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The authors present a neural network based data-predistorter with memory, for the compensation of high-power amplifier (HPA) nonlinearities in digital microwave radio systems. The overall system (predistorter, pulse shaping filter and HPA) can be seen as a unique FIR multilayer neural network, for which a specific complex-valued backpropagation algorithm can be developed to realise the data predistorter. The proposed scheme can also control the spectrum of the signal after the HPA
Generalized backpropagation algorithm for training a data predistorter with memory in radio systems / Benvenuto, N., Piazza, F., Uncini, A., Visintin, M.. - In: ELECTRONICS LETTERS. - ISSN 0013-5194. - STAMPA. - 32 Nr. 20:(1996), pp. 1925-1926. [10.1049/el:19961279]
Generalized backpropagation algorithm for training a data predistorter with memory in radio systems
The authors present a neural network based data-predistorter with memory, for the compensation of high-power amplifier (HPA) nonlinearities in digital microwave radio systems. The overall system (predistorter, pulse shaping filter and HPA) can be seen as a unique FIR multilayer neural network, for which a specific complex-valued backpropagation algorithm can be developed to realise the data predistorter. The proposed scheme can also control the spectrum of the signal after the HPA
digital radio; microwave links; multilayer perceptrons; telecommunication computing FIR multilayer neural network; data predistorter training; digital microwave radio systems; generalised backpropagation algorithm; high-power amplifier nonlinearities; memory; neural network based data-predistorter; nonlinearities compensation; pulse shaping; signal spectrum control
01 Pubblicazione su rivista::01a Articolo in rivista
Generalized backpropagation algorithm for training a data predistorter with memory in radio systems / Benvenuto, N., Piazza, F., Uncini, A., Visintin, M.. - In: ELECTRONICS LETTERS. - ISSN 0013-5194. - STAMPA. - 32 Nr. 20:(1996), pp. 1925-1926. [10.1049/el:19961279]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/48820
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
