基于 GAPSO＿BP 神经网络的 Doherty功放行为模型

• 作者: 南敬昌 许璟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 功率放大器 行为模型 GAPSO算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TN722.7+5|TP391.9
• 字数: 3002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.016

摘要

在通信系统级仿真中，精确构建行为模型对设计和优化射频功率放大器是极为重要的。在BP神经网络模型的基础上，提出一种由遗传算法和粒子群算法结合的混合算法对网络进行优化，构建GAPSO＿BP功放行为模型，利用Doherty结构的功放输入输出电压数据对模型进行仿真。通过对电压均方根误差以及收敛速度的比较，最终得出基于GAPSO算法构建的模型比基于原有两种算法构建的模型有更好的拟合性，功放实际输出和模型输出之间的均方误差达到了0．0011，进而可以更精确地描述射频功率放大器的非线性特性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南敬昌	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	143	665	12.0	15.0
2	许璟	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	5	31	3.0	5.0