基于BP神经网络的功放自适应预失真

摘要

提出用神经网络的方法来实现功放的自适应预失真模型.它利用BP神经网络的函数逼近能力,来学习功放预失真器的AM/AM、AM/PM特性函数,以抵消由于功放非线性引起的信号失真和交扰;同时,也通过自适应地调整幅度和相位两个神经网络的权、阈值,来跟踪放大器的特性变化.仿真结果证实了基于神经网络的预失真模型的有效性和低复杂性.