西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2008年
2期
305-308,329
,共5页
正交频分多址%高功率放大器%反向传播神经网络%预失真
正交頻分多阯%高功率放大器%反嚮傳播神經網絡%預失真
정교빈분다지%고공솔방대기%반향전파신경망락%예실진
针对非线性高功率放大器导致正交频分多址系统传输性能下降问题,采用两个类似结构的单输入单输出反向传播神经网络串联后级联高功率放大器实现其预失真.前一网络是基于改进的非直接学习方法训练得到的高功率放大器的幅度预失真器,克服了非直接学习的缺陷;后一网络是高功率放大器的相位特性模型,回避了逆向模型的弊端.仿真结果显示了在输入回退低至2.93dB时,该方法仍能使高功率放大器输出信号的带外谱扩散降低约15dB,而其他方法此时不能起任何作用,且前者网络规模小于后者,表明了该方法结构简单,能够更加高效地实现正交频分多址系统中非线性高功率放大器的自适应预失真.
針對非線性高功率放大器導緻正交頻分多阯繫統傳輸性能下降問題,採用兩箇類似結構的單輸入單輸齣反嚮傳播神經網絡串聯後級聯高功率放大器實現其預失真.前一網絡是基于改進的非直接學習方法訓練得到的高功率放大器的幅度預失真器,剋服瞭非直接學習的缺陷;後一網絡是高功率放大器的相位特性模型,迴避瞭逆嚮模型的弊耑.倣真結果顯示瞭在輸入迴退低至2.93dB時,該方法仍能使高功率放大器輸齣信號的帶外譜擴散降低約15dB,而其他方法此時不能起任何作用,且前者網絡規模小于後者,錶明瞭該方法結構簡單,能夠更加高效地實現正交頻分多阯繫統中非線性高功率放大器的自適應預失真.
침대비선성고공솔방대기도치정교빈분다지계통전수성능하강문제,채용량개유사결구적단수입단수출반향전파신경망락천련후급련고공솔방대기실현기예실진.전일망락시기우개진적비직접학습방법훈련득도적고공솔방대기적폭도예실진기,극복료비직접학습적결함;후일망락시고공솔방대기적상위특성모형,회피료역향모형적폐단.방진결과현시료재수입회퇴저지2.93dB시,해방법잉능사고공솔방대기수출신호적대외보확산강저약15dB,이기타방법차시불능기임하작용,차전자망락규모소우후자,표명료해방법결구간단,능구경가고효지실현정교빈분다지계통중비선성고공솔방대기적자괄응예실진.
