基于实复值混合时延神经网络的宽带功放的建模和线性化

来源 :东南大学学报：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：rovewind

【摘要】

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提出了一种新型的实复值混合时延神经网络,用于建模和线性化宽带射频功放.该神经网络包含输入信号的广义记忆效应、复值输入信号和复值输入信号模值的分数阶次,因而其建模精

【作者】

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惠明张新刚张萌余超朱晓维

【机构】

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东南大学毫米波国家重点实验室,南阳师范学院物理与电子工程学院

【出处】

：

东南大学学报：英文版

【发表日期】

：

2018年2期

【关键词】

：

功放神经网络线性化建模 power amplifier neural network linearization modeling

【基金项目】

：

The National Natural Science Foundation of China(No.61561052,61701262),the Science and Technology Foundation of Henan Province(No.182102410062,182102210114),the Science and Technology Foundation of He

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提出了一种新型的实复值混合时延神经网络,用于建模和线性化宽带射频功放.该神经网络包含输入信号的广义记忆效应、复值输入信号和复值输入信号模值的分数阶次,因而其建模精度显著提高.对实复值混合时延神经网络在不同扩展常数、记忆深度、神经元数和阶数时的归一化均方误差(NMSE)进行了比较研究,以建立一个能够有效建模宽带功放强非线性的基带模型—最优时延神经网络(TDNN).采用51dBm宽带功放和25MHz带宽的混合测试信号用于模型的有效性验证.测试结果表明,实复值混合时延神经网络相比记忆多项式模型和实值时延神经网络

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