基于模块化模型的自适应预失真技术

系统地比较和分析了OFDM 传输系统里高功率放大器(HPA)预失真方法的优缺点,提出一种基于 模块化模型的有记忆高功率放大器自适应数字预失真方法,该方法分别基于Wiener、Hammerstein和Wiener- Hammerstein模型各自构成一个有记忆HPA 的自适应预失真器。从而避免了因分别估计Wiener-Hammerstein 模型各个环节特性参数所带来的复杂性。使得有记忆高功率放大器的预失真设计变得简单了。     

基于多项式的记忆型数字基带预失真器

提出了一种由自适应均衡器和基于多项式的无记忆预失真单元级联组成的记忆型数字基带预失真器．在该预失真器中，首先通过传输窄带训练序列得到能够补偿功率放大器非线性的无记忆预失真器的参数．然后通过一种自适应均衡算法修改均衡器的参数抵消功率放大器的记忆效应．由于将功率放大器的非线性和记忆效应分开处理，其结构和自适应算法复杂度比普通记忆型预失真器大大降低．计算机仿真结果表明，该预失真器能够有效地校正由于功率放大器的非线性和记忆效应引起的信号失真．     

OFDM系统功率放大器的自适应预失真线性化

对正交频分复用(OFDM)传输系统中大功率放大器的自适应预失真方法进行了研究。采用Wiener模型描述大功率放大器的输入输出关系, 该模型的结构是线性动态特性环节后级联一个无记忆的非线性静态单元,可以用一个复系数幂级数展开式来近似表示。为了补偿功率放大器的非线性失真, 用具有Hammer stein 结构的预失真器构成该功率放大器的逆系统, 并用递推最小二乘算法在线辨识预失真器的未知参数。该算法用于OFDM 系统时, 得到了一个快速的参数收敛特性。利用MATLAB 数值仿真考察了自适应预失真方法的有效性, 仿真结果表明,它可以有效实现从预失真器输入到功率放大器并实现输出的线性化     

一种级联多项式的功放预失真模型

提出一种基于级联多项式的功率放大器(简称功放)预失真模型。该模型采用直接学习结构模型获得功放前置逆特性曲线,引入动态补偿模块得到的瞬时曲线以修正稳定逆曲线的实时误差,经过多次迭代以得到线性输出的最优值。选用行波管功率放大器(travelling wave tube amplifier,TWTA)和固态高频功率放大器(solid-state power amplifier,SSPA)功放,分别对带外频谱功率谱密度和输出回退参数进行测试,结果表明,与直接学习结构的预失真模型相比,基于级联多项式预失真模型的TWTA功放带外频谱下降速度更快,速率提升40%,抑制带外频谱扩散效果较好;采用SSPA功放输出信号的线性度较高,功放预失真性能较好。     

基于简化记忆多项式预失真技术的功放设计

为了降低功放非线性失真和记忆效应,减小模型的复杂度,结合记忆多项式模型(MP)、动态偏离降低模型和通用记忆多项式模型(GMP)的参数构成特点,提出了一种基于简化记忆多项式模型的预失真设计.仿真实验表明,简化模型预失真性能优于MP模型和动态偏离降低模型,与GMP模型相当,简化模型有效减少了参数数量,在相同ADS仿真条件下,非线性阶数都为9、记忆深度都为4时,简化GMP模型参数数量比MP模型减少了9个,比动态偏离降低模型减少了49个,比GMP模型减少了11个.     

基于数字预失真技术的功放性能改善研究

针对高均峰比的宽带输入信号,结合最小均方算法和Wiener模型的优点,该文提出了一种基于Wiener模型的数字预失真算法.通过计算机仿真,验证这种算法的有效性,补偿了功率放大器的非线性失真,提高了功放效率,对发射机功放线性化技术有一定的实用价值.     

一种新的基于反馈的数字预失真器模型

数字预失真器是线性化功率放大器的有效工具.记忆多项式等模型难以兼顾模型的精确性和复杂程度.为解决该问题,提出了一种基于反馈的多项式模型建模数字预失真器.不仅使用输入信息,还使用过去时刻的输出信息,用较少的系数个数对高非线性及深记忆效应的功率放大器建立模型.仿真结果显示,该模型比一些常见的模型可更有效地缓解功率放大器的幅值和相位失真.     

OFDM系统的神经网络功放预失真

针对非线性高功率放大器导致正交频分多址系统传输性能下降问题,采用两个类似结构的单输入单输出反向传播神经网络串联后级联高功率放大器实现其预失真．前一网络是基于改进的非直接学习方法训练得到的高功率放大器的幅度预失真器,克服了非直接学习的缺陷;后一网络是高功率放大器的相位特性模型,回避了逆向模型的弊端．仿真结果显示了在输入回退低至2.93dB时,该方法仍能使高功率放大器输出信号的带外谱扩散降低约15dB,而其他方法此时不能起任何作用,且前者网络规模小于后者,表明了该方法结构简单,能够更加高效地实现正交频分多址系统中非线性高功率放大器的自适应预失真．     

正交幂级数预失真放大器分析

采用正交幂级数建立放大器非线性带通模型,并用两路正交幂级数预失真器对放大器进行线性化,理论分析和仿真结果表明采用正交幂级数预失真器可以有效地改善放大器的幅度、相位非线性特性．     

基于粒子群优化算法的功放预失真处理

根据功率放大器的记忆非线性特性,给出一种基于粒子群优化算法的预失真处理方法。选取记忆非线性多项式作为预失真器模型,用粒子群优化算法对多项式的系数进行最优估计,获得预失真器模型参数。分别对连块Wiener模型和记忆多项式模型这两种经典功率放大器模型进行预失真处理,结果表明,所给方法对记忆非线性功放的线性化效果良好,可正确判别发送信号。     

Adaptive Digital Predistortion Schemes to Linearize RF Power Amplifiers with Memory Effects

To compensate for nonlinear distortion introduced by RF power amplifiers(PAs)with memory effects,two correlated models,namely an extended memory polynomial(EMP)model and a memory lookup table(LUT)model,are proposed for predistorter design.Two adaptive digital predistortion(ADPD)schemes with indirect learning architecture are presented.One adopts the EMP model and the recursive least square(RLS)algorithm,and the other utilizes the memory LUT model and the least mean square(LMS)algorithm.Simulation results demonstrate that the EMP-based ADPD yields the best linearization performance in terms of suppressing spectral regrowth.It is also shown that the ADPD based on memory LUT makes optimum tradeoff between performance and computational complexity.     

一种改进的数字预失真迭代算法

针对WCDMA等系统中功率放大器的有记忆非线性放大特性,分析数字预失真器的结构和常用预失真器的识别算法,提出一种适用于Hammerstein有记忆功放模型的自适应辨识算法,此算法较LR算法对信号的频谱再生有了更好的抑制。理论分析和计算机仿真验证了该算法的有效性和实用性.     

多区间功放预失真方案与FPGA实现

为了降低通信系统中功放非线性特性带来频谱泄漏对邻带信号的干扰,针对使用较为广泛的Doherty功放,提出了分区间记忆多项式功放模型.经过实际测试,新的模型对于Doherty(80W)功放的邻带交调(ACLR)性能比记忆多项式模型有16 dB的提升,与其他数字预失真方案相比,其ACLR性能也至少有10 dB的改善,且更易用可编程逻辑器件(FPGA)实现.     

基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制

提出一种基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型的后件参数。用已经辨识好的参数,进行直接迭代计算,直接得到模型的预测输出。此算法很好地解决了非线性预测控制中,建模与优化两大难题,为非线性系统的高精度控制提供了保证。计算机仿真表明,该算法具有较好的跟踪性能。     

非线性多变量离散自适应控制

为了获得一种结构简单、参数整定方便的控制策略,研究了化工过程的一种非线性自适应控制方法。该方法采用非线性多变量模型来近似化工过程的动态特性,并将一般模型控制算法(GMC)与非线性观测器结合,将被控对象模型直接嵌入到控制中,用非线性观测器来进行参数在线辨识,构成自适应控制系统。该非线性控制系统在控制没有约束的情况下,控制系统为一个线性伪二阶系统。控制器参数整定方便,其中非线性观测器整定参数只有一个。该系统用于压力容器的控制,实时控制表明非线性自适应控制系统性能良好。     

基于模型变换的系统参数快速辨识方法

研究了系统参数辨识的一种间接方法，该方法将要估计的系统模型转换为一种容易估值的高阶系统模型，然后再将高阶模型降阶得到所要的模型参数。证明了该方法与预报误差法具有相同的渐近和统计性能。仿真结果表明该方法比预报误差法具有更高的计算效率。     

一种用于射频功率放大器自适应控制的RLS算法

研究了一种用于线性化RF功率放大器的自适应预失真技术,并给出了分析和仿真结果．得出结论为：分析表明功放输出的邻信道功率(ACP)是预失真器系数的二次函数;利用了新的自适应算法即使用预测的ACP曲面以提供更快的收敛速度;仿真结果表明,3阶产物可获得20dB以上的改善,5阶产物可获得10dB以上的改善．