一种基于LS/SVD的基带预失真算法

自适应基带预失真技术是用于补偿高功率放大器非线性失真的一种有效技术。早期对预失真的研究大多局限于无记忆非线性,但对于OFDM等宽带应用,放大器的记忆效应明显。介绍了一种基于最小二乘奇异值分解(LS/SVD)的自适应算法来实现有记忆非线性功放的自适应基带预失真。仿真结果表明,该方案用于正交频分复用(OFDM)系统中能有效抑制带外频谱扩散,减小带内失真,实现有记忆非线性功率放大器的自适应预失真。     

基于有理函数的级联自适应预失真器

提出用有理函数来实现级联自适应预失真器,用于移动发射机中的功率放大器线性化.基于极坐标形式的自适应有理函数预失真器具有实现简单和收敛速度快等优点.通过对行波管功率放大器的非线性幅度和相位特性的线性化、抑制互调失真能力等方面来表明基于有理函数级联自适应预失真器的行为特性.计算机的仿真结果表明:该方法具有较好的非线性补偿效果,且抑制性能好.     

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。     

一种有效的自适应预失真算法

自适应预失真技术是一种用于补偿功率放大器引起的非线性失真的技术 ,本文提出了一种改进算法用来加快预失真算法的收敛速度     

适用于DLA结构的新型功率放大器数字预失真算法

数字预失真技术通过在功率放大器的前端级联数字预失真器来补偿功放的非线性失真,而直接学习结构(Direct Learning Architecture,DLA)作为一种广泛使用的自适应数字预失真算法结构,因其预失真性能优良,前景最为看好.传统DLA预失真算法需要求得功率放大器高精度模型,其结构复杂且计算量大.针对这一问题...     

OFDM系统中的一种自适应预失真器

对OFDM传输系统中大功率放大器非线性失真的数字自适应预失真技术进行了研究。利用有理双线性函数的非线性能较好地逼近大功率放大器的AM AM或AM PM非线性特性及其逆变换易于求解的特性 ,提出了一种新的数字自适应预失真方法 ,它是对估计器的输入幅度进行均匀量化 ,用一个估计器对大功率放大器的非线性特性进行估计 ,通过训练估计器的参数去调节预失真器的非线性参数 ,以达到预失真补偿的目的。与以前的方法比较 ,该方法用于正交频分复用 (OFDM )系统中具有收敛速度快、系统性能稳定、补偿效果好等特点     

OFDM系统中的自适应预失真研究

随着移动通信中线性调制方法的出现,功率放大器的线性化成为一个重要的研究课题.提出一种用于正交频分复用(OFDM)系统中补偿由功率放大器引起的非线性失真的自适应预失真方法,并基于RASCAL算法,给出数字预失真器在OFDM中的实现结构,仿真表明该算法具有收敛速度快、补偿效果好的特点.     

0FDM系统中的一种自适应预失真器

对OFDM传输系统中大功率放大器非线性失真的数字自适应预失真技术进行了研究。利用有理双线性函数的非线性能较好地逼近大功率放大器的AM-AM或AM-PM非线性特性及其逆变换易于求解的特性，提出了一种新的数字自适应预失真方法，它是对估计器的输入幅度进行均匀量化，用一个估计器对大功率放大器的非线性特性进行估计，通过训练估计器的参数去调节预失真器的非线性参数，以达到预失真补偿的目的。与以前的方法比较，该方法用于正交频分复用(OFDM)系统中具有收敛速度快、系统性能稳定、补偿效果好等特点。     

使用自适应RF预失真技术改善放大器线性的研究

RF功率放大器对信号造成的非线性失真会产生邻道干扰，并降低信号质量，因此宽带通信系统对功率放大器的线性提出了严格的要求。本文提出了可以改善功率放大器线性的自适应RF预失真电路的模型，描述了自适应RF预失真的实现过程；介绍了现有的一些自适应预失真技术，具体分析了常用的矩形功函数预失真技术和最小功率自适应方法；通过仿真进一步证明了预失真技术可大大提高RF功率放大器的线性度。     

基于Wiener模型的非直接预失真线性化技术

新一代移动通信系统对于信道传输中的非线性失真十分敏感,功率放大器是产生非线性失真的主要器件。为了降低传输信号的失真程度,减小对相邻频段的用户的干扰,功率放大器的线性化技术显得尤其重要。预失真技术以其线性度好、自适应能力强、效率高等优点成为消除非线性失真的首选。在此阐述功率放大器的非线性特性和记忆效应,介绍预失真技术,利用基于Wiener模型的估计器来构成非直接预失真线性化系统,并对Wiener模型的参数识别算法进行优化。仿真实验表明此方法能有效补偿功率放大器的非线性失真和记忆效应,提高系统性能,降低开发成本。     

OFDM系统的基带自适应预失真器设计

针对OFDM系统中功率放大器的非线性,设计了一种功放自适应预失真器,提出了基于内插环路的同步处理、RASCAL算法的自适应查询表预失真技术。增加同步误差判定模块以及查询表刷新判定模块,保证系统在同步误差波动情况下可靠工作,实现了系统的自适应处理。仿真表明该方法可以在同步误差波动情况下将OFDM系统发射机功率谱泄露改善约17 dB。     

UFMC系统中基于Volterra滤波器的非线性失真补偿方案

为实现通用滤波多载波(UFMC)通信系统高效、可靠的通信性能,需在最大程度上补偿由记忆型高功率放大器(HPA)引起的非线性失真.为解决HPA造成的失真问题,本文提出了一种基于Volterra滤波器的非线性失真补偿(V-NLDC)技术.该技术利用了Volterra级数的稀疏特性和能够模拟任意精度非线性系统的性质以逐次逼近的方式对信号进行预失真.将预失真后的信号传送至HPA,然后采用噪声消除器做进一步噪声消除处理,以达到更小失真度的目的.同时,本研究采用收敛速度快、性能稳定的自适应最小二乘法(RLS),可根据环境变化自适应地计算Volterra滤波器和噪声消除器的系数.通过大量蒙特卡罗仿真实验证实了所提出的非线性失真补偿技术可以很好的补偿由记忆型HPA非线性失真所造成的影响,从而优化系统性能.     

OFDM系统功率放大器有记忆自适应预失真研究

针对PA的非线性和记忆效应,有记忆自适应预失真技术是最有效的线性化技术.在选取合适阶数、记忆深度的有记忆多项式模型的基础上,采用RLS和LMS结合的混合算法,并设定误差门限值以使两种算法合理转换.仿真分析表明,该方法可以有效补偿系统的非线性和记忆效应.     

OFDM系统中非线性放大器的改进预失真技术

针对OFDM系统中非线性放大器对信号造成的非线性失真影响,采用基于查询表的自适应预失真技术对其进行矫正.在基于最小均方误差算法的经典自适应预失真算法的基础上,采用线性内插算法来更新查询表的内容,从而提高自适应预失真算法的矫正效果;结合OFDM符号的概率分布特性,提出一种增加较大幅度OFDM信号迭代次数的方法,来提高预失...     

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.     

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。     

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。     

On compensating nonlinear distortions of an OFDM system using anefficient adaptive predistorter

This paper presents an efficient adaptive predistortion technique compensating for nonlinear distortions caused by a high-power amplifier (HPA) cascaded with a linear filter in an OFDM system. In the proposed approach, the memoryless HPA, preceded by a linear filter with memory in OFDM systems, is modeled by the Wiener system, which is then precompensated by the proposed adaptive predistorter with a minimum number of filter taps. It is confirmed by computer simulation that the proposed approach produces a faster convergence speed than the previous adaptive predistortion technique, and provides a small output backoff as low as 5.5 dB for an OFDM system employing an HPA with a linear filter     

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。