基于RBF神经网络的ROF前传系统非线性行为建模研究

发布时间：2021-02-07 01:52

　　随着接入网技术的持续发展,无线接入通信频谱资源日益紧缺,将通信频段提升至毫米波频段无疑是解决频谱资源稀缺较佳的解决方案,然而毫米波却面临衰减严重无法长距离传输等困扰,光载无线电（Radio over Fiber,ROF）技术利用光纤低损耗、不受电磁干扰,保证信号传输质量、成本低等特点,将光纤用于传输高频毫米波至远端解决了这一困扰。在经过历代移动通信基站架构发展和演变的过程后,ROF前传系统（ROF Fronthaul Systerm）在C-RAN架构的基础上再次引入了ROF技术用来简化RRU结构同时降低基站的建造和维护成本,由于ROF前传系统包含功放、激光器、光电探测器等非线性器件,使整个系统在一定工况下不可避免的遭受非线性失真的困扰,对整个系统构建数字预失真器是解决非线性失真较佳的解决方案,为了能够构建数字预失真器,先对ROF前传系统非线性行为模型建模得到系统模型是较为关键的步骤。本文将径向基函数（RBF）神经网络与递归神经网络递归结构结合来增强模型的记忆效应,在此基础上融合历史时延分量提出了新的RBF神经网络模型来对ROF前传系统非线性行为模型建模,在输入信号为LTE信号时,相对于... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一体式基站在当前的3G和4G网络中，基站架构在原有基础上引入了分布式架构，如图

C-RAN架构

功放的增益和漏极效率曲线以及功放的输入输出功率曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进型广义分数阶记忆多项式的Doherty功放线性化器[J]. 刘太君,惠明,叶焱,申东娅,张萌.  四川大学学报(工程科学版). 2014(01)
[2]一种新的分数阶记忆多项式预失真器[J]. 李波,葛建华,王勇.  电子与信息学报. 2009(08)



本文编号：3021445