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改进BP神经网络的功放有记忆行为模型被引量：9: 2012年; 提出了一种基于改进误差反向传播神经网络(IBPNN)的具有记忆效应功率放大器(PA)的行为模型。该模型在传统误差反向传播神经网络(BPNN)的基础上利用Levenberg-Marquardt(LM)学习算法和加入动量因子的训练算法更新BPNN的权值和阈值,与传统的BPNN相比只需要更少的训练次数就达到了更高的精度。20MHz带宽三载波WCDMA信号的时域和频域仿真都表明其具有良好的性能,并且由得到的功率放大器(PA)动态特性AM/AM和AM/PM可知,该模型可以很好地描述PA的记忆效应。最后,用16QAM调制的OFDM 20MHz带宽信号的实验证明了该模型具有普遍的适用性。; 陈庆霆王成华朱德伟龚琳刘冰; 关键词：功率放大器记忆效应

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国家科技重大专项(2010ZX03007-003)