[发明专利]一种基于WaveNet神经网络结构的功率放大器行为建模方法有效
| 申请号： | 201910762293.X | 申请日： | 2019-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN110610030B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 邵杰;刘姝;周凡;孔天姣;胡久元 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/367 | 分类号： | G06F30/367;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 吴旭 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于WaveNet神经网络结构的功率放大器行为建模方法，相较于当下常用的RNN、LSTM等记忆神经单元，本方法所采用的WaveNet网络每次迭代无需等待之前序列的预测结果，具备并行特点，所以模型训练和收敛十分迅速。同时，模型内部采用了时间卷积网络结构，卷积运算能提取序列的内在特征；而时间卷积又具备因果性质，模型当前的输出只与历史数据和即时数据相关，能够描述放大器的记忆效应。本方法在表征功率放大器的非线性特性和记忆效应上，具备较高的精度；而在模型训练上，拥有惊人的训练和收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 wavenet 神经网络 结构 功率放大器 行为 建模 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于WaveNet神经网络结构的功率放大器行为建模方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A：采集功率放大器的输入信号数据向量x
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