[發明專利]用于功率放大器的基于機器學習的數字預失真

在審

• 申請號: 202110652386.4
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113809992A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發明（設計）人: O-E·巴爾布;B·維杰爾加德;J·哈雷貝克
• 申請（專利權）人: 諾基亞技術有限公司
• 主分類號: H03F1/32
• 分類號: H03F1/32
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 馬明月

1.一種裝置，包括：

發送器，被配置為發送信號，其中所述發送器包括功率放大器；

內部反饋接收器，被配置為接收發送的所述信號以獲得內部反饋信號；

第一機器學習模型，被配置為仿真外部反饋接收器，并且基于所述內部反饋信號生成仿真的反饋信號；

第二機器學習模型，被配置為基于所述仿真的反饋信號，確定用于所述功率放大器的數字預失真參數。

2.根據權利要求1的所述的裝置，其中所述內部反饋接收器的帶寬低于所述外部反饋接收器的帶寬，并且/或者其中所述內部反饋接收器的動態范圍低于所述外部反饋接收器的動態范圍。

3.根據權利要求1或權利要求2的所述的裝置，還包括：

用于基于所述數字預失真參數使所述功率放大器線性化的部件，其中所述數字預失真參數包括所述第二機器學習模型的子集。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的裝置，還包括：

用于基于所述仿真的反饋信號和響應于以下一項的信號來重新訓練所述第二機器學習模型：

檢測到重新訓練時段的到期；

檢測到所述功率放大器的性能的改變；

檢測到所述信號的至少一個傳輸參數的更新；或者

從網絡節點接收到用以執行重新訓練的指令。

5.根據任一項前述權利要求所述的裝置，還包括：

用于從所述外部反饋接收器接收外部反饋信號的部件；

用于基于所述內部反饋信號和所述外部反饋信號來訓練所述第一機器學習模型的部件；

用于基于所述信號和所述仿真的反饋信號來訓練所述第二機器學習模型的部件。

6.根據權利要求5的所述裝置，還包括：

用于利用第一基線機器學習模型來初始化所述第一機器學習模型的部件，所述第一基線機器學習模型利用至少一個參考設備而被訓練，以及

用于利用第二基線機器學習模型的子集來初始化所述第二機器學習模型的部件，所述第二基線機器學習模型利用所述至少一個參考設備而被訓練。

7.根據權利要求5或權利要求6所述的裝置，其中所述第一機器學習模型包括生成對抗性網絡(GAN)的生成器網絡。

8.一種方法，包括：

發送信號，其中所述信號利用功率放大器被放大；

由內部反饋接收器接收發送的所述信號以獲得內部反饋信號；

仿真外部反饋接收器，并且利用第一機器學習模型、基于所述內部反饋信號來生成仿真的反饋信號；

利用第二機器學習模型，基于所述仿真的反饋信號來確定用于所述功率放大器的數字預失真參數。

9.一種系統，包括：

參考設備，被配置為發送測試信號集，所述參考設備包括內部反饋接收器，所述內部反饋接收器被配置為接收所述測試信號集以獲得內部反饋信號；

外部反饋接收器，被配置為接收所述測試信號集以獲得外部反饋信號；

用于訓練第一基線機器學習模型用以仿真所述外部反饋接收器并且用以基于所述內部反饋信號來生成仿真的反饋信號的部件，其中對所述第一基線模型的所述訓練基于的是所述內部反饋信號以及從所述外部反饋接收器接收到的所述外部反饋信號；

用于訓練第二基線機器學習模型以基于所述仿真的反饋信號來確定用于所述參考設備的功率放大器的數字預失真參數的部件，其中對所述第二基線機器學習模型的訓練是基于的是所述仿真的反饋信號和所述測試信號集。