Esquema de linealización con arquitectura de aprendizaje directo y regularización de Ridge

Abstract

En este trabajo se pone a prueba una de las herramientas que brinda la estadística para conseguir estabilidad en las soluciones de un sistema de ecuaciones. Los modelos de doble banda requeridos en múltiples ocasiones para linealizar los sistemas de comunicaciones móviles 5G, suelen ser un problema mal condicionado algebraicamente, presentando problemas en el cálculo de la matriz inversa. Así pues, se aplica regularización de Ridge como método para la obtención de soluciones fiables y alcanzar una arquitectura de aprendizaje estable. Los resultados experimentales se han logrado para un amplificador de potencia de clase AB, cuya tarea ha sido amplificar dos señales concurrentes 5G-NR de 10 MHz de ancho de banda. Este tipo de investigaciones toma importancia debido a la complejidad que va adquiriendo progresivamente la capa física, provocando que la linealización sea un reto cada vez mayor.

In this dissertation, it is tested one of the tools that statistics provides in order to achieve stability in the solutions of a system of equations. The dual-band models, multiple times required to linearize 5G mobile communication systems, are usually a problem that is badly conditioned algebraically, introducing difficulties in the calculation of the inverse matrix. Thus, Ridge regularization is applied as a method to obtain reliable solutions and reach a stable learning architecture. Experimental results have been obtained for a class AB power amplifier, whose task has been to amplify two concurrent 5G-NR signals of 10 MHz bandwidth. This type of research becomes important due to the complexity that it is progressively acquiring in the physical layer, causing linearization to be an increasing challenge.