테크노트 더 스마트한 DPD 엔진을 구현하기 위한 신경망 기반 접근법
개요 이 글에서는 차세대 무선 통신을 위한 전력 증폭기(PA)의 신호 왜곡과 에너지 비효율 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 DPD(digital predistortion) 프레임워크를 소개한다. 기존의 다항식 기반 DPD 방식은 계산 복잡성과 비선형성, 메모리 효과에 대한 적응력의 한계로 어려움을 겪고 있다. 이 글에서 제안한 시스템은 첨단 신경망 아키텍처를 활용하여 전치왜곡을 동적으로 최적화함으로써 효율, 적응성, 실시간 보정 성능 면에서 기존 방식보다 뛰어나다. 모델 해석 가능성과 에너지 소비 같은 과제가 남아 있기는 하지만, 이 프레임워크는 확장 가능하고 에너지 효율적인 솔루션을 제공하여 현대 통신망을 위한 RF 송신기 설계에서 중요한 발전을 나타낸다. 머리말 2022년 11월 오픈AI(OpenAI)가 출시한 챗GPT는 인공지능(AI)의 잠재력을 보여주며 가장 빠르게 채택된 소프트웨어 제품 중 하나가 되었다. AI의 하위 분야인 머신러닝(ML)은 의사결정과 데이터 분석과 같은 작업을 가능하게 하여 산업 전반을 변화시키고 있다. 통신 분야에서는 AI와 ML이 신호 왜곡을 줄이고 전력 증폭기(PA)의 효율을 향상시키는 핵심 기술인 DPD(digit
- 하메드 M. 사노고(Hamed M. Sanogo) 수석 엔지니어, 엔드마켓 스페셜리스트 / 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)
- 2025-12-10 15:44