【摘 要】
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自适应数字预失真是克服高功率放大器非线性失真最有前途的一项技术.为提高预失真的效率和效果,引入并行计算平台下的演化计算技术,提出了基于PSO算法预训练神经网络的方法,
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
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自适应数字预失真是克服高功率放大器非线性失真最有前途的一项技术.为提高预失真的效率和效果,引入并行计算平台下的演化计算技术,提出了基于PSO算法预训练神经网络的方法,给出了算法软件实现的基本流程.在所述基础上,采用带抽头延时的双入双出三层前向神经网络结构,根据非直接学习结构和反向传播算法实现自适应,可同时补偿放大器的记忆失真和非线性失真的预失真技术.仿真实验表明,通过与无PSO预训练算法的相比,基于PSO预训练的神经网络训练算法有更好的性能.
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