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.     

改进变步长最小均方算法在组合学习结构预失真中应用的研究

针对预失真间接学习结构易受加性噪声、模数转换(analog to digital converter,ADC)量化噪声等影响,提出一种通过设置判别门限自适应切换直接学习结构和间接学习结构的组合学习结构数字预失真方案。该方案在直接学习结构中采用最小二乘法(recursive least square,RLS)算法对参数进行快速粗估计,切换至间接学习结构时采用改进变步长最小均方(least mean square,LMS)算法进一步提取参数。分析仿真表明,组合学习结构的预失真方案其线性化性能较间接学习结构有很大提升,且在算法收敛速度基本持平的情况下有效抑制了间接学习结构中的非相关噪声。     

存在信道估计误差的DSTTD系统的性能分析

现有的双空时传输分集(DSTTD)系统研究主要基于完全信道估计,且信道估计总存在误差.为此,文中采用假定存在估计误差矩阵的分析方法考察信道估计误差对DSTTD系统性能的影响,发现统计判决量中的干扰矩阵是影响系统性能的主要因素,同等估计误差下独立同分布信道比相关衰落信道更能容忍估计偏差.仿真结果表明,不同情形下不同信道估计误差的误差矩阵对系统性能的影响与实际情况一致,从而验证了误差矩阵分析方法的正确性.     

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.      

改进变步长LMS在组合学习结构预失真的研究

针对预失真间接学习结构易受加性噪声、模数转换（Analog to Digital Converter,ADC）量化噪声等影响,提出一种通过设置判别门限自适应切换直接学习结构和间接学习结构的组合学习结构数字预失真方案。该方案在直接学习结构中采用最小二乘法（Recursive Least Square,RLS）算法对参数进行快速粗估计,切换至间接学习结构时采用改进变步长最小均方（Least Mean Square,LMS）算法进一步提取参数。分析仿真表明,组合学习结构的预失真方案其线性化性能较间接学习结构有很大提升,且在算法收敛速度基本持平的情况下有效抑制了间接学习结构中的非相关噪声。     

系数可变的多项式预失真器

针对由正交多项式设计的功率放大器预失真系统,提出一种系数可变的多项式预失真器,并给出相应的实现结构.该预失真多项式有多组系数组合,随着输入信号幅度的不同,多项式选取不同的系数组合,从而降低估计误差.仿真分析表明,当使用2,4和8组系数时,相对于传统的正交多项式,采用该算法得到的估计误差可达到6.0 dB,23.6 dB和42.7 dB的增益,对应得到10 dB,30 dB和50 dB的带外谱抑制增益.该方法降低了预失真器设计中对多项式阶数的要求,提高了设计的灵活性,降低了预失真器后低通滤波器的设计难度.     

GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法

传感器采样延时是多传感器信息融合过程中面临的一个重要问题,全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)的组合导航系统是智能汽车常用定位方式,但常面对GPS采样延时的问题,因而会造成对INS误差状态的错误估计,影响定位定速的精度.本文针对该问题,在传统的GPS/INS松耦合组合导航模型的基础上提出一种延时估计和补偿的算法.首先建立延时估计模型,估计时间同步误差,然后构建残差传播方程,利用残差重构的方式进行延时补偿,实现基于软件的时间同步.根据试验中对速度、位置误差及均方根误差的分析,改进的滤波算法有效地降低了GPS采样延时引入的误差,提高了定位和定速的精度.     

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.     

多进多出中继系统中基于失真信道估计的线性预编码

在放大转发多进多出(MIMO)中继系统基础上,提出了一种基于失真信道估计的中继线性预编码设计方案.该方案将信道估计误差建模为高斯随机变量,并根据最小均方误差（MMSE）准则,通过理论推导给出了闭式解.数值仿真结果表明,与不考虑信道估计误差时的方案相比,该方案有效降低了系统的均方误差和误码率.     

MISO系统信道估计误差的影响比较

信道估计是多输入单输出系统中的一项重要工作,分析比较了信道估计误差对于三种多输入单输出系统(空时分组码系统、频域预均衡系统及最大范数复合信道传输分集系统)性能的影响．模拟结果表明最大范数复合信道传输分集系统可以有效抑制干扰,降低误码率,因此对信道估计的误差比较灵敏。     

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.     

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.     

基于时延估计的麦克风阵列一致性分析

基于麦克风阵列的声源定位技术广泛应用于现场录音及会议通信等领域.常用的麦克风阵列声源定位技术中,时延估计是一种硬件成本低、计算量小且易于实现的算法.影响麦克风阵列时延估计的因素很多,麦克风阵列阵元的一致性性能是其中之一.基于相位变换的广义互相关算法,提出了一种新的麦克风阵列阵元一致性估计指标.构建3组阵元一致性指标不同的麦克风阵列,开展了对实际声源的角度估计.计算麦克风阵列对声源角度的估计时延和声源角度的理想时延之间的差值,建立了其与声源角度估计误差的方差关系,提出了基于时延估计误差的麦克风阵列阵元一致性估计指标,并验证了该指标在麦克风阵列阵元选择上的实际指导意义.     

一种基于滤波器矩阵的Hammerstein预失真器

预失真器建模的准确性是保证有效补偿带记忆功率放大器非线性失真的重要因素之一,尤其是模型对功率放大器逆记忆特性的描述能力.针对目前预失真器模型对功率放大器逆记忆效应描述不充分的问题,提出一种改进的Hammerstein预失真器,该预失真器以查找表级联滤波器矩阵作为其实现形式,较好地描述了功率放大器的逆记忆特性.仿真实验表...     

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.     

基于星载高速调制器的预失真算法研究

在卫星高速数传系统中,为满足高速率通信业务的需求,新型数字调制体制（如OFDM,M-QAM等）被越来越多地采用,但由此带来的功率放大器的非线性效应也日益严重,对解调器性能造成很大影响.传统的数字预失算法因其收敛速度慢和计算复杂度大的特点不适用于资源严格受限的星载高速数传系统.本文中提出了一种基于QR分解的递归最小二乘算法（QRD-RLS）,对该算法进行了理论分析和性能仿真.相比传统的预失真算法,该算法具有稳态误差小、收敛速度快和计算复杂度低的优势.并基于该算法设计了带有预失真器的高速调制器结构,对16QAM信号的实测效果显示,基于QRD-RLS的预失真方案对失真信号补偿效果显著,误差向量幅度（EVM）从7.4%降低到2.5%,带外干扰抑制提升10 dB.      

一种合成宽带数字波束形成相控阵通道幅相误差的校准方法

在对相控阵雷达数字化单脉冲和差波束形成原理研究的基础上,给出了单脉冲比的提取模型。对通道幅相误差与角度估计精度的关系进行了分析,结果表明通道幅相误差将导致和波束主瓣畸变,增益降低,进而影响角度测量的精度;在利用合成宽带信号进行距离高分辨成像时,通道的幅相误差将会导致高分辨距离像的畸变。针对通道误差的校准提出了一种不需要注入参考信号的盲自适应校准方法,利用接收信号作为参考信号,采用改进的NLMS算法求取校准权值,在校准过程中进行通道延迟的补偿。仿真结果证明了该方法的有效性。     

Impacts of feedback delay and estimation error on secrecy performance of MISO single eavesdropper cognitive radio networks

Due to the broadcast nature of wireless transmission medium,security threats may hinder propagation of cognitive radio systems for commercial and military data application. This paper sets a channel error analytical framework and studies the joint impact of estimation errors and feedback delay on secrecy performance in cognitive radio networks. Under the assumption that system applies beamforming and jamming scheme,a multi-antenna cognitive base station( CBS) sends confidential signals to a secondary user( SU) in the presence of M primary users( PUs) and an eavesdropper. Assuming only imperfect channel state information( CSI) about the receivers is available,secrecy rate,outage probability,secrecy throughput are deduced to obtain a closed-form expression. It is shown that while the transmit power increases,secrecy throughput would reach to a constant. Simulation results show that feedback delay adversely impacts on secrecy rate,connection outage probability and secrecy throughput,while estimation error causes more impact on secrecy outage probability. Furthermore,the secrecy rate could increase progressively with the transmit power only if there exists no feedback delay.