延时估计偏差对多项式预失真的影响

延时估计偏差通常会严重影响射频(RF)功率放大器预失真技术的性能.通过对预失真技术中延时估计偏差的理论分析,发现若要保证存在延时估计偏差时预失真器仍能实现放大器的线性化,则设计的预失真器应是理论上理想预失真器的一个延时版本;并提出一种记忆多项式模型用于放大器的预失真.仿真结果表明,采用记忆多项式模型比一般多项式模型对延时估计偏差有更强的鲁棒性.     

基于DTMB的半自动预失真器的设计与实现

针对DTMB标准中OFDM信号高PAPR的问题,为了降低射频功率放大器的非线性特性对OFDM信号产生的不良影响,并提高射频功率放大器的工作效率,通过在DTMB信道处理系统中引入预失真技术,实际采集射频功率放大器的非线性特性曲线,结合查询表技术的预失真器补偿方式,实现对射频功放非线性失真的有效抵消.最终测试表明,该半自动预失真器能够实现较好的预失真补偿功能.     

一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法

记忆非线性放大器的预失真问题一直是预失真技术的难点.本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法,它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化,却存在运算量较大的问题.结合LS算法和Hammerstein模型的优点,提出了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法,用几次简单的迭代运算代替一次复杂的直接运算,从而以较少的运算量,获得较好的线性化性能.通过计算机软件仿真验证了这种算法的有效性,它能以较少的参数,快捷、简便地实现记忆非线性功率放大器的预失真,显著提高了放大器的线性化性能.     

一种基于记忆LUT的多倍频程预失真方案

针对多载波无线通信系统中多倍频程功率放大器存在的强非线性失真与记忆效应失真问题,提出了一种基于记忆查找表的LUT+MP多倍频程预失真方案。方案模型由记忆查找表(LUT)和记忆多项式(MP)串联构成,采用间接学习法的LMS和RLS算法对模型参数训练辨识。仿真结果表明,针对维纳模型高功率放大器,在输出功率回退OBO=2.27 d B时,对Wiener模型功放的三阶互调失真改善达到了55.9 d B,五阶互调失真改善达到了44.5 d B。与现有的LUT+FIR和LUT+并联FIR预失真方案相比较,能带来更好的建模精度和线性化效果。同时,设计使用的学习算法简单实用,稳定性能好。     

自适应最优量化查找表预失真算法

为了在不增加查找表（LUT）长度的前提下,进一步改善功率放大器非线性性能,提出1种自适应最优量化LUT的预失真算法.与已有的最优量化LUT算法不同,该算法综合考虑了预失真器特性和输入信号概率分布,理论分析并得到了最优的LUT量化间隔,并给出了全盲条件下的自适应预失真器LUT参数搜索算法.仿真表明：应用该算法的预失真系统的归一化最小均方误差指标优于均匀量化LUT算法和已有的最优量化LUT算法,尤其是在输入信号功率回退较大的情况下,该算法的预失真效果改善更为显著.     

OFDM系统中记忆非线性功放基带预失真技术

研究了OFDM系统的自适应基带预失真技术。针对OFDM信号的高峰值平均功率比对非线性功率放大器敏感的特点,并考虑OFDM的宽带特性引起的功放记忆非线性效应,提出了一种基于辨识方案的非直接学习结构的自适应基带预失真技术,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,实现有记忆非线性大功率放大器(HPA)的自适应预失真。     

数字预失真技术研究

现代移动通信系统对功率放大器的线性度提出了更高的要求,功率放大器的非线性失真会造成信号带外频谱扩展和邻道干扰.数字预失真技术是目前用来克服功放非线性化的最常用的技术.本论述对功率放大器的失真原因进行了分析,介绍了数字预失真的基本原理,着重对预失真数学模型进行了数学分析研究.     

基于查找表的功放线性预失真方法研究

在无线通信系统中,高功率放大器因其具有非线性特性,会导致频谱再生和邻道干扰等问题.为克服这一特征,采用一种基于查找表的自适应预失真方法.首先对查找表进行初始化,再采用自适应算法实时更新查找表内容,从而有效消除功放的非线性失真.仿真实验表明,该自适应预失方法可降低互调失真(IMD),能有效提高功放线性度,从而提高系统性能.     

基于并行粒子群优化算法的预失真器设计

高功率放大器是无线通信系统中非线性失真的主要来源之一. 数字基带预失真技术能有效地降低系统非线性失真,提高系统传输性能. 采用Hammerstein模型作为预失真器的模型结构,通过粒子群优化算法(particle swarm algorithm, PSO)估计预失真器系数,解决了梯度算法无法直接估计Hammerstein模型系数和易陷入局部极值等问题. 通过对PSO算法进行并行优化设计,使算法最大加速度比达3以上,加快了算法处理速度. 仿真结果表明新算法能够有效抑制系统带外频谱再生现象,减小相邻信道功率比(ACPR)达25 dB.      

稀疏假设下双频功率放大器的建模与预失真

提出一种简单而灵活的功放建模与预失真改进方法.该方法基于Volterra级数核系数的稀疏性假设,结合最大似然估计和最佳模型确定的信息准则,并且在选择活跃系数时结合了贪婪算法.将该技术应用于输入信号中心频率为2.61 GHz的宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA)信号和中心频率在2.69 GHz处的长期演进(long term evolution,LTE)信号的双频功率放大器预失真中,将输入信号放到欠采样双频预失真结构中,分别得到2个频带的预失真仿真测试结果.与Volterra级数和记忆多项式模型进行对比,结果表明,双频欠采样方法在预失真时减少了Volterra级数的参数,与传统Volterra预失真器相比,所提出的欠采样双频预失真器满足参考标准的频谱掩模和误差矢量幅度限制,在达到线性化补偿相同效果下,所提模型参数量减少了40％以上,减少了模型的复杂度.     

Adaptive Hammerstein Predistorter Using the Recursive Prediction Error Method

The digital baseband predistorter is an effective technique to compensate for the nonlinearity of power amplifiers （PAs） with memory effects. However, most available adaptive predistorters based on direct learning architectures suffer from slow convergence speeds. In this paper, the recursive prediction error method is used to construct an adaptive Hammerstein predistorter based on the direct learning architecture, which is used to linearize the Wiener PA model. The effectiveness of the scheme is demonstrated on a digital video broadcasting-terrestrial system. Simulation results show that the predistorter outperforms previous predistorters based on direct learning architectures in terms of convergence speed and linearization. A similar algorithm can be applied to estimate the Wiener PA model, which will achieve high model accuracy.     

延时估计误差对间接学习结构预失真器的影响

间接学习结构数字基带预失真器的实现需要估计模拟链路延时,而链路延时估计算法存在估计误差,此误差对预失真器性能的影响目前未有相关研究。该文以邻近信道功率比(ACPR)和归一化均方误差(NM SE)两项指标作为衡量标准,研究了延时估计误差对间接学习结构预失真器补偿性能的影响。结果表明,间接学习结构预失真器对延时估计误差敏感,在N yqu ist采样的预失真器系统中,只有当估计误差不超过系统采样间隔的1/64时,才能保证此预失真器能够有效地实现功放线性化。     

一种微波模拟预失真器电路

文章提出了一种模拟射频预失真器,它由模拟衰减器、模拟移相器和3 dB电桥构成;将它加在微波放大器的前端,通过调节预失真器中的偏置电路来调整预失真器的性能,实现对放大器线性的提高;通过使用ADS软件进行双音测试,证明三阶交调系数改善了20 dBc。     

A dynamic coefficient polynomial predistorter based on direct learning architecture

A dynamic coefficient polynomial predistorter based on direct learning architecture is proposed. Compared to the existing polynomial predistorter, on the one hand, the proposed predistorter based on the direct learning architecture is more robust to initial conditions of the tap coefficients than that based on indirect learning architecture; on the other hand, by using two polynomial coefficient combinations, different polynomial coefficient combination can be selected when the input signal amplitude changes, which effectively decreases the estimate error. This paper introduces the direct learning architecture and gives the dynamic coefficient polynomial expression. A simplified nonlinear recursive least-squares （RLS） algo- rithm for polynomial coefficient estimation is also derived in detail. Computer simulations show that the proposed predistorter can attain 31dB, 28dB and 40dB spectrum suppression gain when our method is applied to the traveling wave tube amplifier （TWTA）, solid state power amplifier （SSPA） and polynomial power amplifier （PA） model, respectively.     

RF功放非线性特性的在线神经网络建模

为了改善功放系统的非线性特性,采用了基带数字预失真技术,其中功放系统的建模是其关键技术.由于功放系统是一个复杂的带记忆效应的非线性时变系统,为了能够实现实时校正,采用级联相关算法进行在线神经网络建模.首先选用残差相关性判别方法来确定神经网络功放模型的结构和初始参数,然后使用带遗忘因子的递推最小二乘法对神经网络模型参数进行在线自适应调整.对实测数据的验证表明,建立的神经网络模型完全能达到给定的性能指标要求.     

基于DSP的IMDCT快速算法

修正离散余弦变换 ( MDCT)在音视频信号编码中得到广泛地应用 ,其快速算法在实时编解码系统中尤为重要。论文给出了一种适用于数字信号处理器 ( DSP)实现的修正离散余弦反变换 ( IMDCT)快速算法—用 M/ 2点时间抽取 ( decimation in time,DIT)分裂基 FFT实现 2 M点的IMDCT。算法是基于蝶形运算组成 ,在 DSP中可以获得很高的运算效率。该算法的蝶形运算结构同样适用于正向MDCT。在由定点 DSP实现的活动图像专家组 ( MPEG)音频层 III解码器中 ,与 MPEG音频压缩标准 ISO/ IEC 11172 -3中给出的 IMDCT运算量相比较 ,该文提出的 IMDCT快速算法节省了 2 / 3的运算时间和 1/ 2的存储空间。     

基于分段多项式的RF功放预失真线性化新方法

为补偿RF功率放大器的非线性失真,提出一种新的基于分段多项式的自适应数字预失真方法,使用多个直角坐标形式的低阶奇次多项式设计预失真器.分析多种自适应数字预失真方法的计算复杂度,通过Matlab软件仿真它们的收敛速度和线性化效果.该方法计算复杂度低,易于实现.仿真结果表明,该方法收敛速度快,且具有良好的抑制频谱扩展的线性化性能.