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实现更智能的数字预失真引擎：一种基于神经网络的方法
为了解决下一代无线通信中功率放大器(PA)的信号失真和效率低下的难题，本文提出了一种AI驱动的数字预失真(DPD)框架。基于多项式的传统DPD方法存在计算复杂性问题，而且对非线性和记忆效应的适应能力有限。本文提出的系统利用了先进的神经网络架构动态优化预失真，在效率、适应性和实时校正等方面均优于传统方法。尽管存在模型可解释性和能耗等挑战，基于此框架打造的可扩展、高效率的解决方案依然代表了现代通信网络射频发射器设计的一项重大进步。
为了解决下一代无线通信中功率放大器(PA)的信号失真和效率低下的难题，本文提出了一种AI驱动的数字预失真(DPD)框架。基于多项式的传统DPD方法存在计算复杂性问题，而且对非线性和记忆效应的适应能力有限。本文提出的系统利用了先进的神经网络架构动态优化预失真，在效率、适应性和实时校正等方面均优于传统方法。尽管存在模型可解释性和能耗等挑战，基于此框架打造的可扩展、高效率的解决方案依然代表了现代通信网络射频发射器设计的一项重大进步。
