基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的HPA预失真算法

发布时间：2017-06-26 18:07

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【摘要】：针对强记忆功放的非线性问题,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的高功放(High power amplifier,HPA)预失真算法.采用实数固定延时神经网络(Real-valued focused time-delay neural network,RVFTDNN)对间接学习结构预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)算法训练神经网络,从理论上指出Levenberg-Marquardt(LM)算法是EKF算法的特殊情况,并用李亚普诺夫稳定性理论分析EKF算法的稳定收敛条件,推导出测量误差矩阵的自适应迭代公式.结果表明:自适应EKF算法的训练误差和泛化误差均比LM算法更低,预失真后的邻道功率比(Adjacent channel power ratio,ACPR)比LM算法改善了2 d B.
【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 神经网络 非线性 自适应扩展卡尔曼滤波
【基金】：国家自然科学基金(61401099,61401100)资助~~
【分类号】：TP183
【正文快照】： 宽带射频高功率放大器(High power amplifier,HPA)应用于无线发射系统,是发射机中的关键部件.高效非均匀包络调制方式的使用,使得目前的数字电视宽带信号,比如国标地面数字电视(Digi-tal television terrestrial multimedia,DTMB),具有较高峰均功率比(Peak-to-average power r

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本文编号：487067