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提出一种三层前馈输入延迟神经网络模型用于建立射频功率放大器有记忆的非线性行为模型.反向传播算法用来训练神经网络以提取神经网络模型参数.在仿真中,提出的模型可以通过典型的偶次多项式有记忆功率放大器模型来证明,并且比较了不同数目的延迟单元和隐层神经感知器的模型结构下的性能.为了用实验验证模型的有效性,建立了能达到60×106 sample/s采样率数字测试平台用于采集功率放大器的输入和输出数据.选用矢量信号源产生的3.75 MHz 16-QAM信号作为功放输入信号来测试功放的动态AM/AM和AM/PM特性.通过分析比较时域和频域仿真结果和实验测试结果,模型在收敛性、精度和执行效率方面都达到很好的效果. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(6):42-46
为有效地克服设计专用电路获取功放实际模型带来的时间和成本开销问题,设计了一个基于Agilent仿真软件和射频仪器的宽带功放测试方案。阐述测量功放记忆性和非线性的操作步骤及相关仪器设置。采用带宽为5 MHz的WCDMA单载波信号激励功放,测量了功放的记忆强度和非线性,从中提取了功放模型并设计了数字预失真器。预失真器工作函数采用记忆多项式模型,采用限记忆的RLS算法来辨识预失真器系数克服数据饱和问题。实际测试结果表明,该预失真器可以使功放输出信号的邻近信道抑制比改善9 dB,验证了本文功放预失真器研究方法的可行性。 相似文献
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《南阳师范学院学报》2020,(3):32-35
提出了一种新型的非线性行为建模方法用于建模并发双波段射频功放的非线性,该建模方法采用分离采样法,能够精确描述子波段1和子波段2为不同信号时并发双波段功放的强非线性,同时还能大大降低对高速模数转换器(ADC)采样速率的要求.本文采用子波段1为1001 CDMA2000,子波段2为单载波WCDMA信号作为测试信号,使用输出峰值功率为47 dBm的LDMOS射频功放作为测试功放进行模型有效性验证.实验结果表明,子波段分离的并发双波段射频功放非线性行为建模方法与传统方法相比,在保证建模能力的同时,能够大大降低对ADC采样率的要求. 相似文献
4.
对于时延的非线性系统,将其等价为含有纯滞后的时变线性系统,利用三次样条函数逼近时变参数,利用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识多项式的参数以实现时变参数估计,将基于Hammerstein模型的非线性系统线性化.最后运用广义预测控制策略实现对该系统的仿真,结果表明被控对象在广义预测控制算法的控制下系统闭环稳定性好、稳态误差小. 相似文献
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阐述了基于广义互相关(GCC)的互功率谱相位(CPSP)时延估计算法的基本原理,指出它在处理麦克风阵列接收信号时,使用整个频带估计时延存在的不足.提出了二值子带加权互功率谱相位时延估计算法(BSBW-CPSP).首先,在时域对所有通道的接收信号进行子带分解;之后,根据目标信号非活动时,各个子带的能量大小,给每个子带赋予一个二值权重;接着,在所有权重为1的子带分别利用CPSP算法估计时延;最后,求它们的平均值作为最终的时延估计值,并把它应用于声源定位.实验结果表明,与CPSP算法相比,BSBW-CPSP时延估计算法具有更高的精度,算法是有效可行的. 相似文献
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用于功率放大器的阶梯记忆多项式预失真器(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
为了减少数字预失真系数的数量,提出了阶梯记忆多项式(SMP)预失真器.该预失真器通过改变传统记忆多项式预失真器中不同记忆深度对应的最大非线性阶数以降低系数数量.SMP预失真器系数的提取采用离线学习结构,直接通过功率放大器(PA)的输入、输出采样数据计算预失真系数.仿真结果表明了SMP预失真器的鲁棒性,它并不局限于某一特定PA模型.SMP预失真器的有效性分别在记忆多项式模型、并行Wiener模型、Wiener.Hammerstein模型、非单位延时记忆多项式模型和基于Freescale LDMOSFET MRF21030制作的实际PA上,通过仿真和实验的方式进行了验证.与传统MP预失真器相比,SMP预失真器可减少系数数量60%以上. 相似文献
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针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络（DLMS-RBFPNN）。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程神经网络,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机制上可提高对时变信号过程细节特征和趋势特征的辨识及记忆能力。在分析DLMS-RBFPNN性质的基础上,建立一种基于动态聚类算法的核中心函数确定方法以及基于PSO的模型参数优化求解算法。以旋转机械基于示功图信号的故障诊断为例进行实验,结果验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）接收机接收到的多路径信号可用于测量土壤湿度。针对目前全球卫星导航系统多径干涉遥感技术（global navigation satellite system interferometry and reflectometry,GNSS-IR）在土壤湿度反演领域精度较低的问题,实验利用美国板块边界观测（plate boundary observation,PBO）网的P040测站作为研究对象,选取该测站的2颗卫星PRN10和PRN14分别进行信噪比数据分析,将L2波段反射信号的延迟相位作为输入、PBO中H2O的土壤湿度值作为输出,建立基于经验小波变换神经网络（empirical wavelet transform-back propagation,EWT-BP）模型的土壤湿度反演模型,并对提出的土壤湿度反演方法进行精度评定。结果表明,EWT-BP模型反演的土壤湿度与实际土壤湿度之间具有较强相关性,其决定系数（R2）分别为0.820和0.844,相比传统低阶多项式拟合法,R2分别提高了21.66%... 相似文献
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讨论了均匀圆阵中宽带信号的谱估计问题.将目标带宽分成若干个不重叠的子频带,并将时延抽头模型方法用于均匀圆阵宽带信号的采集中,然后用MUSIC算法估计信号的来波方向.仿真结果表明该方法的有效性. 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(2):60-63
通过将遗传算法应用于径向基函数神经网络参数设计中,提出一种基于遗传算法优化的径向基函数神经网络水泥强度值预测模型,实现径向基函数神经网络隐层节点函数的中心矢量、基宽向量和隐层与输出层之间权值的优化设计.以经归一化处理后的输入样本数据为模型输入,以水泥28 d强度值为模型输出,建立经遗传算法优化后的径向基函数神经网络预测模型.仿真结果表明,优化后的径向基函数神经网络能达到较高的预测精度,可用于水泥强度的预测. 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(9):86-90
利用NI Multisim12.0仿真软件对OCL功放电路的输出功率和转换效率进行虚拟测试分析;通过改变输入信号大小让输出无交越失真且输出幅值最大时,观察输出电压的正、负峰值;测试功放电路中的电源直流电流值和负载的功率;将这两个值分别与理论计算的电源总功耗、输出功率相比较,发现仿真测试的结果与理论计算结果基本吻合;进一步验证了功放电路的仿真对电路设计有很好的指导意义;测试实例证实了将NI Multisim12.0合理引入到电子电路虚拟实验教学中,能大大提升理论课的教学效果,有利于学生在虚拟实验教学中更好地掌握电子电路设计方法。 相似文献
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危锋 《荆门职业技术学院学报》2014,(2):49-54
网络控制系统中时延普遍存在,时延的有效预测对控制系统非常重要。为准确对时延进行预测,文章建立一个基于RBF神经网络的时延预测模型,运用Matlab软件对该模型进行仿真,采用归一化的方法对用于测试的数据集进行预处理,利用这些处理过的数据集对该仿真模型进行训练和测试,结果证明RBF神经网络能很好的预测网络时延。 相似文献
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相位恢复问题是指仅从幅值测量中恢复原始信号.由于幅值测量中缺少相位信息，精确恢复原始信号困难，因此需要加入正则化项确保高精度重建原始信号.结合交替投影和卷积神经网络提出了基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法(NrPR＿DnCNN).所提算法将相位恢复问题转化为去噪和约束优化两个子问题，并利用l1正则化快速梯度下降法交替求解.仿真结果表明：与BM3D＿PRGAMP算法相比，所提算法重构图像的峰值信噪比在二种高斯噪声水平上分别提高了2.08 dB和3.20 dB,验证了所提算法的有效性和鲁棒性；误差-迭代仿真结果验证了所提算法具有良好的收敛性. 相似文献
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人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的. 相似文献
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为提高BP神经网络的预测精度,克服自身容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺陷,将AdaBoost算法和BP神经网络结合起来,建立基于AdaBoost算法的BP神经网络模型。该模型将多个BP神经网络作为弱预测器,然后采用AdaBoost算法将多个弱预测器组成强预测器进行预测。将该模型应用于软件老化测试,实验结果表明,该模型相比单个BP神经网络具有更好的预测精度。 相似文献
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应用神经网络集成模型,以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用交叉验证方法确定网络隐层节点数,建立作物需水量的预测模型。实验结果表明,与单个神经网络与随机森林模型相比,神经网络集成模型能获得更好的预测精度,可用于节水灌溉。 相似文献
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