改进的滤波查找表与神经网络预失真技术

"简化的滤波器查找表与神经网络联合预失真方法是一种用于解决功率放大器非线性特性导致通信系统失真的技术。该方法结合了滤波器查找表（FLUT）和神经网络，通过改进FLUT预失真结构以及简化自适应更新过程来降低计算复杂度。使用神经网络模型对窄带序列进行训练，以补偿功率放大器的非线性特性，同时借助二维滤波器码表来应对功放的记忆效应。通过这种方式，该方法能够有效降低系统的误码率，减少带外频谱扩展，并减轻带内失真。相比于传统的FLUT方法，对具有记忆效应的功率放大器有更优的线性化表现。" 本文是基于一项科学研究，由刘月等人在2015年发表于《计算机工程》杂志第41卷第1期。该研究得到了国家自然科学基金和辽宁省高等学校优秀人才支持计划基金的资助。研究团队成员包括硕士研究生刘月，教授南敬昌，硕士李诗雨，以及本科生华一阳。文章讨论了如何通过优化预失真技术，尤其是FLUT和神经网络的联合应用，来应对功率放大器在通信系统中的非线性挑战。 研究中，作者首先分析了功率放大器的非线性特性及其记忆效应，这是导致通信信号失真的主要原因。然后，他们提出了一个改进的FLUT预失真结构，简化了自适应更新部分，以降低计算复杂度。接着，他们利用神经网络模型，通过对窄带序列的训练，来校正功率放大器的非线性失真。同时，通过二维滤波器码表来处理记忆效应，从而在两个方面分别处理这些问题。 实验结果显示，这种方法提高了线性化效果，降低了误码率，减少了带外频谱的扩展，并改善了带内的信号质量。这些改进对于提高通信系统的整体性能至关重要，尤其是在高功率、高频率的通信系统中，功率放大器的非线性和记忆效应尤为显著。 这项研究为功率放大器预失真技术提供了一种创新的解决方案，结合了滤波器查找表的效率和神经网络的灵活性，有效地应对了功率放大器在无线通信中的挑战，有助于提升系统性能并降低信号失真。这一方法对于未来通信系统的设计和优化具有重要的理论和实践价值。