[发明专利]一种基于神经网络的MIMO系统数字预失真补偿方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202211413808.3 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115913844A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 洪卫军;吴宇晨;黄婷钰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/49 | 分类号： | H04L25/49;H04B7/06;H04B1/04;G06N3/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的MIMO系统数字预失真补偿方法、装置、设备和存储介质。涉及无线通信技术领域，以解决目前的MIMO预失真模型适用范围较小、辨识精度不够、复杂度过高的问题。本发明方法包括：将MIMO系统中的非线性串扰效应建模为双分支信道非线性串扰模型；将CNN网络结构与BiLSTM以及注意力机制相结合，构建了一个基于Attention机制的CNN‑Bi LSTM混合模型，将经过放大器的非线性信号输入到算法模型中；针对MIMO系统，在其反馈链路上采用基于注意力机制的CNN‑BiLSTM预失真算法进行参数估计，从而补偿不同通道间串扰和功率放大器的非线性特性。传统的基于神经网络的数字预失真补偿方案利用神经网络来识别预失真器的逆函数，只考虑了传统的SISO系统，不能补偿MIMO发射机中的非线性串扰，本发明所提出的一种基于神经网络的MIMO系统数字预失真补偿方法能够同时补偿MIMO系统不同通道间的非线性串扰及功率放大器的非线性失真，经由神经网络结构高效准确的统一数字预失真模型，提高了建模精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 mimo 系统 数字 失真 补偿 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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