發(fā)布時(shí)間：2020-02-19 01:25

【摘要】：在分析寬頻帶CMMB直放站高功率功放(HPA)特性的基礎(chǔ)上,提出了一種可分離處理功放記憶效應(yīng)和非線(xiàn)性的延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FIR-NLNNN)模型。該模型以實(shí)數(shù)延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RVTDNN)為基礎(chǔ),用Levenberg-Marquardt(LM)優(yōu)化算法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系數(shù),在模型中新增參數(shù)w0,給出了LM算法的修改公式。接著在預(yù)失真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中引入Bayesian機(jī)理消除LM算法的過(guò)擬合現(xiàn)象,構(gòu)建CMMB數(shù)字直放站的間接學(xué)習(xí)預(yù)失真器,擬合HPA的非線(xiàn)性和記憶效應(yīng)。結(jié)果表明:RVTDNN和FIR-NLNNN 2種預(yù)失真器均能顯著提高系統(tǒng)性能,降低鄰信道功率比30 dB左右。在保持均方誤差(MSE)小于10-6的情況下,FIR-NLNNN結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)比RVTDNN結(jié)構(gòu)減少了近50%,迭代過(guò)程中的乘法和加法次數(shù)約降低75%。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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5 邢s，

本文編號(hào)：2580873