基于改进MLBP的神经网络预失真方法
专利汇可以提供基于改进MLBP的神经网络预失真方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种深空通信中功率 放大器 前端的神经网络预失真技术。深空通信中由于 功率放大器 的存在， 信号 在传输的过程中产生了失真。数字基带预失真技术在放大器前通过对比线性放大特性的逆函数的模拟，达到接收端接收到线性放大信号的目的。神经网络可以用来模拟放大器放大特性的逆函数，形成预失真器。本发明提出取一组放大器回馈信号作为神经网络训练样本，对应的 输入信号 作为目标样本，采用改进的Levenberg-Marquardt反向传播 算法 作为神经网络学习算法，构成了易于实现并且快速收敛的预失真技术。，下面是基于改进MLBP的神经网络预失真方法专利的具体信息内容。
1.一种基于神经网络的数字基带预失真技术，在信号发送之前不通过预失真器先随机发送一组样本信号，通过放大器后反馈回发射端作为神经网络的学习样本，将该组信号作为神经网络的目标样本，对神经网络采用改进的MLBP算法进行学习，当均方误差达到期望值后，记忆神经网络中神经元的权值，开始发送信号，在通过放大器前先通过预失真器；
2.根据权利要求1所述的学习算法，提供改进的MLBP学习方法，包括下面的步骤：
步骤1系统初始化，选择随机样本，设定学习速率μ＝0.001；
k
步骤2根据下式计算误差函数F ；
步骤3计算雅克比矩阵，由下式确定
步骤4按下述方程组调整神经元权值，
k k k
G(x)·Δx ＝B(x) (3)
k T k k k
G(x)＝J(x)J(x)+μI (4)
k T k k
B(x)＝J(x)e(x) (5)
k k
(3)中用矩阵相乘后进行矩阵LU分解的方式求Δx，相比矩阵求逆的方式求解Δx 算法复杂度降低；
k+1 k+1 k k+1
步骤5计算下次学习的误差函数F ，如果F ＞F，令μ＝μ×10重新计算F ；
步骤6如果误差小于目标误差，算法结束，否则令μ＝μ×0.1跳至步骤(3)重新计算雅克比矩阵。
基于改进MLBP的神经网络预失真方法
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