神经网络分离预失真：解决OFDM系统的记忆功放难题

"本文主要探讨了OFDM无线通信系统中记忆非线性功率放大器的预失真问题，提出了一种基于神经网络的分离预失真方法，通过将预失真过程分解为三个模块，提高了预失真的精度，并利用Levenberg-Marquardt BP算法优化神经网络。这种方法在仿真中显示可以显著降低邻信道互调功率。" 在无线通信领域，特别是在OFDM（正交频分复用）系统中，功率放大器的非线性效应会导致信号失真，这不仅降低了通信质量，还可能干扰其他信道。记忆非线性功率放大器由于其内在的记忆效应，使得预失真技术的实现更具挑战性。为了克服这一难题，研究者提出了记忆功放的BP神经网络分离预失真方法。 该方法的核心是将预失真处理分解为三个独立的模块：抵消记忆效应模块、AM/AM失真矫正模块和AM/PM失真矫正模块。抵消记忆效应模块专门处理由功率放大器的历史输入状态引起的失真；AM/AM失真矫正模块则用于修正幅度到幅度的转换失真；而AM/PM失真矫正模块则负责校正幅度到相位的转换失真。这种模块化的分离设计有助于针对性地解决不同类型的失真问题。 神经网络预失真器被用于这三个模块中，采用非直接学习结构，即网络的输入不是直接的期望输出，而是通过一个逆过程来确定。Levenberg-Marquardt算法在这种情况下被用来训练神经网络，以优化预失真器的性能。这个算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点，能够在保证收敛速度的同时，避免陷入局部最小值。 通过仿真，该方法证明了其有效性，能够显著降低邻信道互调功率约30 dB，这意味着对相邻信道的干扰大大减少，从而提高了系统的整体效率和频谱利用率。这种方法为OFDM系统的功率放大器预失真提供了一个新的解决方案，对于提升无线通信系统的性能具有重要的实际意义。 这篇论文介绍的神经网络分离预失真方法是一种创新的处理记忆非线性功率放大器失真的技术，它通过模块化的设计和优化的训练算法，提高了预失真的准确性和系统性能，为未来无线通信系统的设计提供了理论和技术支持。