Modelado Comportamental de Amplificadores de Potencia RF 5G mediante Redes Neuronales

Abstract

Este proyecto busca modelar el comportamiento de amplificadores de potencia RF para aplicaciones 5G mediante el uso de redes neuronales. Con ese fin, se implementó un modelo simulado de amplificador en MATLAB Simulink, del cual se obtuvieron datos en fase y cuadratura de las señales de entrada y salida en modulación 256QAM. A partir de estos datos, se desarrollaron y analizaron tres modelos estructurados: Hammerstein, Wiener y un modelo polinomial con memoria. Estos fueron comparados con un modelo adicional basado en redes neuronales, diseñado para capturar las no linealidades y efectos de memoria presentes en los amplificadores. Cada modelo cuenta con una formulación matemática que representa el comportamiento del dispositivo. Los modelos estructurados se definen mediante ecuaciones fijas, mientras que el modelo neuronal se compone de pesos, funciones de activación, normalización y otros componentes que le permiten adaptarse a diversas condiciones de operación. Además del modelo simulado, se modelaron cuatro amplificadores comerciales utilizando información de sus hojas de especificaciones. Que se complementaron con simulaciones en el software Advanced Design System, donde se implementaron los modelos analíticos para verificar su desempeño frente a datos reales.