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Linealización de amplificadores de radiofrecuencia con redes neuronales

  • Autores: Raúl García
  • Directores de la Tesis: Nicolás Medrano Marqués (dir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Zaragoza ( España ) en 2020
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: María Teresa Sanz Pascual (presid.), Diego Antolín Cañada (secret.), Guillermo Zatorre Navarro (voc.)
  • Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Electrónica por la Universidad de Zaragoza
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: Zaguán
  • Resumen
    • Linealización de Amplificadores de Radiofrecuencia con Redes Neuronales:

      En está tesis doctoral se aborda la linealización de amplificadores de Radiofrecuencia en profundidad.

      En primer lugar se lleva a cabo una descripción detallada de los diversos sistemas de linealización de amplificadores de radiofrecuencia existentes en la actualidad.

      Posteriormente se lleva a cabo una minuciosa descripción de la modulación de telecomunicaciones TETRA, sobre la cual va a implementarse el sistema de linealización del amplificador de radiofrecuencia.

      A continuación se selecciona la tecnología del amplificador de Radiofrecuencia, llevando a cabo un riguroso análisis de las tres tecnologías más importantes (LDMOS, GaN y GaAs) y demostrando las principales ventajas de la solución escogida.

      Posteriormente, se implementa un sistema de linealización basado en redes neuronales, capaz de linealizar el amplificador de Radiofrecuencia seleccionado, de forma que se cumplan los estándares de telecomunicaciones internacionales para la modulación TETRA y consiguiendo que la complejidad del sistema sea la menor posible, de cara a poder ser implementado empleando los mínimos recursos computacionales y con el menor coste económico posible.

      Por último se lleva a cabo la implementación física real de la solución completa en un terminal portátil de telecomunicaciones, obteniendo unos excelentes resultados en cuanto a prestaciones y ahorro económico y de recursos computacionales de esta solución respecto a las existentes en el mercado hasta la fecha.


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