本文關鍵詞：基于自適應擴展卡爾曼濾波與神經網絡的HPA預失真算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對強記憶功放的非線性問題,提出一種基于自適應擴展卡爾曼濾波與神經網絡的高功放(High power amplifier,HPA)預失真算法.采用實數(shù)固定延時神經網絡(Real-valued focused time-delay neural network,RVFTDNN)對間接學習結構預失真系統(tǒng)中的預失真器和逆估計器進行建模,擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter,EKF)算法訓練神經網絡,從理論上指出Levenberg-Marquardt(LM)算法是EKF算法的特殊情況,并用李亞普諾夫穩(wěn)定性理論分析EKF算法的穩(wěn)定收斂條件,推導出測量誤差矩陣的自適應迭代公式.結果表明:自適應EKF算法的訓練誤差和泛化誤差均比LM算法更低,預失真后的鄰道功率比(Adjacent channel power ratio,ACPR)比LM算法改善了2 d B.
【作者單位】： 福州大學物理與信息工程學院;
【關鍵詞】： 高功率放大器 預失真 神經網絡 非線性 自適應擴展卡爾曼濾波
【基金】：國家自然科學基金(61401099,61401100)資助~~
【分類號】：TP183
【正文快照】： 寬帶射頻高功率放大器(High power amplifier,HPA)應用于無線發(fā)射系統(tǒng),是發(fā)射機中的關鍵部件.高效非均勻包絡調制方式的使用,使得目前的數(shù)字電視寬帶信號,比如國標地面數(shù)字電視(Digi-tal television terrestrial multimedia,DTMB),具有較高峰均功率比(Peak-to-average power r

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