一种基于复数卷积神经网络的功放数字预失真优化方法

本发明公开了一种基于复数卷积神经网络的功放数字预失真优化方法,包括以下步骤：S1.采集多组经过功放PA前后的数字信号，形成样本集;S2.对样本集中的数据进行预处理；S3.构建包含线性辅助分支和非线性模型的复数时延迟卷积神经网络，作为功放的数字预失真模型；S4.利用样本集中预处理后的数据对功放的数字预失真模型进行训练，得到训练成熟的数字预失真模型参数；S5.在实际进行功放的数字预失真时，先将待发送的数字信号送入训练成熟的数字预失真模型进行处理。本发明在保持低复杂度特性的同时，通过引入复数域处理和辅助线性分支，显著提升线性化能力。