遗传算法优化的神经网络数字预失真技术

"一种优化的神经网络数字预失真方法，基于遗传算法和低阶广义记忆多项式实值神经网络，用于射频功率放大器的数字预失真技术。" 射频功率放大器（RF Power Amplifier）在通信系统中扮演着关键角色，但其在高功率工作状态下的非线性特性会导致信号失真，影响通信质量。数字预失真（Digital Pre-Distortion, DPD）是一种有效的解决方法，通过在发射端预先对信号进行逆向失真处理，以抵消功率放大器在放大过程中引入的非线性失真。 本文提出了一种结合遗传算法和低阶广义记忆多项式（Generalized Memory Polynomial, GMP）实值神经网络的新型D PD方法。遗传算法是一种全局优化技术，能够有效地搜索复杂空间中的最优解。在这里，它被用来优化GMP模型的参数，以更精确地匹配功率放大器的非线性特性。低阶GMP模型能够简洁地表示放大器的动态行为，减少计算复杂度，而遗传算法的引入则进一步增强了模型的适应性和校正能力。 神经网络模型在数字预失真技术中有着广泛的应用。传统的神经网络模型如前馈多层感知机、径向基函数网络和反馈回归网络各有优缺点。前馈多层感知机通过反向传播学习方法调整权重，适用于非线性建模；径向基网络以其强大的非线性映射能力著称，但处理复数信号时计算量较大；而反馈回归网络则通过增加反馈回路提升逼近性能，但可能增加计算复杂度。 本文提出的方案将遗传算法优化的低阶GMP模型与神经网络模型级联，既提高了模型的校正精度，又加快了网络的收敛速度。在60 MHz的三载波LTE信号实验中，相比于实值延时线神经网络模型，这种方法在收敛速度上有了显著提升，并且在关键的邻道功率泄漏（Adjacent Channel Power Ratio, ACLR）指标上取得了约6 dB的改善。这表明，该方法在实际应用中能有效提升系统的线性度和效率，减少对相邻频道的干扰。 这项工作创新性地结合了遗传算法与低阶GMP神经网络，为射频功率放大器的数字预失真提供了一种高效且实用的解决方案，对于提高通信系统的整体性能具有重要意义。