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摘要
非恒包络的高阶调制方式具有优异的频带利用率,能够有效缓解无线通信业务的频谱需求,而功率放大器为了获得较高的直流转换效率,通常工作在饱和区域,此时其反映的非线性特性会严重恶化非恒包络高阶调制信号的性能。为了解决该问题,以高阶正交振幅调制(QAM)信号为对象,搭建记忆非线性功放模型,引入径向基函数神经网络作为预失真器,利用间接学习结构对功放失真进行补偿。仿真结果表明,经过预失真补偿后,调制信号的星座图和功率谱带外再生分别得到了有效矫正和抑制,系统线性化效果显著。
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单位解放军理工大学
