数字预失真技术与记忆效应处理

"预失真器原理-无线电测向，神经网络，MATLAB代码，基础教材，BP，RBF" 预失真器是无线电通信领域中用于提高射频功率放大器（PA）线性化的一种关键技术。随着数字无线电技术的进步，数字预失真器的应用越来越广泛，成为解决PA非线性失真问题的理想选择。描述中提到的主要知识点包括： 1. **记忆效应**：功放的非线性特性会受到之前输入信号的影响，即存在记忆效应，这使得简单的非线性模型无法准确描述其行为。 2. **预失真器设计**：设计预失真器的关键在于构建功放的非线性模型，通常采用的方法有多项式逼近、神经网络和查表法等。但这些方法如果没有考虑记忆效应，效果会大打折扣。 3. **记忆多项式**：一种解决记忆效应的预失真方案，通过一个无记忆的非线性系统与线性时不变系统串联来近似功放的非线性特性。 4. **时延神经网络**：另一种应对记忆效应的策略，利用神经网络的延时结构来模拟功放的记忆行为。 5. **非线性关系模型**：功放的输入输出可以用一个2输入2输出的非线性模型描述，如式(12.40)所示，其中包含了历史输入和输出信号的影响。 6. **神经网络在预失真中的应用**：神经网络因其强大的非线性映射能力，常被用来逼近功放的复杂非线性特性。这里提到了BP（反向传播）网络和RBF（径向基函数）网络，这两种神经网络模型在预失真器设计中都有应用。 7. **BP网络**：BP网络是一种典型的多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。BP算法可以用于训练预失真器的模型。 8. **RBF网络**：RBF网络以其快速的收敛速度和良好的全局逼近能力而受到青睐。它利用径向基函数作为隐层节点的激活函数，能够有效处理非线性问题。 9. **MATLAB代码实现**：神经网络结构设计的教材中通常会提供MATLAB代码，帮助读者理解和实现神经网络的学习算法，如BP和RBF网络的训练过程。 10. **神经网络结构设计**：书中详细介绍了神经网络的结构优化设计方法，包括剪枝算法、构造算法和进化方法，以及参数优化设计方法，如最优停止、主动学习和神经网络集成。 这些知识点是理解和设计预失真器的基础，也是现代无线通信系统中提高发射机效率和信号质量的重要技术。通过对神经网络的深入理解和实践，可以更好地应对射频功放的非线性挑战。