde modern haberleşme sistemlerinin büyük bir bölümü sayısal devreler ile gerçekleştirilmektedir. Bunun sonucu olarak radyo frekansı (RF) ön-ucunda daha az devre elamanının kullanılmasına sebep olmaktadır. RF ön-uçta bulunan devre elamanlarından önemli bir tanesi de RF güç yükseltecidir (GY). Ayrıca modern haberleşme sistemlerinin birçoğu çok taşıyıcılı modülasyon tekniği kullanmaktadır ve bu durum sistem performansını RF GY’nin doğrusal olmayan özelliklerine daha duyarlı hale getirmektedir. Bu sebeplerden dolayı RF GY’nin davranışsal modellenmesini önemli bir konu haline getirmektedir. Bu tezde RF GY’nin davranışsal modeli yapay sinir ağları kullanılarak elde edilmesini ve ardıl işlem sonrası üçüncü derece kesişim noktasının (IP3) belirlenmesini içermektedir. Ayrıca, RF GY için bir makro modelin oluşturulabilmesi için küçük işaret S-parametreleri benzer bir şekilde yapay sinir ağları ile modellenmiştir. Sonuçlar, önerilen metodun RF GY’nin makro modelinin elde edilmesi için kullanılabileceğini göstermektedir.
Keywords
electrical & electronics engineering
Citation