基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的射頻功放行為模型研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代無(wú)線通信的迅猛發(fā)展,射頻功率放大器作為系統(tǒng)中最昂貴、功耗最大的非線性器件在射頻領(lǐng)域得到廣泛研究,功放行為模型的研究是其熱點(diǎn)之一;同時(shí)近年來(lái),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化算法在通信系統(tǒng)中的不斷應(yīng)用,為功放行為模型的研究開(kāi)辟了新途徑。該文的功放行為模型研究主要涉及:(1)以實(shí)值時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為參考模型的功放行為模型分析研究;(2)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于射頻功放進(jìn)行行為建模研究;(3)改進(jìn)型遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)射頻功放行為建模的研究;(4)與文獻(xiàn)提出的多項(xiàng)式模

2、型在性能上的分析比較。
　　該文主要從數(shù)學(xué)角度對(duì)射頻功放的非線性失真特性及行為模型進(jìn)行理論研究,功放的行為建模其實(shí)就是對(duì)功放非線性特性的數(shù)學(xué)表征過(guò)程。該文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)為以下兩個(gè)方面:
　　1、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在射頻功放行為建模中的應(yīng)用
　　在實(shí)值時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,將現(xiàn)代優(yōu)化算法融合到模型的優(yōu)化中,不僅使得模型在結(jié)構(gòu)復(fù)雜度上比實(shí)值時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要減少一半以上,而且參數(shù)的提取在 LM算法的結(jié)合下也顯得更加高效。從仿

3、真結(jié)果來(lái)看,擬合效果有近3dB的提高。
　　2、改進(jìn)型遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功放行為模型的研究
　　針對(duì)基本遺傳算法收斂慢、交叉變異會(huì)出現(xiàn)或優(yōu)或劣雙重性等現(xiàn)象,得到改進(jìn)型遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型在全局尋優(yōu)中表現(xiàn)出比遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加優(yōu)越的性能。仿真結(jié)果表明,在結(jié)構(gòu)復(fù)雜度上與遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相當(dāng)?shù)那闆r下,擬合性能卻能再提升4dB左右。
　　最后,對(duì)于得到的功放模型,采用了兩個(gè)不同應(yīng)用的射頻功放進(jìn)行仿真驗(yàn)證,從仿真結(jié)果可以看出得到