RF功放神经网络建模的软硬件实现

合集下载

rbf神经网络原理

rbf神经网络原理
RBF神经网络是一种基于径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）的人工神经网络模型。

它在解决分类和回归等问题上具有优良的性能和灵活性。

RBF神经网络的基本思想是利用一组基函数来表示输入空间中的复杂映射关系。

这些基函数以输入样本为中心，通过测量样本与中心之间的距离来计算输出值。

常用的基函数包括高斯函数、多项式函数等。

与传统的前馈神经网络不同，RBF神经网络采用两层结构，包括一个隐含层和一个输出层。

隐含层的神经元是基函数的中心，负责对输入样本进行映射。

输出层的神经元用于组合隐含层的输出，并产生网络的最终输出结果。

RBF神经网络的训练过程分为两个阶段：中心选择和参数调整。

在中心选择阶段，通过聚类算法来确定基函数的中心，例如K-means聚类算法。

在参数调整阶段，使用误差反向传播算法来调整基函数的权值和输出层的权值。

RBF神经网络具有较强的非线性拟合能力和逼近性能。

它可以处理高维数据和大规模数据集，并且对于输入空间中的非线性映射具有较好的适应性。

此外，RBF神经网络还具有较快的训练速度和较好的泛化能力。

总结来说，RBF神经网络通过基函数的组合来实现对输入样
本的映射，从而实现对复杂映射关系的建模。

它是一种强大的人工神经网络模型，在多个领域和问题中表现出色。

基于神经网络的闭环控制学习算法

基于神经网络的闭环控制学习算法一、神经网络在闭环控制中的应用概述神经网络作为一种强大的机器学习模型，其在闭环控制系统中的应用日益广泛。

闭环控制系统，又称为反馈控制系统，是指系统输出与期望输出之间存在反馈回路的控制系统。

在这种系统中，控制算法根据系统输出与期望输出之间的误差来调整控制输入，以达到控制目标。

神经网络因其出色的非线性映射能力和自适应学习能力，在处理复杂系统和不确定性环境中显示出了巨大的潜力。

1.1 神经网络的基本原理神经网络是由大量简单的计算单元（称为神经元）组成的网络，这些神经元通过加权连接相互连接。

每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数处理后输出。

通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入与输出之间的复杂映射关系。

1.2 神经网络在闭环控制中的作用在闭环控制系统中，神经网络可以用于建模、预测、控制和优化等多个方面。

它可以学习系统的动态行为，预测系统的未来状态，或者直接作为控制器来调整控制输入。

此外，神经网络还可以用于处理系统的不确定性和非线性，提高系统的鲁棒性和适应性。

二、基于神经网络的闭环控制学习算法基于神经网络的闭环控制学习算法是一类利用神经网络来实现闭环控制的算法。

这些算法通过训练神经网络来学习控制策略，以实现对系统的精确控制。

以下是几种典型的基于神经网络的闭环控制学习算法：2.1 反向传播算法（Backpropagation）反向传播算法是神经网络中最常用的学习算法之一。

它通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播至网络的输入层，以此调整网络权重。

在闭环控制系统中，反向传播算法可以用来训练神经网络控制器，使其能够根据系统误差来调整控制输入。

2.2 强化学习算法（Reinforcement Learning）强化学习是一种无模型的学习算法，它通过与环境的交互来学习最优策略。

在闭环控制系统中，强化学习算法可以使神经网络控制器通过试错来学习如何控制系统，以达到最优性能。

npu硬件架构设计与技术实现

NPU硬件架构设计与技术实现随着人工智能技术的快速发展，神经网络处理器（NPU）作为本人算法加速的关键部件，受到了越来越多的关注。

NPU的硬件架构设计和技术实现对于其性能和功耗等方面都具有重要影响。

本文将围绕NPU 硬件架构设计与技术实现展开讨论，探索其发展现状和未来趋势。

一、NPU硬件架构设计1.1 NPU的基本架构NPU是一种专门用于神经网络计算的处理器，其基本架构通常包括输入接口、权值存储、计算单元、激活函数单元、输出接口等组成部分。

在NPU的架构设计中，需要充分考虑神经网络的计算特性，优化各个模块的设计，以实现高效的神经网络计算。

1.2 计算单元的设计计算单元是NPU的核心部件，其设计直接影响了NPU的运算性能。

在计算单元的设计中，需要考虑到神经网络计算的并行性和稀疏性特点，采用适合神经网络计算的计算单元结构，以实现高效的计算能力。

1.3 存储和缓存设计NPU在处理大规模神经网络时需要大量的权值存储和中间结果缓存。

存储和缓存的设计对于NPU的性能至关重要。

在NPU的硬件架构设计中，需要充分考虑存储和缓存的大小、速度和布局等因素，以保证NPU能够高效地处理神经网络计算任务。

二、NPU技术实现2.1 NPU的制造工艺NPU的制造工艺直接影响了其性能和功耗。

目前，主流的NPU制造工艺包括了7nm、5nm甚至更先进的工艺。

采用先进的制造工艺可以有效提高NPU的运算性能，并降低功耗。

2.2 NPU的指令集架构NPU的指令集架构对于其软件支持和算法实现至关重要。

良好的指令集架构可以为神经网络算法提供良好的支持，提高NPU的运算效率。

在NPU的技术实现中，需要设计适合神经网络计算的指令集架构，并充分考虑其可扩展性和兼容性。

2.3 NPU的软件支持NPU的软件支持对于其应用推广和开发至关重要。

良好的软件支持可以为开发者提供便利的开发环境和丰富的算法库，降低开发难度，加速应用落地。

在NPU的技术实现中，需要充分考虑软件支持的架构和接口设计，以提供良好的开发体验和软件兼容性。

径向基(RBF)神经网络的介绍及其案例实现

人脸识别

Company Logo
Contents
1 2
什么是神经网络径向基（RBF）神经网络
3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Matlab案例实现

Company Logo
RBF 神经网络
几种常见的神经网络

Matlab案例实现
%% 清空环境变量 clc clear % 产生训练样本(训练输入，训练输出) % ld为样本例数 ld=100; % 产生2*ld的矩阵 x=rand(2,ld); % 将x转换到[-1.5 1.5]之间 x=(x-0.5)*1.5*2; %% 建立RBF神经网络 % 采用approximate RBF神经网络。spread 为默认值 net=newrb(x,F); % 计算网络输出F值 F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^210*cos(2*pi*x2); % x的第一列为x1，第二列为x2. x1=x(1,:); x2=x(2,:);
y w1* x1 w2 * x2 w3 * x3 w4 * x4 wi * xi
i 1
Company Logo
n
RBF 神经网络
RBF神经网络概况：
神经网络基础知识

Company Logo
RBF 神经网络
60 50 40 30 20 10 0 2 2 0 0 -2 -2

Company Logo
1000
60 50 40 30 20 10 0 2 2 0 0 -2 -2
60 50 40 30 20 10 0 2 2 0 0 -2 -2
60 50 40 30 20 10 0 2 2 0 0 -2 -2

体系工程师的软硬件一体化设计

体系工程师的软硬件一体化设计在当今科技快速发展的时代，软硬件一体化设计已经成为了体系工程师必须掌握的一项关键技能。

软硬件一体化设计指的是将软件和硬件相结合，共同实现系统功能的设计过程。

本文将从软硬件一体化设计的概念、特点、应用以及未来发展趋势等方面进行探讨。

一、概念软硬件一体化设计是指将软件和硬件紧密结合，以实现系统功能的设计过程。

在过去，软件和硬件的设计是相对独立的，但随着科技的进步，软件的复杂程度不断提高，单独设计软件已经无法满足系统的需求。

因此，软硬件一体化设计应运而生。

它既包括对硬件的设计和开发，又包括对软件的编程和优化。

二、特点软硬件一体化设计具有如下几个特点：（注意：下文为概括，具体展开可以根据具体内容进行）1. 紧密结合：软硬件一体化设计将软、硬件紧密结合，相辅相成，以实现更高效、更稳定的系统功能。

2. 提高性能：通过软硬件一体化设计，可以充分发挥硬件的性能优势，提高系统的响应速度和处理能力。

3. 简化开发流程：软硬件一体化设计可以简化开发流程，减少各个环节之间的沟通成本，提高开发效率。

4. 优化系统架构：软硬件一体化设计可以优化系统架构，提高系统的可靠性和可扩展性。

三、应用软硬件一体化设计在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 嵌入式系统：在嵌入式系统中，软硬件一体化设计可以将软件和硬件紧密结合，提高系统的实时性和稳定性。

2. 物联网：在物联网领域，软硬件一体化设计可以实现传感器和控制器之间的高效通信，实现智能化的系统管理。

3. 人工智能：在人工智能领域，软硬件一体化设计可以提高神经网络模型的训练和推理速度，实现更高效的人工智能算法。

4. 自动化控制：在自动化控制领域，软硬件一体化设计可以实现传感器和执行器之间的精确控制，提高自动化系统的性能和稳定性。

四、未来发展趋势随着科技的进步和技术的不断演进，软硬件一体化设计在未来将会有更广阔的发展空间。

以下是一些未来发展的趋势：1. 集成度的提高：未来软硬件一体化设计将会趋向更高的集成度，实现更小、更轻、更高效的系统。

基于神经网络的自主无人驾驶系统设计与实现

基于神经网络的自主无人驾驶系统设计与实现自主无人驾驶技术是当今科技领域的一个热门话题，它潜在的应用领域包括交通运输、物流配送、农业等。

而神经网络作为一种基于人工智能的计算模型，正逐渐成为实现自主无人驾驶的重要手段。

本文旨在探讨基于神经网络的自主无人驾驶系统的设计与实现。

一、神经网络介绍及其在无人驾驶中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，其具备自适应学习和模式识别能力。

在自主无人驾驶领域，神经网络可以用于感知、决策和控制等环节。

感知部分通过图像识别、目标检测等技术，将车辆周围的信息输入神经网络进行处理，判断道路状况、障碍物以及交通标志等。

决策部分根据感知结果进行判断和规划，例如选择合适的行驶速度、避免碰撞等。

控制部分通过调节车辆的油门、刹车以及转向等控制指令，实现车辆的自主行驶。

二、自主无人驾驶系统的设计要点1. 感知系统设计：感知系统是实现自主无人驾驶的基础，其应具备高精度的图像识别和目标检测能力。

可以利用深度学习算法训练神经网络模型，提高识别准确率。

此外，为了应对不同天气、光照条件下的感知需求，还可以采用多种传感器的融合，如雷达、激光雷达和红外传感器等。

2. 决策系统设计：决策系统应对各种驾驶情况做出准确可靠的判断和规划。

基于神经网络的决策系统可以通过大量的数据训练，提高驾驶决策的准确性。

同时，为了提高实时性，可以使用硬件加速技术和并行计算技术来加快决策过程。

3. 控制系统设计：控制系统用于转化决策结果为具体的车辆控制指令。

基于神经网络的控制系统可以通过实时更新网络权重来调整控制指令，以应对复杂多变的驾驶环境。

此外，为了提高控制系统的鲁棒性和安全性，可以设计备用控制模块和故障检测机制。

三、基于神经网络的自主无人驾驶系统实现挑战及解决方案1. 数据需求：神经网络需要大量标注过的训练数据来提高准确性。

在无人驾驶领域，获取大规模的驾驶数据是一大挑战。

解决方案包括建立驾驶数据集合共享平台，通过合作伙伴共享数据，以及调用模拟驾驶环境进行数据生成。

采用软硬件协同设计的softmax函数的fpga实现

2019年第10期信息通信2019 (总第202期)INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.No202)采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现周维康，王才才,张皓清，黄静(南通大学信息科学技术学院，江苏南通226019)摘要:人工神经网络中，需要对大量数据进行非线性函数计算。

低功耗实现和非线性函数的加速运算成为急需解决的需求。

论文基于ZYNQ硬件平台和ARM处理器，进行了软硬件协同设计和FPGA硬件加速器IP的设计，实现了非线性激活函数SoftMax,功耗和误差分布达到设计预期。

关键词:FPGA；激活■函数;软硬件协同；硬件加速中图分类号:TN4文献标识码:A文章编号：1673-1131(2019)10-0059-02SoftMax function software and hardware co-design based on FPGA Abstract:Large amounts of data are required to perform nonlinear function calculations in artificial neural networks.Low power consumption and nonlinear function acceleration are the key problems.Hardware and software co-design and hardware accelerator IP design were carried out based on ZYNQ hardware platform and ARM processor,and nonlinear activation function SoftMax was realized based on FPGA.Power consumption and error distribution reached the design expectation.Key words:FPGA;Activation function;Hardware and software collaboration;Hardware acceleration现代科学通过对复杂的人脑神经元网络进行简化抽象,建立起某种简单模型，通过使用不同的连接方式构建成不同的深度学习网络。

一种神经网络硬件实现的可重构设计

ＷＡｏｇＮＹｎ，ＷＡｉ，ＬｈｎｃｉＩＡｇＮＧＱｎＩａ—ａ，ＬｎＺ
（ｃｏｌＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎ，ＵｉｒｔｏｃｎｅＴｃｎｌｙＢｉｎ，ｅｉ００３ｈｎ）ＳｈｏｏｎｒａｉｎｉｒｇｎｅｉｆｆｏｅｉｖｓｙｆＳｉｃ＆ｅｈｏｇｅｉＢｉｇ１０８，ＣｉｅｏｊｇｊｎａＡｓａｔｈＰｎｔｏｋａａｅｓａｘｍｐｎｅｏｆｕａｌｍｅｏｆｎｕａｎｔｏｋ（Ｎａｄａｅｂｔｃ：ＴｅＢｅｒｓＳｔｎａｎｅａｌａｄａｒｃｎｉｒｅｔｄｏｅｒｅｒｓＮ）ｈｒｗｒｒｗＷｋｅｇｂｈｌｗ
Ｋｅｒｓｎｕａｅｗｒｓｅｏｆｇｒｂｅｙｗｏｄ：ｅｒｎｔｏｋ；ｒｃｎｉｕａｌ；ｈｒｗａｅｉｌｍｅｔｔｎｒｈｔｃｕｅｌａｄｒｍｐｅｎａｉ；ａｃｉｔｒｏｅ
０引言
人工神经网络在智能控制、模式识别等领域中应用广泛。但是传统的基于通用处理器的软件实现方法存在两个主要问题：一是无法实现并行计算，因为ＣＵ在一个指令周期内只Ｐ能执行一条指令，导致计算速度无法满足现场的实时性需求；二是在某些嵌入式应用中（如手机的语音识别）例及对稳定性要求很高或环境恶劣的应用中（例如工业现场的控制）神，
ｆｎｔｎｒｌａｎｎｌｏｉｈｏｌｅｉｌｍｅｔｄｆｘｂｙａｄｆｓ．Ｔｅｉｌｍｅｔｔｎａｄｔｓｏａｔｒｅｏｎｔｎｕｃｉｓｏｅｒｉｇａｇｒｍｓｃｕｄｂｍｐｅｎｅｅｉｌｎａｔｈｍｐｅｎａｉｅｔｆａｐｔｎｒｃｇｉｏｏｔｌｏｎｅｉｐｏｌｍｒｖｈｅｓｂｌｙｏｉｔｏ．ｒｂｅｐｅｔｅｆａｉｉｔｆｔｓｍｅｈｄｅｉｈ

声音识别中的神经网络模型构建和训练

声音识别中的神经网络模型构建和训练声音识别是一项重要的人工智能技术，它在语音助手、智能音箱、语音识别软件等领域有着广泛的应用。

声音识别的关键在于构建和训练有效的神经网络模型，以实现准确和可靠的声音识别。

本文将深入探讨声音识别中神经网络模型构建和训练的方法和技术。

在声音识别中，神经网络是一种常用的模型。

它模拟了人脑神经元之间相互连接、传递信息的方式，通过学习大量数据来实现特定任务。

构建一个有效的神经网络模型需要考虑到多个因素，包括网络结构、激活函数、损失函数等。

首先，我们需要选择适当的网络结构。

在声音识别中常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及其变种模型。

卷积神经网络适用于处理具有时间局部性特征（例如语谱图）的声音数据，而循环神经网络则能够捕捉到时间序列上连续性信息（例如语音信号）。

此外，在一些复杂任务中，我们可以选择将这两种结构进行结合，构建混合模型，以提高声音识别的准确性。

其次，选择适当的激活函数对于神经网络的训练和性能至关重要。

常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。

这些函数能够将输入信号映射到不同的输出范围，使得神经网络能够对输入数据进行非线性建模。

在声音识别中，ReLU是一种常用的激活函数，它具有较好的训练速度和稳定性。

另外，在声音识别中选择适当的损失函数也是至关重要的。

损失函数用于衡量模型输出与实际标签之间的差异，并作为反馈信号来更新网络参数。

常用的损失函数包括交叉熵、均方误差等。

在声音识别任务中，交叉熵通常被用作损失函数，它能够有效地度量分类问题中模型输出与实际标签之间的差异。

在构建好神经网络模型之后，我们需要进行训练以提高其准确性和可靠性。

训练神经网络需要大量标注好标签（即已知分类）的数据集作为输入，并通过反向传播算法来更新网络参数以减小损失函数。

在声音识别中，一个常见的训练策略是使用小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）算法，它能够在较短的时间内快速收敛。

RBF神经网络的实现过程

样本x与其投影y的统计量之间的关系：
Fisher
1 % m i Ni
1 T T y w x w mi , Ni yKi y i
i 1,2
2 T T 2 % % % Sb ( m 1 m2 ) ( w m1 w m2 )
w (m1 m2 )(m1 m2 ) w w Sb w
% % ln P(1 ) / P(2 ) m 1 m2 w0 2 N1 N 2 2

分类规则:
y w T x w0 0 x 1 y w T x w0 0 x 2
第四章线性判别函数
24
Fisher公式的推导
T % Sb w Sb w J F ( w) T % S % w S w S 1 2 w
T T % % % Sw S1 S1 w (S1 S2 )w w Sww
第四章线性判别函数
21
Fisher准则函数
Fisher
评价投影方向w的原则，使原样本向量在该
方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内尽可能密集的要求 Fisher准则函数的定义：
T % Sb w Sb w J F ( w) T % S % w S w S 1 2 w
二次曲面广义权向量广义样本向量
2 2 2 ax1 bx2 cx3 dx1x2 ex1x3 fx2 x3 gx1 hx2 lx3 m 0
a (a, b, c, d , e, f , g, h, l , m)T
y ( x12 , x22 , x32 , x1x2 , x1x3 , x2 x3 , x1, x2 , x3,1,)T
电子信息学院

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

东南大学硕士学位论文RF功放神经网络建模的软硬件实现姓名：薛传宝申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：宋文忠;魏海坤20060301东南大学硕士学位论文摘要摘要ＲＦ功放的线性化是设计ＷＣＤＭＡ等第三代移动通信系统的关键技术之一。目前，相对于前馈和反馈等线性化技术，基带数字预失真技术是性价比较好的解决方案。在考虑记忆效应的神经网络基带预失真器的设计过程中，功放系统的建模是其关键技术。由于功放系统是一个复杂的带记忆效应的非线性时变系统，为了能够实现实时校正，采用级连相关算法进行在线神经网络建模。首先选用残差相关性判别方法来确定神经网络功放模型的结构和初始参数，然后使用带遗忘因子的递推最小二乘法对神经网络模型参数进行在线自适应调整。对实测数据的验证表明，建立的神经网络模型完全能达到给定的性能指标要求。本文首先介绍项目的背景和几种功放线性化方法，然后介绍了系统辨识和神经网络的相关知识，接着具体阐述本课题核心部分ＲＦ功放系统的神经网络建模以及相关ＤＳＰ系统的硬件实现，最后对项目进行总结和展望。

关键词：功率放大器，神经网络，系统辨识，级连相关算法，ＤＳＰ论文类型：应用研究东南大学硕士学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴ

ＡＢＳＴＲＡＣＴＰｏｗｅｒａｍｐｌｉｆｉｅｒ’ｓ（ＰＡ）ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｗｉｄｅｒｂａｎｄｗｉｄｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ

ｓｕｅｈ∞ｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｄｅ－ｄｉｖｉｓｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅａｃｃｅｓｓ（ＷＣＤＭＡ）．Ａｔｐｒｅｓｅ吐ｉｎｃｏｎｔｒａｓｔ

ｗｉｔｈｆｅｏｄｂａｃｋａｎｄ

ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ，ｄｉｇｉｔａｌｂａｓｅｂａｌｌｄｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｉｓａｈｉｇｈｌｙｃｏｓｔ－ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｐｏｗｅｒ

ａｍｐｌｉｆｉｅｒ’ｓ

ｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｆｉｅｒｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｗｈｅｎｗｅｄｅｓｉｇｎ

ｔｈｅ

ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ．ＴｈｅＰＡｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｌｅｘ，ｕｓｕａｌｌｙｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇ，ａｎｄｈａｓｍｅｍｏｒｙ

ｅｆｆｅｃｔ．Ｔｏｒｅａｌｉｚｅ

ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒｔｈａｔｐｅｒｆｏｒｍｓｗｅｌｌ，ｃａｓｃｅｄｅ—ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｆｏｒｏｎｌｉｎｅｍｏｄｅｌｉｎｇ

ｔｈｅ

ｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆＰＡ．Ｆｉｒｓｔ，ｒｅｓｉｄｕａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

ａｎｄ

ｉｎｉｔｉａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

ｏｆｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｐｏｗｅｒ

ａｍｐｌｉｆｉｅｒ

ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｎⅡ”ｍｏｄｅｌ

ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

ａｒｅ

ｏｎｌｉｎｅｅｄｊｕｓｔｅｄｗｉｔｈｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｒｅｃｕｒｓｉｖｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（ＦＦＬＳ）．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅ

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｒｅａｃｈｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｅｘｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｉｌｙ．

Ｆｉｒｓｔｌｙｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｓｅｖｅｒａｌｍｅａｎｓｏｆｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｆｉｅｒ’ｓＩｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅｌｌｔｈｅｍｌａｔｏｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＳｙｓｔｅｍＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＮｃｏｒａｌ

Ｎｅｔｗｏｒｋｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｍｏｄｅｌｉｎｇＲＦＰＡｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｋｅｙｐａｒｔｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅｎｈａｒｄｗａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈＤＳＰｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ａｔｌａｓｔｔｈｅｓｕｍｍａｒｙｏｆａｌｌｔｈｅｗｏｒｋｉｓｇｉｖｅｎ，

ａｎｄｂｅｓｉｄｅｓ，ｓｏｍｅｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｅｄｖｉｃｅｓａｌｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｆｉｅｒ，ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃａｓｃａｄｅ－ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ＤＳＰ

ＴｙｐｅｏｆＴｈｅｓｉｓ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅ．ａｒｃｈ

Ｉｌ东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

研究生签名：蓬叠室，日期：ｊ剑

东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研究生院办理。

．缘上虹日期

Ｚ一‘．；东南大学硕士学位论文第一章绪论１．１课题的研究背景及意义第一章绪论弟一早珀下匕

自从１８９７年意大利科学家马可尼用无线电波成功实现信息的传输，人们就开始了对移动通信孜孜不倦的探索【１Ｊ。实现个人终端用户能够在全球范围内的任何时间、任何地点，与任何人、用任意方式高质量地实现任何信息的移动通信与传输也就成为人们不断追求的目标口Ｊ。在此过程当中，移动通信经历了从单基站大功率系统到多基站小功率蜂窝系统的演变，才从真正意义上走向商用化，给人们生产和生活带来了极大的方便。在短暂经历了以ＦＤＭＡ（ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅ

Ａｄｄｒｅｓｓ）

模拟制式为特征的第一代蜂窝移动通信系统后，目前，国内大量使用的是以ＴＤＭＡ（ＴｉｍｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｄｄｒｅｓｓ）为主的数字式第二代移动通信系统，主要提供语音和低速率的数据通讯业务。随着社会信息化的不断深入，图像、语音和数据相结合的多媒体业务和高速率的数据业务将会大大增加，人们对通讯业务多样化的要求以及个人通讯用户量都在与日俱增。第二代移动通信系统已经远远不能满足人们的通讯需求，新一代的移动通信系统也就成为世界各国通讯领域的研究熟点。截止到１９９８年６月３０日，提交到国际电信联盟（ＩＴｕ）的第三代移动通信无线传输技术共有ｌＯ种，其中国际上公认最具竞争力主要有两种：即日本和欧洲提出的ＷＣＤＭＡ技术和北美提出的ｃｄｍａ２０００技术。另外，我国也提出了具有自己知识产权的ＴＤ．ＳＣＤＭＡ［３１技术，并成为ｌＴｌＪ认可的第三代移动通信无线传输的主流技术之一。第三代移动通信系统简称３Ｇ。早在２０世纪末，欧洲、北美以及日本等发达国家和地区，已经在不断的试运营和改进各自提出的３Ｇ标准和网络系统。在我国，经国务院批准，科技部和信产部联合组织实施的中国第三代移动通信系统研究开发项目（简称Ｃ３Ｇ）也于１９９８年１１月正式启动。华为技术、中兴通讯、大唐电信等著名通讯设备研制企业成为该项目的主要承担者，Ｃ３Ｇ项目组对ＷＣＤＭＡ、ｃｄｍａ２０００以及ＴＤ－ＳＣＤＭＡ三种系统均有研发，企业之间各有侧重。无论采用哪种标准，均是以ＣＤＭＡ（ＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｄｄｒｅｓｓ）技术为主流，要求系统能够处理图像、音乐、视频流等多种媒体形式，提供包括网页浏览、电话会议、电子商务等多种信息服务，并能够提供全球漫游。所以３Ｇ将是一种通讯容量更大、通讯质量更好的移动通信系统。这是一种高频谱利用率、多载波、宽频带的通讯体制，加之调制过程中融入了１６ＱＡＭ（十六状态正交调幅）和ＱｐＳＫ等数字调制方式，由于这种数字调制产生的信号波形是非恒定包络的调相信号，很容易导致信号在传输过程当中的失真和信道之间的相互干扰，因而对发射信号功率放大的线性程度要求很高。由于系统采用了带宽受限的线性调制方式，邻信道载波间的频谱泄漏取决于功率放大器（ＰＡ）的线性，而实际的放大器总是非线性的，必须通过补偿功率放大器或采用线性化方法来改善ＰＡ的非线性，以控制邻信道的频谱泄漏。本课题涉及的射频（ＲＦ）功放就是为其中的ＷＣＤＭＡ标准所设计。按照Ｃ３Ｇ的定义，ｗｃＤＭＡ整个系统由３Ｇ交换机（ＵＭＳＣ）、基站控制器（ＲＮＣ）、基站子系统（ＮｏｄｅＢ）和移动终端（手机）霄部分宝开成。ＲＦ功放象属丁其中的基站子系统。ＲＦ功放的线性化川是设计ＷＣＤＭＡ基站的芙键技术之一。如果射频系统处于１ｒ线性Ｉ．什状态，将使通信系统产生非线性失真，产生的带内失真信号干扰己调制矢量信号，导致己调制矢量信号幅度和相位的偏差（误差矢量幅度ＥⅢ），同时导致频谱扩展，干扰邻近信道的传输（邻带功率比