【摘要】：本文主要介紹采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來設(shè)計(jì)Doherty功率放大器非線性模型。文中是從功率效率、輸入功率與輸出功率的關(guān)系兩個(gè)方面來對(duì)Doherty功率放大器進(jìn)行設(shè)計(jì)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可操作性強(qiáng)，，可以逼近任意的非線性映射關(guān)系，能夠有效地解決非線性目標(biāo)函數(shù)的逼近問題，在放大器建模方面得到了廣泛應(yīng)用。對(duì)于通常所說的傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它把一組輸入樣本與輸出樣本之間的問題轉(zhuǎn)變成一個(gè)非線性的優(yōu)化問題，但是傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著自身的缺陷，在功放設(shè)計(jì)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)輸出的功率效率與輸出功率無法達(dá)到實(shí)際功放的要求。針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，本文采用附加動(dòng)量項(xiàng)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)率相結(jié)合的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來完成功率放大器的非線性模型設(shè)計(jì)。 為構(gòu)建更為準(zhǔn)確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要對(duì)改進(jìn)的BP算法選擇合適的參數(shù)，即要選擇出合適的動(dòng)量因子與學(xué)習(xí)率。學(xué)習(xí)率取值過大會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)震蕩不穩(wěn)定，取值過小雖然可以避免不穩(wěn)定，但是增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)訓(xùn)練，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)動(dòng)量因子取值為0.9是可以有效地減緩網(wǎng)絡(luò)的震蕩趨勢(shì)，同時(shí)采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的改進(jìn)BP算法，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在過程中誤差增大時(shí)減小學(xué)習(xí)率，當(dāng)誤差減小時(shí)增加學(xué)習(xí)率，利用其可以實(shí)時(shí)的調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率大小的優(yōu)點(diǎn)，有效地加快了網(wǎng)絡(luò)的收斂時(shí)間。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)均來自Doherty功率放大器的單音信號(hào)。將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的誤差收斂結(jié)果作比較，就收斂速度來講，通過收斂曲線可以明顯的看出改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法要比傳統(tǒng)方法快得多；將兩種方法的曲線擬合結(jié)果的誤差也進(jìn)行比較，結(jié)果表明使用改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法曲線擬合精度要比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更高。通過一系列的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比說明改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到更高精度的功放設(shè)計(jì)結(jié)果。
【圖文】：

圖 2-2 理想的線性系統(tǒng)of nonlinear power amplifier on the signal c圖 2-3 放大器的 1dB 非線性Fig. 2-3 1dB nonlinear amplifier指輸出信號(hào)在放大器輸入信號(hào)的幅度現(xiàn)為非線性現(xiàn)象[24]。在大信號(hào)狀態(tài)以下三個(gè)方面：

放大器的1dB非線性Fig.2-31dBnonlinearamplifier
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN722;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2556888