基于神经网络的TWTA非线性校正方法

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用于卫星转发器的高功率行波管放大器(TWTA)是非线性放大器,由于常工作在饱和状态导致非线性失真很严重.针对这种非线性变换特性,提出了一种基于神经网络的新的校正方法,主要步骤包括样本数据的预处理、网络结构的设计、采用LM算法进行网络训练,以及利用训练好的模型进行AM/PM或AM/AM校正等.通过仿真实验和对比分析表明,基于神经网络的校正方法优于传统校正方法,校正结果与真实值吻合程度高.
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