USING NEURAL NETWORK FOR REDUCTION DISTORTION INTRODUCED BY POWER AMPLIFIER IN DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS

机译：数字通信系统中功率放大器引入的神经网络用于减少功率放大器

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We proposed and improved an adaptive neural predistorter, which can automatically compensate for amplifier nonlinearity and thus makes it possible to transmit OFDM signals without incurring intolerable distortions. The neural predistorter utilizes gradient algorithms for its adaptation. Our results indicate clear improvements in performance for neural networks incorporating memory into their structure.

机译：我们提出并改进了一种自适应神经预失真器，其可以自动补偿放大器非线性，因此可以在不导致无法耐动的失真的情况下传输OFDM信号。神经预失真器利用梯度算法进行适应。我们的结果表明，在整个内存中的神经网络中的性能方面清楚地改善了它们的结构。

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来源
《International Conference on Mixed Design of Integrated Circuits and Systems》|2006年||共5页
会议地点
作者
J. POCHMARA;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TN4-53;
关键词
Neural Networks; Predistortion; OFDM; Power Amplifier Linearization; Nonlinear Distortion;

机译：神经网络;预失真;OFDM;功率放大器线性化;非线性失真;

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