本文關(guān)鍵詞：基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)失真器設(shè)計

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【摘要】：本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于通信系統(tǒng)中,采用級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對功率放大器模型進(jìn)行擬合。論文對傳統(tǒng)級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,對傳統(tǒng)級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最速下降法進(jìn)行了改進(jìn),有效解決了傳統(tǒng)級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)失真器設(shè)計中學(xué)習(xí)速度慢、擬合模型擬合精度低的問題,提高了級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和模型擬合精度。針對級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對功率放大器進(jìn)行擬合的過程中遇到的相關(guān)問題,本文做出了如下解決方案和測試方法:1.針對級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率低,無法滿足部分預(yù)失真器設(shè)計實際應(yīng)用需求的問題,本文引入擬牛頓法,在對功率放大器模型進(jìn)行建模時,將迭代周期從538次,降低到50次以內(nèi)。2.針對級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,在實現(xiàn)中會消耗較多計算和存儲資源的問題,本文對級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不必要的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了合理刪除,優(yōu)化了級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資源消耗降低了三分之一以上。3.在對改進(jìn)后的級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗證時,采用級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對記憶多項式功放模型進(jìn)行建模,并利用記憶多項式辨識出的實際功放模型進(jìn)行仿真。在對帶寬為5MHz的WCDMA信號進(jìn)行處理時,能將其ACPR由-30dB降低到-57dB,并使其NMSE達(dá)到-50.31dB以下。4.在以E類功放為基礎(chǔ)的測試平臺上對級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實驗時,將功放輸出功率設(shè)置在32d Bm左右,輸入信號的中心頻率設(shè)置為1.7GHz、2.0GHz、2.2GHz,寬帶信號帶寬設(shè)置為5MHz,實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能將ACPR從-32.2dB降低到-47.4dB以下。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TN722.75

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本文編號：1258384