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针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。 相似文献
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基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。 相似文献
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为了更加准确的表征功放的记忆效应,本文提出了一种新的功放模型——动态X参数模型。一方面,充分利用X参数可以精确表征功放工作在大信号,调制信号下出现非线性的特性。另一方面,通过模拟记忆效应产生的机制,构建功放模型中的记忆核函数,进而降低了功放模型的复杂度。将二者结合在一起,进而对功放进行精确的建模。相比传统的建模方案,本文所提出的动态X参数模型不仅仿真精度高,而且仿真速度快。经仿真测试NPT1004功放的数据,利用本文所提出的新的动态X参数模型对功放建模,结果证明了本模型仿真功放的ACPR的误差减小了3dB。从而验证了该模型的可行性,对今后利用动态X参数对功放的建模具有参考价值。 相似文献
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针对MIMO(Multiple-Input Multi-Output)多天线系统中因耦合导致的天线单元辐射方向图畸变问题,提出了一种基于短路枝节的方向图去耦方法。在偶极子辐射臂和地板之间引入的短路枝节可调节耦合单元辐射臂上感应电流的幅度和相位,进而对天线单元畸变的辐射方向图完成波束纠偏和凹陷修复,实现方向图去耦。在5G毫米波n260频段(37~40 GHz)设计、制作了1×4 MIMO印刷偶极子天线实物,实测方向图的最大辐射方向被纠正到正天顶,实测端口隔离度大于23.5 dB。实测与仿真结果吻合良好,验证了提出的方向图去耦方法的有效性。提出的方向图去耦的1×4毫米波MIMO印刷偶极子天线性能良好、易于实现,可应用于毫米波MIMO系统。 相似文献