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摘要:
提出一种基于遗传算法和低阶广义记忆多项式实值神经网络的射频功率放大器数字预失真方法。该方法将遗传算法优化的低阶广义记忆多项式模型与神经网络模型进行级联来增强校正模型与功放失真的匹配程度。它不仅可以提升模型的校正能力,同时可以加快网络的收敛速度。采用60 MHz的三载波LTE信号进行实验,通过与实值延时线神经网络模型对比,在收敛速度上有显著提升,同时在邻道功率泄露ACLR指标上有6 dB左右改善。
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互调失真
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文献信息
篇名 一种优化的神经网络数字预失真方法
来源期刊 西北工业大学学报 学科 工学
关键词 射频功率放大器 数字预失真 神经网络模型 广义记忆多项式模型 实值延时线神经网络模型 遗传算法
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 967-973
页数 7页 分类号 TN919
字数 4416字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯燕 西北工业大学电子信息学院 75 688 15.0 21.0
2 张烈 西北工业大学电子信息学院 7 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
射频功率放大器
数字预失真
神经网络模型
广义记忆多项式模型
实值延时线神经网络模型
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北工业大学学报
双月刊
1000-2758
61-1070/T
大16开
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52-182
1957
chi
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