文件名称:
改进的径向基函数神经网络的功率放大器线性化
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文件大小: 99kb
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上传时间: 2021-03-26
详细说明：提出了一种基于改进型的径向基函数神经网络（MRBFNN）的数字预失真线性化模型，用于更为精确地校正正宽带射频功率放大器的动态非线性。立刻抽头以补偿功放的线性记忆效应，同时对每个抽头进行级数扩展进行补偿功放的非线性记忆效应，从而更好地抑制功放的动态非线性失真。 460MHz的Doheny功率放大器进行数字预失真线性化实验。动态非线性引起的带外频谱再生，其三阶互调（IMD3）失真最多可以抑制23dB，大大提高了功放的线性度，验证了所提出的数字预失真线性化模型的有效性。
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