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时间:2020-04-18
《基于改进型径向基函数网络的功放非线性建模-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1001.90812014.10.10计算机应用,2014,34(10):2904—2907CODENJYIIDUhttp://www.joca.ca文章编号:1001—9081(2014)10—2904—04doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2014.10.2904基于改进型径向基函数网络的功放非线性建模李玲。,刘太君,叶焱,林文韬(宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211)(通信作者电子邮箱byliling@163.corn)摘要:针对功率放大器(P
2、A)的非线性建模,提出了改进型径向基函数神经网络(RBFNN)模型。首先,在该模型的输入端加入延迟交叉项和输出反馈项,利用正交最小二乘法提取模型的权值以及隐含层的中心;然后,采用15MHz带宽的宽带码分多址(WCDMA)三载波信号对Doherty功放进行测试,其归一化均方误差(NMSE)可以达到一45dB;最后,通过逆F类功放对模型的普遍适用性进行验证。仿真结果表明,该模型能够更加真实地拟合功率放大器的特性。关键词:功率放大器;正交最小二乘法;径向基函数网络;归一化均方误差中图分类号:TP183文献标志码:ANonlinearmodelingofpow
3、eramplifierbasedonimprovedradialbasisfunctionnetworksLILing。,LIUTaijun,YEYan,UNWentao(CollegeofInformationScienceandEngineering,NingboUniversity,NingboZhejiang315211,China)Abstract:AimingatthenonlinearmodelingofPowerAmplifier(PA),animprovedRadialBasisFunctionNeuralNetworks(RBFNN
4、)modelwasproposed.Firstly,time—delayofcrosstermsandoutputfeedbackwereaddedintheinput.Parameters(weigthsandcenters)oftheproposedmodelwereextractedusingtheOrthogonalLeastSquare(OLS)algorithm.ThenDohertyPAwastrainedandvalidatedsuccessfullyby15MHzthree-carrierWidebandCodeDivisionMul
5、tipleAccess(WCDMA)signal,andtheNormalizedMeanSquareError(NMSE)canreach一45dB.Finally,theinverseclassFpoweramplifierwasusedtotesttheuniversalityofthemode1.Thesimulationresultsshowthatthemodelcanmoretrulyfitcharacteristicsofpoweramplifier.Keywords:PowerAmplifier(PA);OrthogonalLeast
6、Square(OLS);RadialBasisFunction(RBF)network;NormalizedMeanSquareEror(NMSE)了改进BP神经网络的功放有记忆行为模型。0引言针对RBFNN对射频功放进行建模,提出了改进型径向现代移动调制技术越来越复杂,传输的信号具有频带宽、基函数神经网络模型。考虑到射频功放的记忆效应和幅度相非恒包络以及高峰均比等特点,采用早期无记忆功放行为模位的非线性失真,在模型的输入端增加了实值延时交叉相乘型,如Saleh模型、Rapp模型,无法拟合功放的非线性记忆效项和输出反馈项,该神经网络结构采用带有抽头延时
7、的多输应。因此,目前广泛采用的是有记忆非线性行为模型,主要包入多输出三层网络用于射频功放的逼近。新提出的模型能够括Volterra模型⋯、Winner模型、Hammerstein模型J、记忆多很好地拟合有记忆功放行为,并且收敛速度快,拟合精度高。项式模型、神经网络模型等。神经网络模型拥有拟合任何1模型设计非线性函数的能力J,被广泛应用于功放建模上。近年来国内外很多学者提出了不同的神经网络模型:传统的径向基函数神经网络结构如图1所示。该模型由Rawat等提出了用实值聚焦延时(Real·ValuedFocused三层组成,分别为:输入层、隐含层和输出层。输
8、入层到隐含Time.DelayLine,RVFTDL)神经网络模型;Isaksson等”提出层
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