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国防科技技术预先研究基金(9140A22031010JB3801)
作品数:
2
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相关作者:
杨茂强
郭道省
潘小飞
陈锋
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相关机构:
解放军理工大学
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相关领域:
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作者
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潘小飞
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郭道省
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杨茂强
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陈锋
传媒
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计算机仿真
年份
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2013
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宽带卫星功率放大器失真补偿技术研究进展及应用
2013年
针对宽带卫星通信系统中高功率放大器的记忆非线性失真问题,对不同补偿技术进行了综述,重点研究了预失真的学习结构、数据预失真、信号预失真、时频域预失真和自适应均衡等补偿技术并对它们进行了相应的优缺点比较,最后提出了宽带卫星功放实际应用环境下的4种补偿方案,为我国宽带卫星功放失真补偿研究提供理论参考。
杨茂强
郭道省
潘小飞
陈锋
关键词:
宽带卫星通信
功率放大器
数字预失真
基于BP神经网络的透明转发卫星功放预失真
2013年
研究卫星通信功放性能优化问题,传统的预失真技术通常用来补偿地面功放的非线性失真或仅考虑卫星功放的失真补偿,线性化性能有限.为解决上述问题,提出了一种适合透明转发卫星的星地一体BP神经网络预失真算法.改进算法的学习结构同时考虑了卫星地球站固态功放和透明转发卫星功放的记忆非线性特性,利用带抽头延迟的BP神经网络作为预失真器,并结合收敛速度较快的Levenberg-Marquardt算法对其权值和阈值矢量进行自适应更新.仿真结果表明,经过神经网络预失真的星座图误差矢量幅度改善了84.67%,输出信号功率谱带外再生抑制提升近了13 dB,线性化效果十分显著.
杨茂强
郭道省
潘小飞
关键词:
卫星通信
高功率放大器
反向传播神经网络
预失真
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