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Il nuovo software di linearizzazione basato sul machine learning di NanoSemi integra le soluzioni di NI per il test di amplificatori di potenza RF.
National Instruments ha annunciato la collaborazione con la società NanoSemi per lo sviluppo di funzionalità di test 5G avanzate.
L’arrivo imminente delle reti 5G richiederà l’utilizzo di nuove tecnologie in grado di ottimizzare le prestazioni RF. I progettisti di amplificatori di potenza (PA) 5G RF e di tecnologie FEM (front-end module) spesso faticano a trovare un compromesso tra linearità dei dispositivi, potenza ed efficienza. In risposta alla richiesta di sempre maggiore larghezza di banda ed efficienza del 5G, è necessario creare tecniche di linearizzazione sempre più sofisticate.
NanoSemi ha sviluppato un software avanzato di linearizzazione che si integra perfettamente con le soluzione attualmente offerte da NI per il test di PA e FEM RF. Grazie a queste soluzioni, è possibile effettuare test di PA e FEM utilizzando diverse tecniche DPD in combinazione con forme d’onda 802.11ax, 4G e 5G. Le configurazioni tipiche di un sistema di NI includono la piattaforma PXI, la tecnologia PXI Vector Signal Transceiver, che genera fino a 1 GHz di banda per generazione e misura del segnale, e gli algoritmi di misura NI-RFmx 5G. Il nuovo software NanoSemi Linearizer aggiunge algoritmi DPD (advanced digital predistortion) che utilizzano tecniche di machine learning.
Secondo Nicholas Karter, vice president of product management di NanoSemi, “L’approccio basato su software di NI rende PXI la piattaforma ideale per l’integrazione con il linearizzatore più avanzato attualmente disponibile. Siamo convinti che l’unione tra l’hardware NI e il nostro software permetterà di ottenere una comprensione migliore della performance degli amplificatori di potenza 5G in condizioni di linearizzazione estreme, migliorando di conseguenza il time-to-market dei prodotti front-end del 5G”.
Il software NanoSemi Linerizer – disponibile per il downlaod su LabVIEW Tools Network integra algoritmi DPD NI-RFmx che includono lookup table e metodi polinomiali.
