論文の概要: Deep Learning Modeling Method for RF Devices Based on Uniform Noise Training Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03936v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 07:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:23.049664
• Title: Deep Learning Modeling Method for RF Devices Based on Uniform Noise Training Set
• Title（参考訳）: 一様雑音学習セットに基づくRFデバイスの深層学習モデリング手法
• Authors: Zhaokun Hu, Yindong Xiao, Houjun Wang, Jiayong Yu, Zihang Gao,
• Abstract要約: 本稿では,一様雑音学習セットを用いたRFデバイスの深層学習に基づくモデリング手法を提案する。 この仮説に基づいて,測定データに基づく完全集積回路モデリングプロセスの設計を行う。 実験結果から, RF装置の非線形特性を均一に捉えることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
• License:
• Abstract: As the scale and complexity of integrated circuits continue to increase, traditional modeling methods are struggling to address the nonlinear challenges in radio frequency (RF) chips. Deep learning has been increasingly applied to RF device modeling. This paper proposes a deep learning-based modeling method for RF devices using a uniform noise training set, aimed at modeling and fitting the nonlinear characteristics of RF devices. We hypothesize that a uniform noise signal can encompass the full range of characteristics across both frequency and amplitude, and that a deep learning model can effectively capture and learn these features. Based on this hypothesis, the paper designs a complete integrated circuit modeling process based on measured data, including data collection, processing, and neural network training. The proposed method is experimentally validated using the RF amplifier PW210 as a case study. Experimental results show that the uniform noise training set allows the model to capture the nonlinear characteristics of RF devices, and the trained model can predict waveform patterns it has never encountered before. The proposed deep learning-based RF device modeling method, using a uniform noise training set, demonstrates strong generalization capability and excellent training performance, offering high practical application value.
• Abstract（参考訳）: 集積回路の規模と複雑さが増大するにつれて、従来のモデリング手法は無線周波数(RF)チップの非線形問題に対処するのに苦労している。 深層学習は、RFデバイスモデリングにますます応用されている。 本稿では,RFデバイスの非線形特性のモデル化と適合を目的とした一様ノイズトレーニングセットを用いた,RFデバイスの深層学習に基づくモデリング手法を提案する。 我々は、一様雑音信号が周波数と振幅の両方にまたがる全ての特性を包含でき、深層学習モデルがこれらの特徴を効果的に捉え、学習できると仮定する。 この仮説に基づいて、データ収集、処理、ニューラルネットワークトレーニングを含む測定データに基づいて、完全な集積回路モデリングプロセスを設計する。 RF増幅器PW210をケーススタディとして,提案手法を実験的に検証した。 実験結果から, RF装置の非線形特性を均一に捉えることができ, トレーニングしたモデルがこれまでに遭遇したことのない波形パターンを予測できることがわかった。 均一なノイズトレーニングセットを用いた深層学習に基づくRFデバイスモデリング手法は、強力な一般化能力と優れた訓練性能を示し、実用的な応用価値を提供する。

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