基于神经网络的TWTA非线性校正方法

摘要

用于卫星转发器的高功率行波管放大器（TWTA）是非线性放大器，由于常工作在饱和状态导致非线性失真很严重．针对这种非线性变换特性，提出了一种基于神经网络的新的校正方法，主要步骤包括样本数据的预处理、网络结构的设计、采用LM算法进行网络训练，以及利用训练好的模型进行AM／PM或AM／AM校正等．通过仿真实验和对比分析表明，基于神经网络的校正方法优于传统校正方法，校正结果与真实值吻合程度高．