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在分析宽频带CMMB直放站高功率功放(HPA)特性的基础上,提出了一种可分离处理功放记忆效应和非线性的延时神经网络(FIR-NLNNN)模型。该模型以实数延时神经网络(RVTDNN)为基础,用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法确定神经网络系数,在模型中新增参数w0,给出了LM算法的修改公式。接着在预失真神经网络系统中引入Bayesian机理消除LM算法的过拟合现象,构建CMMB数字直放站的间接学习预失真器,拟合HPA的非线性和记忆效应。结果表明:RVTDNN和FIR-NLNNN 2种预失真器均能显著提高系统性能,降低邻信道功率比30 dB左右。在保持均方误差(MSE)小于1...
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通信学报
ISSN： 1000-436X
CN： 11-2102/TN
Year： 2014
Issue： 01
Volume： 35
Page： 16-23
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