錢興新 石啟航 宋蕊琳

【關(guān)鍵詞】射頻發(fā)射機;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);失真補償;功率放大器非線性

引言

無線通信技術(shù)的快速發(fā)展，對無線發(fā)射機線性化和效率等方面的要求變得越來越高，另一方面，無線通信技術(shù)的快速發(fā)展也推動了發(fā)射機線性化技術(shù)的發(fā)展。無線通信系統(tǒng)發(fā)射機需采用功率放大器，其輸出失真特性十分復(fù)雜，非線性失真嚴(yán)重。同時，伴隨著載波頻率升高、射頻模擬器件尺寸限制等特點，無線系統(tǒng)通信發(fā)射機中的I/Q不平衡問題也十分突出。為保證無線通信過程中發(fā)射機的輸出信號質(zhì)量，需要在發(fā)射機這一環(huán)節(jié)對出現(xiàn)的射頻失真問題進行有效的補償。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以適應(yīng)發(fā)射機的任意非線性特性，因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以針對無線發(fā)射機中的各種射頻失真問題進行統(tǒng)一處理。

一、預(yù)失真模型

預(yù)失真線性化技術(shù)的優(yōu)點，在于不存在一些穩(wěn)定性問題，擁有更寬的信號頻帶，能處理包含多載波的信號，并且成本較低、工藝簡單、便于生產(chǎn)、效率較高。

預(yù)失真技術(shù)即通過一個預(yù)失真元件（Predistorter）來和功放元件（PA）級聯(lián)，其特性與放率放大器的失真數(shù)量相當(dāng)，功能相反。將這兩個非線性失真功能相結(jié)合，能做到線性放大無失真。

圖1 預(yù)失真基本原理

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以對人類大腦的認識為前提，從信息處理的角度出發(fā)，結(jié)合數(shù)學(xué)和物理方法，對人類大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行抽象提取而建立起來的簡化模型。它是對人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)的表征，一般為多個簡單的處理單元彼此之間以某種方式進行銜接，從而形成的計算系統(tǒng)，這類系統(tǒng)的工作原理在于通過響應(yīng)外部輸入信息來進行工作[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、人工智能、控制工程、優(yōu)化計算和聯(lián)想記憶及信號處理中都有很廣泛的應(yīng)用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本機制是模仿大腦的。大腦由神經(jīng)元的連接組成，相應(yīng)的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點的連接構(gòu)成;神經(jīng)元的關(guān)聯(lián)是大腦的重要機制，相應(yīng)的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用節(jié)點之間的權(quán)重值模仿神經(jīng)元的關(guān)聯(lián)。即，大腦是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是節(jié)點網(wǎng)絡(luò)。常用的分層模型如圖2所示。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個隱層，每層都可以通過采用監(jiān)督學(xué)習(xí)或非監(jiān)督學(xué)習(xí)來進行非線性變換，以實現(xiàn)對上層的特征抽象。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用逐層特征組合，并配合海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)更加有用的特征，從而提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性，即：大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)+ 特征學(xué)習(xí)→數(shù)據(jù)推斷[2]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)主要有兩種，即前饋型網(wǎng)絡(luò)和反饋型網(wǎng)絡(luò)。前饋型網(wǎng)絡(luò)沒有向上一次的反饋，其節(jié)點包括輸入節(jié)點和計算節(jié)點。而反饋型網(wǎng)絡(luò)的所有節(jié)點都是計算節(jié)點。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層模型

三、反向傳播網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，最常用的是反向傳播網(wǎng)絡(luò)，即Back-Propagation神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種多層前饋型網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點是：只要有足夠多的隱層和隱節(jié)點，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線性映射關(guān)系;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近的方法，因而它具有較好的泛化能力。

BP算法的基本思想是：用輸出層的誤差調(diào)整輸出層權(quán)矩陣，并用此誤差估計輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用輸出層前導(dǎo)層誤差估計更前一層的誤差。每一層都通過這樣的遞歸得到誤差估計值，并用這些估計實現(xiàn)對權(quán)矩陣的修改，形成將輸出端表現(xiàn)出的誤差沿著與輸入信號相反的方向逐級向輸入端傳遞的過程。