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基于神经网络的功率放大器的线性化研究的任务书
任务书
一、任务背景
在无线通信系统中，功率放大器（PowerAmplifier，简称PA）一直是一个非常重要的芯片，它负责将低功率信号放大到足够的功率，以满足通信需求。出现非线性失真会使PA的输出信号与理论信号不一致，从而影响通信质量。为了解决这个问题，目前有许多方法被提出来，例如：采用线性化技术、使用低调制信号、减小载波泄漏和使用高效测量系统等。
目前，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的人开始尝试使用神经网络来对功率放大器进行线性化处理。这种基于神经网络的线性化方法能够自适应地学习PA输入输出特性，并对输入信号进行修正，从而使得输出信号与输入信号更加匹配，提高通信质量。
二、研究内容
本文将基于神经网络的功率放大器线性化方法作为研究内容，实现对功率放大器的非线性失真进行修正，提高通信传输效果。具体的研究内容如下：
1.分析神经网络在功率放大器线性化中的应用
2.设计适合功率放大器线性化的神经网络模型，选择标准模型和改良模型两种方式，分别对比两种模型的性能
3.探究神经网络模型的参数优化方法，选择梯度下降、Adagrad、Adam等优化方法，分析不同优化方法对模型性能的影响
4.通过仿真实验和实际测试，验证神经网络方法对功率放大器线性化的效果，对比不同线性化方法的优缺点，并提出改善策略
5.对比神经网络线性化方法与传统线性化方法在实际应用中的差异，分析神经网络在未来无线通信系统中的应用前景。
三、研究意义
本研究将探究基于神经网络的功率放大器线性化方法，对于提高无线通信系统的质量具有一定的理论和应用价值，同时也是对神经网络在无线通信领域的一个探索。
四、研究步骤
1.文献综述
对于神经网络在功率放大器线性化中的应用现状进行调研，了解相关应用领域和实际效果，并进行总体评价。
2.神经网络设计
基于神经网络理论，分析神经网络模型和参数选择的关系，采用标准模型和改良模型两种方式，对比分析其性能的优劣，并确定合适的参数选取方法。
3.模型优化
选择高效的优化方法进行参数优化，评估不同优化方法所带来的改进效果，并确定最适合此问题的方法。
4.效果验证
基于机器学习和深度学习的原理，在仿真平台上对神经网络模型进行测试，并对真实的功率放大器进行实验，对线性化效果进行验证。
5.结果分析
对比分析神经网络和传统方法在线性化中的差异，提出改善措施，对神经网络方法在无线通信中的应用前景进行展望。
五、参考文献
[1]郭海燕,胡苗苗,王丽.基于神经网络和预测误差的功率放大器线性化[J].中国科学:信息科学,2017,47(10):1391-1404.
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