專利名稱：基于改進(jìn)mlbp的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)失真方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于電子技術(shù)領(lǐng)域，如無線通信、移動(dòng)通信、深空通信等，特別涉及采用功 率放大器的無線通信系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
深空通信中由于傳輸距離非常大，信號(hào)能量衰減嚴(yán)重，都要使用功率放大器對(duì)信 號(hào)進(jìn)行放大，但由于功率放大器一般都工作在飽和區(qū)，對(duì)信號(hào)幅度和相位都產(chǎn)生了失真。數(shù) 字基帶預(yù)失真技術(shù)在發(fā)射端通過對(duì)信號(hào)的預(yù)補(bǔ)償，不僅糾正了信號(hào)的星座扭曲，而且消除 了頻譜擴(kuò)散，這在深空通信中是非常有意義的。預(yù)失真器其實(shí)質(zhì)是根據(jù)放大器的非線性傳 遞函數(shù)求出該函數(shù)的反函數(shù)，信號(hào)在通過放大器前先通過預(yù)失真器的非線性傳遞函數(shù)使得 信號(hào)產(chǎn)生預(yù)擾，這樣在接收端就可以得到線性放大的信號(hào)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理，模糊識(shí)別等領(lǐng)域，其工作方式可大致分為學(xué) 習(xí)和識(shí)別兩部分。在學(xué)習(xí)過程中，改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部神經(jīng)元的權(quán)值以使目標(biāo)樣本和學(xué)習(xí)樣 本的均方誤差最小，達(dá)到最小值使，記憶神經(jīng)元的權(quán)值進(jìn)入識(shí)別過程，輸入值進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)與神 經(jīng)元的權(quán)值運(yùn)算，得到理想的輸出。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種特性，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于深空 通信系統(tǒng)中，用以模擬功率放大器非線性傳遞函數(shù)的逆函數(shù)，形成非線性放大器前端預(yù)失 真器。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法有很多，傳統(tǒng)BP算法收斂過慢導(dǎo)致其應(yīng)用得不到推廣， Levenberg-Marquardt提出的BP算法(MLBP)解決了 BP算法收斂過慢的問題，但由于算法 中存在大矩陣求逆問題，不易于實(shí)現(xiàn)，也沒有得到推廣。改進(jìn)的MLBP算法的出現(xiàn)解決了上 述兩個(gè)問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是將基于改進(jìn)的MLBP算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于深空通信的數(shù)字 基帶預(yù)失真器中。系統(tǒng)模型如

圖1所示。本發(fā)明提出在信號(hào)發(fā)送之前不通過預(yù)失真器先隨機(jī)發(fā)送一 組樣本信號(hào)，通過放大器后反饋回發(fā)射端作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，將該組信號(hào)作為神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)樣本，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的MLBP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)均方誤差達(dá)到期望值后， 記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的權(quán)值，開始發(fā)送信號(hào)，在通過放大器前先通過預(yù)失真器。圖2為神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)框圖。改進(jìn)的MLBP學(xué)習(xí)算法按下述步驟工作步驟1系統(tǒng)初始化，選擇隨機(jī)樣本，設(shè)定學(xué)習(xí)速率μ = 0. 001 ；步驟2根據(jù)下式計(jì)算誤差函數(shù)Fk ；
權(quán)利要求
1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)，在信號(hào)發(fā)送之前不通過預(yù)失真器先隨機(jī) 發(fā)送一組樣本信號(hào)，通過放大器后反饋回發(fā)射端作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，將該組信號(hào)作 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)樣本，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的MLBP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)均方誤差達(dá)到期望 值后，記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的權(quán)值，開始發(fā)送信號(hào)，在通過放大器前先通過預(yù)失真器；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的學(xué)習(xí)算法，提供改進(jìn)的MLBP學(xué)習(xí)方法，包括下面的步驟 步驟1系統(tǒng)初始化，選擇隨機(jī)樣本，設(shè)定學(xué)習(xí)速率μ = 0. 001 ；步驟2根據(jù)下式計(jì)算誤差函數(shù)Fk ；
全文摘要
本發(fā)明公開了一種深空通信中功率放大器前端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)失真技術(shù)。深空通信中由于功率放大器的存在，信號(hào)在傳輸?shù)倪^程中產(chǎn)生了失真。數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)在放大器前通過對(duì)比線性放大特性的逆函數(shù)的模擬，達(dá)到接收端接收到線性放大信號(hào)的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來模擬放大器放大特性的逆函數(shù)，形成預(yù)失真器。本發(fā)明提出取一組放大器回饋信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)作為目標(biāo)樣本，采用改進(jìn)的Levenberg-Marquardt反向傳播算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，構(gòu)成了易于實(shí)現(xiàn)并且快速收斂的預(yù)失真技術(shù)。
文檔編號(hào)H04L25/49GK102082751SQ20091021641
公開日2011年6月1日 申請(qǐng)日期2009年11月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月27日
發(fā)明者吳一帆, 文紅 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)