Natural gradient algorithm for neural networks applied to non‐linear high power amplifiers

This paper investigates the processing techniques for non‐linear high power amplifiers (HPA) using neural networks (NNs). Several applications are presented: Identification and Predistortion of the HPA. Various Neural Network structures are proposed to identify and predistort the HPA. Since a few decades, NNs have shown excellent performance in solving complex problems (like classification, recognition, etc.) but usually they suffer from slow convergence speed. Here, we propose to use the natural gradient instead of the classical ordinary gradient in order to enhance the convergence properties. Results are presented concerning identification and predistortion using classical and natural gradient. Practical implementations issues are given at the end of the paper. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种自适应预失真器的实现及算法的改进

自适应数字预失真是补偿高功率放大器非线性的一种有效技术。本文基于RASCAL算法,给出了数字预失真器在OFDM系统中的实现结构,并对调整方法作了一些改进。通过仿真表明,改进的方法明显加快了收敛速度。     

W-CDMA基站中的功放射频预失真线性化

通过对射频预失真线性化技术的介绍,对W-CDMA基站中的高功率放大器模拟线性化进行了仿真,体现出射频预失真线性化技术在通信领域中的重要作用。     

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。     

WCDMA系统中基于查找表的预失真技术的研究

在无线通信系统中,高功率放大器因其非线性,导致AM／PM效应使得微分相位、微分增益和互调失真变坏。高质量的通信系统设计应尽可能减小功率放大器的AM／PM效应。因此,针对宽带码分多址（WCDMA）功放非线性失真问题,采用一种基于查找表（LUT）的自适应预失真方法,改善功放的非线性失真。仿真表明．该方法能有效补偿放大器产生的AM—AM、AM-PM失真,并将功放的邻道功率泄漏比（ACPR）改善到30dB左右。     

射频功率放大器数字预失真技术及其发展趋势

3G无线通信系统对功率放大器的设计提出了更加严格的要求。为了有效地利用宝贵的频谱资源,功率放大器既要保证高线性度以减小带外发射功率以及误码率,又要有较高的效率以减少电源消耗。在众多功放线性化高效率技术中,数字预失真技术被认为是最有效的解决方案,受到越来越多的关注。本文对数字预失真技术作了详细介绍,结合实例分析了当前主要的几种预失真模型和对应的预失真方案,并展望了Doherty放大器技术与数字预失真结合的应用方向。     

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。     

模块化模型功率放大器的自适应预失真

为补偿正交频分复用（OFDM）通信系统中由记忆高功率放大器（HPA）引起的失真,提出了一种自适应数字预失真方法。对Wiener、Hammerstein和Wiener-Hammerstein模块化模型的HPA各自构成了一个有记忆自适应预失真器。仿真结果表明,利用模块化模型能快速、简便地实现记忆放大器的线性化,而且具有满意的性能。     

基于数字预失真技术的有记忆功放线性化研究

现代通信系统中,具有较大峰均比和带宽的线性调制信号经过大功率功放会产生非线性失真和记忆效应.针对高峰均比的宽带输入信号,提出一套联合峰均比抑制技术和基带自适应预失真技术来改善功放非线性失真的可行方案.并仿真了峰值抵消算法和自适应预失真算法,结果表明对于峰均比为7.6dB的输入信号,经过1dB的削峰处理后,预失真器改善带外频谱抑制25dB左右,有效的补偿了功放的非线性失真和记忆效应,提高了功放效率,对功放线性化技术有一定的实用价值.     

功率放大器数字预失真技术研究及设计

提出一个基于自适应预失真原理的有记忆高功率放大器线性化技术方案。首先,对自适应预失真线性化技术的原理和特点进行详细分析,给出一个实用技术方案;其次对其中的衰减器放大倍数的影响进行探讨并给出了选择原则和设计方法;最后对设计完成的数字预失真系统进行仿真验证。仿真结果表明,合理选择放大倍数和动态范围对改善预失真补偿系统的性能有明显效果,对于8MHz带宽的OFDM信号,本文方案可将带外频谱抑制26dB,减少带内频谱失真7dB。