在無線通信系統(tǒng)中,射頻功放的非線性是信號失真與頻譜增生的主要原因,尤其是對于采用64QAM、256QAM等高峰均功率比的復(fù)雜調(diào)制系統(tǒng),對射頻功放線性度的要求越來越高;然而寬帶射頻功放中存在的強(qiáng)記憶效應(yīng)嚴(yán)重地降低了基于傳統(tǒng)非線性模型的數(shù)字預(yù)失真器的線性化性能。文章提出廣義長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過輸入的時序特性,從時間軸上進(jìn)行模型迭代,利用LSTM模型獨特的長短時序結(jié)構(gòu)以更好地表征寬帶射頻功放的記憶效應(yīng),同時引入時間超前項以構(gòu)建廣義的LSTM模型,進(jìn)一步增強(qiáng)其動態(tài)非線性建模能力。在不同超參數(shù)下的建模結(jié)果表明,該模型的歸一化均方誤差（NMSE）指標(biāo)可達(dá)-42.2895 dB。最后,使用20 MHz帶寬的4載波WCDMA信號,對中心頻率1900 MHz的50 W Doherty功放進(jìn)行預(yù)失真線性化實驗驗證。實驗結(jié)果證實了基于廣義LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)字預(yù)失真器可以使互調(diào)分量降低達(dá)23.27 dB,大大優(yōu)于記憶多項式等傳統(tǒng)非線性模型的非線性校正性能。 

【文章來源】：微波學(xué)報. 2020年03期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
引 言
1 廣義LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字預(yù)失真模型
    1.1 模型的時序機(jī)制
    1.2 模型架構(gòu)
2 實驗驗證
    2.1 實驗平臺
    2.2 數(shù)字預(yù)失真模型構(gòu)建
    2.3 數(shù)字預(yù)失真器結(jié)果
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[J]. 翁天信.  通訊世界. 2019(02)
[2]廣義記憶型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)射頻功放數(shù)字預(yù)失真器[J]. 尹思源,劉太君,葉焱,許高明,楊東旭.  微波學(xué)報. 2018(02)
[3]基于改進(jìn)型徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功放線性化[J]. 林文韜,劉太君,葉焱,李玲,許高明.  微波學(xué)報. 2015(05)

碩士論文
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[2]適用于寬帶功率放大器的自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真技術(shù)研究[D]. 王棟.南京理工大學(xué) 2017
[3]功率放大器數(shù)字預(yù)失真研究[D]. 賈冰.天津大學(xué) 2017



本文編號：2956982