基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

• 作者: 张尔扬 李爱红 肖山竹
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 高功率放大器 预失真
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 电子工程·机电工程·应用数学
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 分类号: TN911
• 字数: 2634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2008.03.021

摘要

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张尔扬	国防科技大学电子科学与工程学院	223	1827	20.0	30.0
2	李爱红	国防科技大学电子科学与工程学院	11	51	5.0	7.0
3	肖山竹	国防科技大学电子科学与工程学院	9	49	5.0	6.0