基于级联神经网络的预失真器设计

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2、所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作＾。及取得的研究成果据我所知，除了文中特别加臥标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰巧过的研究成果，也不包含为获得化子科技火学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。－作者签名：４＾口期：年＾日论支使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文聞家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，的规定，有权保留并向允许论文被查阅和借閒。本人授权电子科技大学可影将学位论义的伞部或部分内容编

3、入有义数据库进行检索，可＾＾采用印、缩印或扫描等复制手段保备、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）私柄‘作者签名：呼夺导师签名：刖气月：年又月／告曰分类号密级注1UDC学位论文基于级联神经网络的预失真器设计（题名和副题名）罗永遥（作者姓名）指导教师何松柏教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业电路与系统提交论文日期2016年5月16日论文答辩日期2016年5月19日学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号TheResearchofDigitalPre

4、-distortionTechnologyonPowerAmplifierwithCascadeNeuralNetworksAMasterDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CircuitandSystemAuthor:LuoYongYaoAdvisor:HeSongBaiSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要本文将神经网络应用于通信系统中，采用级联BP神经网络对功率放大器模型进行拟合。论文对传统级联BP神经网络结构进行了

5、优化，对传统级联BP神经网络最速下降法进行了改进，有效解决了传统级联BP神经网络在预失真器设计中学习速度慢、拟合模型拟合精度低的问题，提高了级联BP神经网络的学习速度和模型拟合精度。针对级联BP神经网络在对功率放大器进行拟合的过程中遇到的相关问题，本文做出了如下解决方案和测试方法：1.针对级联BP神经网络学习效率低，无法满足部分预失真器设计实际应用需求的问题，本文引入拟牛顿法，在对功率放大器模型进行建模时，将迭代周期从538次，降低到50次以内。2.针对级联BP神经网络结构较为复杂，在实现中会消耗较多计算和存储资源的问题，本文对级联BP神经网络中不必要的结构进行了合理删除，优化了级

6、联BP神经网络结构，将级联BP神经网络资源消耗降低了三分之一以上。3.在对改进后的级联BP神经网络进行验证时，采用级联BP神经网络对记忆多项式功放模型进行建模，并利用记忆多项式辨识出的实际功放模型进行仿真。在对带宽为5MHz的WCDMA信号进行处理时，能将其ACPR由-30dB降低到-57dB，并使其NMSE达到-50.31dB以下。4.在以E类功放为基础的测试平台上对级联BP神经网络进行实验时，将功放输出功率设置在32dBm左右，输入信号的中心频率设置为1.7GHz、2.0GHz、2.2GHz，宽带信号带宽设置为5MHz，实验结果表明，改进后的级联BP神经网络能将ACPR从-32

7、.2dB降低到-47.4dB以下。关键词：数字预失真，级联BP神经网络，预失真测试平台，FPGA实现IABSTRACTABSTRACTThispaperbelongstothecategoryofdigitalpredistortion,neuralnetworkisappliedtothecommunicationsystem,usingcascadeBPneuralnetworktofitthemodelofpoweramplifier.Thetraditiona