為實現(xiàn)通用多載波形(UFMC)和多輸入多輸出(MIMO)相結合的可靠的通信系統(tǒng),需要一種能高效補償由MIMO系統(tǒng)中非線性高功率放大器(HPA)引起的失真和非線性串擾帶來的綜合問題的技術。本文采用一種基于交叉神經網絡(CONN)的非線性補償器來修正非線性串擾和HPA的非線性失真,并且改進了神經網絡的輸入層,采用抽頭延遲線技術進一步解決了記憶性非線性串擾的影響。補償器利用反向傳播的神經網絡的擬合特性,采用Levenberg Marquardt(LM)訓練算法訓練擬合出受非線性串擾影響的HPA逆函數(shù),將其置于HPA后以達到自適應補償?shù)淖饔�。通過仿真試驗證明了該補償方案能很好地補償串擾和非線性失真對系統(tǒng)性能的影響,且對于加入記憶性串擾的非線性失真具有良好的補償特性。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)模型
    1.1 UFMC-MIMO系統(tǒng)模型
    1.2 HPA模型
    1.3 非線性串擾模型
2 非線性補償方案
    2.1 非線性方案結構
    2.2 神經網絡結構
3 仿真結果分析
4 結語



本文編號：3814262