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改进的径向基函数神经网络的功率放大器线性化
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。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-26
文件大小:101376
提供者:
weixin_38691970