【摘 要】
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提出了一种基于广义记忆型神经网络(GMNN)的数字预失真器非线性模型,以更好地抑制由于射频功放动态非线性导致的带内失真以及带外频谱扩展等问题。通过引入时间上的超前项,使
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院; 浙江旅游职业技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571251,61501272);浙江省公益技术应用研究项目(2015C34004,2016C34003)
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提出了一种基于广义记忆型神经网络(GMNN)的数字预失真器非线性模型,以更好地抑制由于射频功放动态非线性导致的带内失真以及带外频谱扩展等问题。通过引入时间上的超前项,使得功放模型的记忆效应建模能力得以扩展,通过添加高阶非线性级数,使得功放非线性建模精度进一步提高。文中使用带宽为20 MHz的4载波WCDMA信号作为测试信号,对一个中心频率为460 MHz的60W Doherty射频功放进行数字预失真线性化实验。实验结果表明,广义记忆型神经网络数字预失真器的带外抑制可达19 d B,能更有效地抑制射频功放的带外频谱扩展,相比于其他几种预失真器展现出更好的线性化效果,验证了广义记忆型神经网络数字预失真器的有效性。
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