【摘 要】
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为实现通用多载波形(UFMC)和多输入多输出(MIMO)相结合的可靠的通信系统,需要一种能高效补偿由MIMO系统中非线性高功率放大器(HPA)引起的失真和非线性串扰带来的综合问题的技
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为实现通用多载波形(UFMC)和多输入多输出(MIMO)相结合的可靠的通信系统,需要一种能高效补偿由MIMO系统中非线性高功率放大器(HPA)引起的失真和非线性串扰带来的综合问题的技术。本文采用一种基于交叉神经网络(CONN)的非线性补偿器来修正非线性串扰和HPA的非线性失真,并且改进了神经网络的输入层,采用抽头延迟线技术进一步解决了记忆性非线性串扰的影响。补偿器利用反向传播的神经网络的拟合特性,采用Levenberg Marquardt(LM)训练算法训练拟合出受非线性串扰影响的HPA逆函数,将其置于H
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