Nova Abordagem de Redes Neurais de Função de Base Radial de Valores Complexos para Modelagem Comportamental de Amplificadores de Potência

This work deals with the behavioral modeling of power amplifiers for wireless communication systems based on complex-valued radial basis function neural network (CVRBFNN). In this work, modifications on the CVRBFNN input and output are proposed with the purpose of optimizing its usage for low-pass equivalent modeling. In comparison with a previous approach of same computational complexity, results from a case study show an improvement in modeling accuracy of up to 8.74 dB in normalized mean square error by the adoption of the proposed configuration. Keywords—Modeling, neural networks, power amplifier, radio frequency, wireless communication systems. I. INTRODUÇÃO Amplificadores de potência de rádio frequência (APRFs) desempenham um papel fundamental em sistemas de comunicações sem fio [1]-[2]. O APRF é o elemento que mais consume energia na cadeia de transmissão e, dessa forma, maximizar a sua eficiência contribui significativamente para aumentar a autonomia dos dispositivos portáteis e reduzir os custos associados à dissipação de calor em estações rádio base. Na operação com eficiência máxima, um APRF apresenta comportamento fortemente não linear [3]. Entretanto, agências reguladoras impõem exigências rigorosas de linearidade na cadeia de transmissão para evitar a interferência entre usuários alocados em canais vizinhos [4]. Sendo assim, para explorar a operação eficiente do APRF sem comprometer a linearidade é necessário linearizá-lo [5]. Uma técnica de linearização amplamente utilizada na literatura é a pré-distorção digital (PDD) em banda base. A PDD consiste em distorcer o sinal de informação de maneira inversa ao APRF, sempre em uma etapa anterior à amplificação. Para o projeto de um esquema de PDD, é necessário o conhecimento de um modelo de baixo custo computacional e capaz de reproduzir fielmente o comportamento de um APRF. Para fins de linearização a modelagem comportamental equivalente passa-baixas é a mais adequada [6]. Nessa modelagem, APRFs são tratados como sistemas caixa-preta, não lineares, com memória e que relacionam sinais de entrada e saída que possuem valores complexos. Séries de Volterra e redes neurais podem ser utilizadas para a modelagem comportamental de sistemas não lineares dinâmicos [6]. As redes neurais, quando comparadas com as séries de Volterra, possuem a vantagem de utilizar um conjunto menor de coeficientes em caso de operação do APRF em regimes fortemente não lineares e de apresentar um melhor comportamento em cenários de extrapolação. Dessa forma, este trabalho dedica-se ao uso de redes neurais, em particular as redes neurais de função de base radial de valores complexos (RNFBRVC) [7]. O uso de RNFBRVC para a modelagem comportamental equivalente passa-baixas de APRFs foi reportado em [8]. Em [8], os valores instantâneos e passados da envoltória complexa de entrada do APRF são aplicados como entradas da RNFBRVC, enquanto que a única saída da RNFBRVC estima o valor instantâneo da envoltória complexa de saída do APRF. Neste trabalho, inicialmente é apresentada uma análise teórica para mostrar que a abordagem de [8] não é a mais otimizada para a modelagem equivalente passa-baixas de APRFs. A justificativa é a seguinte. No projeto de APRFs são utilizadas redes de casamento de impedâncias de saída que atenuam drasticamente as distorções localizadas em zonas harmônicas. Além disso, para fins de modelagem comportamental, o sinal na saída do APRF é medido através de um analisador de sinais vetorial (ASV) que primeiramente aplica um filtro passa-faixa para atenuar ainda mais as distorções localizadas fora da zona fundamental. Dessa forma, o sinal a ser estimado na saída do modelo apresenta níveis desprezíveis de distorções localizadas em zonas harmônicas. Contudo, a abordagem de [8] também gera contribuições em torno de zonas harmônicas que, portanto, oferecem um auxílio insignificante para a melhoria da precisão de modelagem, porém contribuem de maneira significativa para aumentar a complexidade computacional do modelo. Na sequência, é apresentada uma nova abordagem para a modelagem comportamental equivalente passa-baixas de APRFs através de RNFBRVC. Em comparação com a abordagem de [8], na nova abordagem as (M+1) entradas, sendo M a duração da memória, e a única saída da RNFBRVC são modificadas de tal Walter Bastos Pfeffer e Eduardo Gonçalves de Lima ̧ Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Paraná, Curitiba-PR, Brasil, E-mails: walterpfeffer@ufpr.br, elima@eletrica.ufpr.br.