PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

60 GHz 대역 전력 증폭기를 위한 구간별 차등 다항식 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 설계 (Design of A Piecewise Polynomial Model Based Digital Predistortion for 60 GHz Power Amplifier)

10 페이지
기타파일
최초등록일 2025.06.14 최종저작일 2016.05
10P 미리보기
60 GHz 대역 전력 증폭기를 위한 구간별 차등 다항식 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 설계
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 대한전자공학회
    · 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 53권 / 5호 / 3 ~ 12페이지
    · 저자명 : 김민호, 이진구, 김대현, 김영록

    초록

    최근 들어, 밀리미터파 대역을 활용하는 5세대 이동 통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 밀리미터파 대역의 전파 감쇠 특성으로 인하여 전력 증폭기의 비선형성을 완화시키는 방법의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전력 증폭기의 특성을 선형구간과 비선형구간을 구분하여 구간별 계수를 사용하는 구간별 차등 다항식 모델을 제안하였다. 또한, 제안된 모델과 직접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전왜곡기 구현 방안을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 LTE 신호를 인가한 60 GHz 대역 전력증폭기를 위한 제안된 모델과 직접 학습 방식에 기반한 디지털 사전왜곡기를 FPGA로 구현하였고 하드웨어 테스트벤치를 통하여 성능 및 연산 복잡도를 비교 검증하였다. 제안된 모델은 기존 단일 다항식 모델 대비 ACLR 측면에서는 3.3 dB 개선됨을 보였으며 연산 복잡도 측면에서는 7.5 % 감소됨을 보여주었다.

    영어초록

    Recently, the study on 5G mobile communication systems using the millimeter-wave frequency band have been actively promoted and the importance of compensation of the nonlinearity of power amplifier caused by the characteristics of millimeter-wave frequency propagation attenuation is increasing. In the paper, we propose a piecewise polynomial model based on subdivision coefficient which are characteristics of power amplifier separated linear section and a non-linear section. In addition, the structure of digital predistortion based on the proposed model and direct learning method are proposed to implement a digital predistortion. To verify the proposed model, digital predistortion based on the proposed model and direct learning method for 60 GHz power amplifier using LTE signal implemented in the FPGA. And the hard-ware test bench measured performance and complexity. The proposed model achieves 3.3 dB gain over the single polynomial model in terms of the ACLR and reduces 7.5 percent in terms of the complexity.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“전자공학회논문지”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요. 해피캠퍼스의 방대한 자료 중에서 선별하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 목차부터 본문내용까지 자동 생성해 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 캐시를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2025년 07월 31일 목요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
12:04 오전