基于改进MLBP的神经网络预失真方法

摘要

本发明公开了一种深空通信中功率放大器前端的神经网络预失真技术。深空通信中由于功率放大器的存在，信号在传输的过程中产生了失真。数字基带预失真技术在放大器前通过对比线性放大特性的逆函数的模拟，达到接收端接收到线性放大信号的目的。神经网络可以用来模拟放大器放大特性的逆函数，形成预失真器。本发明提出取一组放大器回馈信号作为神经网络训练样本，对应的输入信号作为目标样本，采用改进的Levenberg-Marquardt反向传播算法作为神经网络学算法，构成了易于实现并且快速收敛的预失真技术。

主权项

一种基于神经网络的数字基带预失真技术，在信号发送之前不通过预失真器先随机发送一组样本信号，通过放大器后反馈回发射端作为神经网络的学习样本，将该组信号作为神经网络的目标样本，对神经网络采用改进的MLBP算法进行学习，当均方误差达到期望值后，记忆神经网络中神经元的权值，开始发送信号，在通过放大器前先通过预失真器；