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龍圖騰網恭喜中國計量大學申請的專利一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118862996B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411321333.4，技術領域涉及：G06N3/082；該發明授權一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法是由畢守華;程旭東;任洪志;郭榮迪設計研發完成，并于2024-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法，其解決了現有功率放大器線性化技術中，數字預失真模型建模性能難以提高的技術問題。包括以下步驟：獲取隨機生成的輸入數據Xn、功率放大器的實際輸出數據Yn；構建CGAN?DPD模型，其包括非線性失真程度提取網絡Cnet、生成對抗網絡；生成對抗網絡包括生成器網絡Gnet、判別器網絡Dnet；訓練非線性失真程度提取網絡Cnet、生成器網絡Gnet和判別器網絡Dnet；隨機生成傳輸信號輸入到訓練好的CGAN?DPD模型，該輸入數據經過功率放大器后能得到線性化的輸出。本申請應用于通信技術領域。

本發明授權一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于條件生成對抗網絡的功率放大器線性化方法，其特征在于：包括以下步驟：獲取隨機生成的輸入數據Xn、功率放大器的實際輸出數據Yn；構建條件生成對抗網絡預失真模型CGAN-DPD，其包括非線性失真程度提取網絡Cnet、生成對抗網絡；生成對抗網絡包括生成器網絡Gnet、判別器網絡Dnet；訓練非線性失真程度提取網絡Cnet、生成器網絡Gnet和判別器網絡Dnet；隨機生成傳輸信號輸入到訓練好的條件生成對抗網絡預失真模型CGAN-DPD，輸出數據經過功率放大器后能得到線性化的輸出；所述非線性失真程度提取網絡Cnet的訓練，具體方式如下：（1）依據訓練數據對，得到功率放大器真實失真程度數據Dn；所述訓練數據對為實際輸出數據Yn、真實失真程度數據Dn； ；其中，Yn為輸入Xn時的輸出數據，K為功率放大器的增益；（2）將Xn的二維轉換數據輸入非線性失真程度提取網絡Cnet，計算損失函數；步驟（2）具體實現方式如下： 作為非線性失真程度提取網絡Cnet的輸入，輸出特征值結果C1（n）、C2（n）；計算功率放大器真實失真程度數據Dn與輸出特征值結果C1（n）、C2（n）間的距離，得到損失函數； ；其中，為非線性失真程度提取網絡的損失函數，為Dn的幅度分量，為Dn的相位分量，C1（n）為非線性失真程度提取網絡Cnet輸出特征值結果的實部偏差、C2（n）為非線性失真程度提取網絡Cnet輸出特征值結果的虛部偏差；（3）判斷損失函數是否大于閾值，若是，則執行步驟（4）；否則，結束循環；（4）計算損失函數對非線性失真程度提取網絡參數的偏導數，其中為Cnet在第k-1次循環的參數，為Cnet在第k次循環的參數，求損失函數的局部最小值，更新非線性失真程度提取網絡的參數；所述生成器網絡Gnet和判別器網絡Dnet的訓練，具體方式如下：（1）將Yn的二維轉換數據輸入非線性失真程度提取網絡Cnet，得到失真水平預測結果C；（2）將與失真水平預測結果C拼接，得到，輸入生成器網絡Gnet，輸出虛假數據結果Xgen；（3）將Xn的二維轉換數據、生成器網絡Gnet的輸出結果Xgen輸入給判別器網絡Dnet，得到Yreal、Ygen；其中，Yreal是判別器網絡Dnet對二維輸入數據的判別結果，Ygen是判別器網絡Dnet對虛假數據結果Xgen的判別結果；（4）計算生成器網絡Gnet的損失函數Gloss和GNMSE、判別器網絡Dnet的損失函數Dloss；根據Gloss利用梯度下降算法前向傳播，對生成器網絡Gnet的參數進行更新，GNMSE用來判斷模型訓練是否達到閾值；若GNMSE大于閾值，則執行步驟（5）、（6）更新生成器網絡Gnet、判別器網絡Dnet的參數；否則，結束循環；（5）計算判別器網絡損失函數Dloss對判別器網絡參數的梯度，更新，其中為Dnet在第i-1次循環的參數，為Dnet在第i次循環的參數；（6）計算生成器網絡損失函數Gloss對生成器網絡參數的梯度，更新，其中為Gnet在第i-1次循環的參數，為Gnet在第i次循環的參數；所述二維轉換指，將一維數據轉化為二維圖形，轉換為二維應包括數據的IQ分量、當前和過去信號的包絡相關項。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國計量大學，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市錢塘區學源街258號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。