一种基于RLS算法的多项式预失真技术

对一种经过改进的基于RLS算法的多项式预失真算法进行了研究。此种多项式预失真方法的基本原理是将传统的多项式函数分解为2个简单函数来逼近目标函数。将一个复杂的函数分解为2个简单函数后大大降低了RLS算法的计算量。同时,还将改进后的多项式预失真技术应用于功放设计中并进行了仿真,仿真结果显示改进后的RLS多项式预失真算法对交调失真的抑制依然有非常好的效果。     

基于RLS算法的记忆多项式预失真技术分析

自适应数字基带预失真技术是功放线性化技术中很有前景的技术之一。为了能够使数字基带预失真系统快速收敛且便于工程应用,介绍了一种基于迭代最小二乘(RLS)算法的记忆多项式预失真技术,并论述了其基本原理和系统结构,最后从邻信道功率比(ACPR)、星座图以及误码率3个方面进行了仿真,结果表明基于该算法的预失真技术不仅可以克服传统LMS预失真算法收敛速度慢的缺点,而且便于结合QR分解等方法来硬件实现,预失真性能更优。     

变步长LMS算法预失真仿真与实现

针对传统固定步长 LMS 算法预失真收敛速度较慢和非线性改善不足以及 RLS 算法预失真复杂度较高,对一种基于变步长 LMS 算法的多项式预失真技术进行了研究。通过仿真分析该算法的性能,发现该算法在不较大增加算法复杂度情况下收敛速度较快,能较好地改善带内非线性失真。构建了基于 DSP和FPGA的短波发射机硬件平台以验证算法的有效性,通过双音信号测试功放输出,表明基于该算法的多项式预失真系统对三阶互调降低23.3 dB,五阶互调降低15 dB,有效地改善了功放的非线性。     

HPA记忆多项式预失真技术研究

本文主要研究记忆多项式数字预失真技术.首先,对目前存在的多种线性化技术做综合的比较,结论显示预失真线性化技术具有明显的优越性.随后,本文构造一种基于直接学习结构(DLA)的记忆多项式预失真系统,其系数估计通过自适应算法实现,本文在传统的LMS算法的基础上推导出改进的LMS算法.文章最后利用64位QAM信号进行仿真验证,...     

一种改进的功率放大器数字预失真自适应算法

该文针对功率放大器的数字预失真技术进行了深入研究。并在经典Wiener模型的基础上,提出了一种改进的基于多项式加权的数字预失真算法。这种新算法包含加权、递归最小二乘和解加权三个部分。算法性能在MATLAB仿真软件进行了性能的验证与对比。结果表明,该算法在保持与功率放大器的传统数字预失真技术性能相当的条件下,结构更为简单。     

基于IPLS的记忆功放数字预失真技术

针对现有方法普遍存在的预失真算法效率低、难以有效抑制记忆功放的互调失真等缺点,在传统预失真技术的基础上,提出了一种基于内点最小二乘(IPLS,Interior Point Least Squares)法的数字预失真技术。该方法利用内点最小二乘思想来解决预失真问题,避免了传统RLS算法中对其自相关矩阵的求逆运算,提高了数值的稳定性,降低了运算的复杂度,有效提高了运算的收敛速度和收敛精度。计算机仿真分析表明,该算法对互调失真的抑制有着非常好的效果。     

卫星通信中改进型变步长LMS预失真算法

针对传统多项式预失真算法解决高功率放大器非线性失真时存在收敛速度慢和稳态均方误差大的缺点,将多项式预失真应用于卫星通信系统中,提出了一种改进型变步长LMS(Improved Variable Step-Size Least Mean Square,IP-VSSLMS)算法。该算法通过利用误差信号及误差信号与输入信号的平均能量,获得了一种新的变步长因子,有效地增强了步长因子的动态调整能力,提高了收敛速度和降低了均方误差。仿真结果表明,IP-VSSLMS算法能够有效地抑制信号的星座扭曲和频谱再生,解决了高功率放大器非线性失真的问题,相比传统算法,能够获得更快的收敛速度和较小的稳态均方误差。     

卫星通信中的数字基带预失真技术研究

数字基带预失真技术是克服高功率放大器非线性失真最有效的方法之一。早期对预失真技术的研究大多局限与无记忆非线性，但对于宽带和多载波应用。记忆非线性失真将不能再被忽略，无记忆预失真非线性补偿机制可能失效。文中研究了卫星通信系统中大功率记忆非线性功放的自适应基带预失真线性化技术，提出了一种基于记忆多项式的非直接学习结构的自适应基带预失真方案，给出了自适应算法。仿真结果表明，该方案能有效抑制带外频谱扩散，减小带内失真，降低误比特率，实现有记忆非线性大功率放大器的自适应预失真。     

一种新的分数阶记忆多项式预失真器

该文针对由记忆多项式设计的功率放大器预失真系统,提出了一种新的分数阶记忆多项式预失真器。提出预失真多项式是在常用记忆多项式基础上,通过去掉偶数阶项增加分数阶项以提高线性化性能。文中给出了分数阶记忆多项式的表达式,并给出了相应的系数估计算法。仿真分析表明,针对Wiener-Hammerstein和记忆多项式模型的功率放大器,在两种典型记忆多项式预失真的基础上可以分别得到10 dB和8 dB的带外谱抑制增益。相应的FPGA实现表明该预失真多项式总体硬件资源增加的代价并不高,易于在实际系统中应用。     

一种用于补偿卫星通信信道记忆非线性的数字基带预失真技术

研究了卫星通信系统中记忆非线性信道的自适应数字基带预失真线性化技术,提出了一种基于记忆多项式的非直接学习结构的自适应基带预失真方案,给出了自适鹰算法。仿真结果表明,该方案能有效抑制带外频谱扩散,减小带内失真,降低误比特率,实现卫星通信系统中记忆非线性失真的自适应预失真。     

基于自适应遗传算法多项式预失真技术研究

提出了一种基于自适应遗传算法的多项式预失真补偿方法,该方法的基本原理是利用模拟进化类算法对目标函数进行逼近,对待求解参数进行辨识,进而得到多项式预失真模型。该算法具有良好的收敛性、全局性和鲁棒性,且具有较高的计算效率,为解决数字预失真自适应算法提供了一个新的参考。同时将自适应遗传算法应用于功放线性化设计中并进行了仿真。仿真分析表明,采用模拟进化类的遗传算法对功放失真抑制效果明显。     

宽带OFDM功放自适应数字预失真算法的研究与实现

针对宽带OFDM功放的线性化问题,本文提出了一种基于训练序列的递推最小二乘算法和最小均方算法的组合算法.并将其应用到基于多项式的数字预失真系统中以实现自适应数字预失真滤波器系数的估计和更新.本文首先介绍了整个数字预失真系统的组成架构;然后是自适应数字预失真算法的实现,使用MATLAB软件对其算法进行仿真验证;最后还组建了实验系统,进行了ACLR测试实验.仿真结果和测试结果均表明基于自适应数字顶失真算法的宽带线性化功放具有良好的性能,OFDM功放输出的线性度改善6dB.     

OFDM系统自适应数字预失真研究

研究了正交频分复用（OFDM）传输系统中高功率放大器（HPA）的自适应预失真方法。针对OFDM信号的高峰平比特性及HPA带来的非线性失真,提出一种基于训练序列的最小均方误差（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法的组合算法,将其应用到基于记忆多项式模型的数字预失真系统中。用MATLAB构建一个基于该自适应算法的预失真系统。仿真结果表明：该算法能有效的改善放大器的非线性特性。     

基于非直接学习结构的记忆多项式预失真技术研究

针对记忆多项式数字预失真的问题,构造了一个记忆多项式预失真系统,通过非直接学习结构(ILA)实现系数估计,根据系统特性推导出改进LMS算法。以Matlab为平台,仿真结果表明这种记忆多项式预失真器能够较好地消除失真。     

基于RPE算法的记忆多项式数字预失真研究

数字预失真(DPD)是一种能有效地补偿功率放大器(PA)非线性失真的技术.基于记忆多项式预失真的非直接学习结构(ILA),采用RPE(Recursive Predlotion Error)算法构造了非线性PA的自适应预失真模型,推导了该算法在预失真系统中的递推公式,给出了计算机仿真结果,在相同参数下,通过与RLS算法在系统中的仿真结果进行比较,证明了该算法对消除PA非线性失真的有效性.     

一种适用于间接学习结构的功率放大器线性化算法

针对目前基于间接学习结构(indirect learning architecture, ILA)的线性化算法对于功率放大器的非线性补偿效果较差、频谱失真改善效果不明显的缺点,提出了一种基于功率检测模块的交替迭代算法。该算法利用数据窗截取ILA中后失真器反馈回来的数据流并通过功率检测模块计算其功率大小,筛选出功率最大的信号数据流,根据迭代次数,使得其输出在大功率信号流与随机信号流之间相互切换并送至后失真模块进行训练. 预失真模块和后失真模块均采用记忆多项式模型. 采用峰均比为9 dB的LTE信号通过在线测试平台RF WebLab对真实GaN功放进行仿真,结果表明,新提出算法的带外抑制效果相对于传统的顺序数据流处理算法与大功率数据流处理算法分别优化了5 dB与2.5 dB左右,其平均归一化均方误差也分别优化了1 dB与0.6 dB左右.     

数字预失真器模型参数辨识算法研究

数字基带预失真技术是补偿功放非线性的最有效方法之一,而自适应算法的选择很大程度上影响着系统的预失真性能。其中,最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘法(RLS)是最常用的自适应收敛算法,在综合分析两种算法优缺点的基础上,提出了一种基于正弦函数的归一化LMS(NLMS)算法和RLS算法的组合算法。仿真结果表明,该组合算法在达到与RLS同样预失真精度的前提下,可大大减小计算量。     

From post-distortion to pre-distortion for power amplifiers linearization

This letter presents a new method of digital adaptive pre-distortion for linearization of power amplifiers (PA). The method is derived from a post-distortion approach which identifies the PA inverse function. This approach leads to the minimization of a quadratic function of the polynomial coefficients in the case of a polynomial predistorter form and a least square criterion. We have compared our solution to a method previously proposed by Ghaderi (1996) that was also based on the transformation of a post-distortion into a pre-distortion system. We have tested our predistorter (along with a baseband adaptation of Ghaderi's) on OFDM Hiperlan signals. Both methods significantly reduced the signal distortion and the spectral regrowth. Our less complex approach proved to be even better for small peak back off values.     

基于Optisystem的OFDM-ROF系统的数字预失真设计与实现

针对OFDM-ROF系统中传输链路中各器件的非线性等问题,提出基于查找表的二分法和与割线法结合的数字预失真算法,并利用Matlab实现OFDM的发射、接收和数字预失真处理模块,再运用Optisystem 7.0搭建了OFDM-ROF仿真实验平台。通过16QAM星座图预失真前后仿真结果对比、以及AM/AM和AM/PM特性结果显示,采用二分法和与割线法相结合的自适应算法能改善OFDM-ROF系统的非线性问题,为OFDM-ROF系统的数字预失真硬件电路实现提供了依据和参考。