改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

发布时间：2017-10-17 10:45

  本文关键词：改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

  更多相关文章： 高功率放大器 预失真 磷虾群算法 神经网络 NBN算法

【摘要】：为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与neuron-by-neuron(NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络(RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,通过ODEKH算法进行全局搜索获得RVFTDFCCNN的初始化参数,再用NBN算法对RVFTDFCCNN进行训练,同时根据复合函数求偏导数的链式规则,从2个层次对NBN算法中的Jacobian矩阵元素计算进行优化。采用宽带DTMB信号作为输入信号,对预失真系统进行仿真。结果表明:当训练误差和泛化误差均在同一数量级时,RVFTDFCCNN的NBN算法计算量比单隐层(SHL)神经网络明显降低;ODEKH算法比传统磷虾群算法具有更快的收敛速度,ODEKH-NBN联合算法的训练精度比Levenberg-Marquardt(LM)算法提高一个数量级,预失真后的邻道功率比(ACPR)比LM算法改善了2 d B。说明本文的预失真方法具有较低的复杂度和良好的预失真性能。
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院;
【关键词】： 高功率放大器 预失真 磷虾群算法 神经网络 NBN算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401099;61401100)
【分类号】：TN722.75;TP183
【正文快照】： 高功率放大器(high power amplifier,HPA)是远距离无线发射系统不可或缺的部件,在多载波信网络出版时间:2016-11-2 19:13网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/51.1596.T.20161102.1913.002.htmlhttp://jsuese.scu.edu.cn号驱动下,其存在记忆效应,导致严重的非线性失

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