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一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法
一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法
摘要：随着卫星通信的广泛应用，卫星信道的非线性失真问题日益凸显。为了提高卫星信道的传输质量，本文提出了一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法。该算法采用正交基函数对输入信号进行变换，然后利用神经网络模型对变换后的信号进行预测和补偿，最后将补偿后的信号送入卫星信道传输。实验结果表明，该算法能够有效抑制非线性失真，提高卫星信道的传输性能。
关键词：卫星通信；非线性失真；预失真补偿；正交基神经网络
1.引言
卫星通信是一种广泛应用的通信方式，具有传输距离远、传输速率高、传输带宽大等优点。然而，由于卫星信道存在非线性失真现象，传输性能有限。非线性失真会导致信号的畸变、幅度衰减和相位失真等问题，降低通信质量。因此，研究卫星信道的非线性失真问题并提出预失真补偿算法，对于提高卫星通信的质量具有重要意义。
2.相关工作
早期的卫星信道预失真补偿算法是基于线性模型的，如前向误差修正算法（FEC），最小均方误差（MMSE），等。然而，由于卫星信道的非线性特性，这些算法的补偿效果有限。随后，研究者提出了基于神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法。神经网络作为一种非线性模型，可以有效模拟和学习信道的非线性特性，从而提高预失真补偿的效果。
3.算法提出
为了提高预失真补偿的效果，本文提出了一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法。该算法的主要步骤如下：
3.1步骤一：正交基函数变换
首先，对输入信号进行正交基函数变换。正交基函数是一种具有正交性质的基函数，可以将输入信号从时域转换到频域。通过正交基变换，可以将非线性失真的影响分离开来，使得神经网络更好地学习和模拟非线性特性。
3.2步骤二：神经网络模型设计
其次，设计神经网络模型对正交基变换后的信号进行预测和补偿。神经网络模型可以通过训练样本学习信道的非线性特性，从而提高预失真补偿的效果。本文采用多层感知器（MLP）模型，其中包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收正交基变换后的信号，隐藏层对信号进行处理和学习，输出层输出预测和补偿后的信号。
3.3步骤三：非线性失真补偿
最后，将补偿后的信号送入卫星信道进行传输。由于预失真补偿的效果，传输信号的非线性失真得到有效抑制，传输质量得到提高。
4.实验结果
为了验证提出算法的有效性，本文进行了一系列实验。实验结果表明，与传统的线性模型相比，基于正交基神经网络的预失真补偿算法能够显著提高卫星信道的传输性能。非线性失真得到了有效抑制，传输质量得到了明显提升。
5.结论
本文提出了一种基于正交基神经网络的非线性卫星信道预失真补偿算法。该算法通过正交基变换将输入信号从时域转换到频域，然后利用神经网络模型对信号进行预测和补偿，最后将补偿后的信号送入卫星信道传输。实验结果表明，该算法能够有效抑制非线性失真，提高卫星信道的传输性能。未来的研究工作可以进一步优化算法的设计，改进神经网络模型的训练方法，提高预失真补偿算法的性能。