AI增强型DPD在Altera SoC FPGA上的应用

功率放大器 (PA) 线性化是无线接入网 (RAN) 面临的一项关键挑战，其对计算资源要求严苛。而随着网络向更高频段、更大带宽和更加动态的流量负载发展，对精准数字预失真 (DPD) 的需求也变得愈发迫切。

过去，DPD 通常依赖针对特定 PA 和部署场景调优的固定 DSP 算法。然而，随着系统需求的演进，使用固定流水线已无法获得理想的结果。这正是 AI 增强型 DPD 的价值所在，而 Altera Agilex SoC FPGA 为实现这一技术提供了理想的平台。

AI + DSP：利用统一工具链，实现更智能的预失真

利用 DSP Builder、Quartus Prime 及第三方 AI 软件，工程师能够在协调一致的环境中将 AI 模型集成至传统 DPD 处理链中。这种协同设计方法让工程师能够：

无缝集成机器学习模型进行 DSP 预处理或后处理；

在多种 DPD 拓扑结构和 AI 模型精度之间进行迭代；

快速评估资源占用、时延和线性化准确率之间的权衡方案；

针对实际部署，探索兼顾功耗、性能和占用面积的理想配置。

无论是采用行为模型、记忆多项式还是基于深度学习的估计器，这种工具链都能够支持快速实验，并助力生产级 DPD 解决方案的快速收敛。

对无线基础设施的重要性

功率放大器效率会直接影响基站功耗，这是密集部署和边缘节点中的重大问题。基于 AI 的 DPD 不仅能提升频谱效率，还可降低功率回退需求和散热压力，尤其是当部署在 Agilex FPGA 这类专为低时延并行处理设计的硬件上时，效果更为显著。

通过将传统 DSP 信号链与可编程逻辑中的 AI 推理模块相结合，设计人员能够更加灵活自由地优化射频性能。基于 FPGA 的 AI 不仅使混合架构成为可能，更使其具备了实际应用的可行性。

利用 FPGAi 实现

从实验室到部署的跨越

Altera 提供的统一工具链可以助力无线系统设计人员实现快速迭代、进行深度探索，并最终交付更高性能的 RAN 解决方案。

通过在 FPGA 逻辑结构内完成 AI + DSP 流水线的仿真、测试和部署，您能够更加轻松地实现从概念到落地的转化过程。