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用于宽带功率放大器行为建模和预失真的卷积神经网络( Convolutional Neural Network for Behavioral Modeling and Predistortion of Wideband Power Amplifiers )
X Hu Z Liu X Yu Y Zhao FM Ghannouchi
功率放大器模型，如神经网络模型和多层神经网络模型，都存在复杂度高的问题。在本文中，我们首次提出了一种新的宽带PAs行为模型，使用实数时延卷积神经网络(RVTDCNN)。该模型的输入数据被分类和排列为由当前和过去信号的同相和正交（I/Q）分量和包络相关项组成的图。然后，我们使用卷积层创建了一个预先设计的滤波器来提取PA正向或反向建模所需的基函数。最后，将生成的丰富的基函数输入到一个简单的、全连接的层中来构建模型。由于卷积模型结构的权重分担特性，强记忆效应并不会导致模型复杂度的显著增加。同时，预设计滤波器的提取效果也降低了模型的训练复杂度。实验结果表明，RVTDCNN模型的性能与神经网络模型和多层神经网络模型基本相同。同时，与上述模型相比，RVTDCNN模型的系数个数和计算复杂度均有显著降低。当通过使用更宽的信号带宽来增加PA的存储效果时，这一优点是明显的。
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