用记忆型BP神经网络实现HPA预失真的算法研究

• 作者: 温永杰 黄春晖
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高功率功放 预失真器 神经网络 记忆效应 LM算法 Bayesian算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 学 术 论 文
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TN919
• 字数: 4506字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.01.003

摘要

在分析宽频带CMMB直放站高功率功放(HPA）特性的基础上，提出了一种可分离处理功放记忆效应和非线性的延时神经网络（ FIR-NLNNN ）模型。该模型以实数延时神经网络（ RVTDNN ）为基础，用Levenberg-Marquardt（LM）优化算法确定神经网络系数，在模型中新增参数 w0，给出了 LM 算法的修改公式。接着在预失真神经网络系统中引入Bayesian机理消除LM算法的过拟合现象，构建CMMB数字直放站的间接学习预失真器，拟合HPA的非线性和记忆效应。结果表明：RVTDNN和FIR-NLNNN 2种预失真器均能显著提高系统性能，降低邻信道功率比30 dB左右。在保持均方误差（MSE）小于10-6的情况下，FIR-NLNNN结构的网络参数比RVTDNN结构减少了近50%，迭代过程中的乘法和加法次数约降低75%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄春晖	福州大学物理与信息工程学院	45	242	8.0	14.0
2	温永杰	福州大学物理与信息工程学院	1	17	1.0	1.0