本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率放大器預(yù)失真建模　出處：《微電子學(xué)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合分離信號(hào)對(duì)功率放大器預(yù)失真建模的方法。將輸入/輸出信號(hào)的線性與非線性部分分開(kāi)處理,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,采用LM算法,擬合出功率放大器特性曲線,進(jìn)而建立預(yù)失真模型,使非線性功率放大器的輸入/輸出曲線整體呈線性化。在保證輸出幅度限制和輸出功率最大化的前提下,與未作信號(hào)分離的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法、多項(xiàng)式建模方法以及Saleh函數(shù)模型方法相比較,發(fā)現(xiàn)信號(hào)分離神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法能得到較小的歸一化均方誤差和誤差矢量幅度。仿真結(jié)果表明,采用信號(hào)分離神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)功率放大器及其預(yù)失真建模,整體線性化誤差較小、精度高、效果更佳。
[Abstract]:This paper presents a method of modeling power amplifier predistortion based on neural network and separation signal. The linear and nonlinear parts of input / output signal are treated separately and the good approximation ability of neural network is utilized. Using LM algorithm, the characteristic curve of power amplifier is fitted, and then the predistortion model is established. The input / output curves of the nonlinear power amplifiers are linearized as a whole. On the premise of limiting the output amplitude and maximizing the output power, the neural network modeling method without signal separation is proposed. Compared with the polynomial modeling method and the Saleh function modeling method, it is found that the signal separation neural network modeling method can get smaller normalized mean square error and error vector amplitude. The signal separation neural network is used to model the power amplifier and its predistortion. The overall linearization error is small, the precision is high and the effect is better.
【作者單位】： 沈陽(yáng)建筑大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;高檔石材數(shù)控加工裝備與技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室;沈陽(yáng)工程學(xué)院機(jī)械學(xué)院;
【基金】：遼寧省博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(20131077)
【分類號(hào)】：TN722.75
【正文快照】： 0引言功率放大器,簡(jiǎn)稱功放,是各種通信系統(tǒng)的重要組成部分,是關(guān)鍵的非線性模塊之一[1,2]。功放的非線性特性[3-5]會(huì)影響信息的正確傳輸,如何對(duì)非線性功放精確動(dòng)態(tài)建模是一個(gè)難題。目前,功率放大器行為模型與預(yù)失真模型有Saleh模型、多項(xiàng)式模型、正交三角函數(shù)模型、查找表模型

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