Orientador : Prof. Dr. Eduardo Gonçalves de Lima / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 21/10/2014 / Inclui referências / Área de concentração: Telecomunicações / Resumo: 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). Palavras-chave-Amplificador de potencia; modelagem; polinomio de Chebyshev; radio-frequencia; rede neural de ligacao funcional; sistema passa-banda. / 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 dB. Keywords-Bandpass system; Chebyshev polynomial; functional link neural network; modeling; power amplifier; radio-frequency.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/37136 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Silva, Joao Carlos da |
| Contributors | Lima, Eduardo Gonçalves de, Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 58f. : il., tabs., grafs., color., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Disponível em formato digital |
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