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。     

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.     

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.     

基于多项式数字基带自适应预失真技术的研究

由于自适应数字预失真具有稳定性好、适应能力强等优点,被广泛应用于实现功率放大器的线性化.而本文正是研究了基于多项式数字基带自适应预失真技术.首先,介绍了基于多项式数字基带自适应预失真技术;其次,分析了间接学习结构理论;最后,对OFDM信号进行了仿真实验.结果表明:预失真可以有效地抑制带外频谱以及补偿功放的非线性失真和记忆效应.     

一种并行两箱预失真方法

针对基于记忆多项式的预失真方法相关矩阵条件数和复杂度随着阶数的升高而急剧增加,数值计算复杂且失稳的问题,提出一种并行两箱预失真方法,采用非迭代查询表和正交记忆多项式两个并行模块,分别补偿功放高阶非线性失真和低阶记忆非线性失真.两个模块相互补充,预失真精度高,只须对低阶正交记忆多项式系数进行迭代求解,复杂度低.通过仿真验证了该方法对非正弦时域正交调制信号的有效性,并与基于传统多项式的预失真方法以及查询表级联多项式预失真方法进行了比较.仿真结果表明:所提预失真方法收敛速度快,复杂度低,均方误差较传统记忆多项式预失真降低19dB,较级联预失真降低4dB,功率谱和误比特率性能接近原调制信号,均优于其余两种方法.     

一种基于ET功放电路特性的数字预失真建模方法

针对传统的记忆多项式数字预失真方法,在对包络跟踪功率放大器线性化时遇到的问题,从电路模型的特性出发,进行了分析,根据分析结果进行数学建模,在传统方法的基础上,提出了一种新的记忆多项式建模方法,即增加了当前时刻和记忆时刻的交叉相乘项,并截断了记忆时刻的高阶非线性项.仿真的结果表明,新方法比传统的记忆多项式方法能带来更好的线性化效果,ACPR(adjacent channel power ratio)降低约4 dB,NMSE(normalized mean square error)降低约2.5 dB,而且系统的复杂度也有所简化.     

一种射频功率放大器预失真线性化技术

介绍一种用于改善射频功率放大器非线性失真的预失真技术,提出了一种平行式失真信号产生电路结构,给出了该电路的应用方式,并对其特性进行了分析,得出了计算机仿真结果.     

预失真线性化技术原理分析

对两种基本型式的预失真线性化技术——数字基带预失真和射频预失真的组成原理进行了详尽的分析.结果表明,这两种技术具有线性度高、收敛速度快和便于实现等特点,因此可用于对移动发射机中的功率放大器进行线性化.图4,参8.     

包络前馈预失真技术研究

论述了用包络前馈预失真技术实现功率放大器线性化的原理及理论推导过程。预失真器仅仅使用一个输入和输出信号包络的差信号来分别控制矢量调制器中的可调衰减器和可调移相器，以补偿功放的增益和相位的非线性。     

解调环路非理想特性对预失真系统的影响

借助半实物仿真平台研究了环路器件的非理想特性对预失真器性能的影响.给出了预失真器的模型及所用到的自适应算法,分析了这些器件的非理想特性以及它们对传输信号的影响,并通过测试平台评估了不同器件传输特性对信号邻信道功率比（ACPR）及误差向量幅度（EVM）的影响.结果表明非理想特性中相偏或相位抖动对系统影响较小,而IQ不均衡度大及量化位数少对系统性能有较大影响,并对硬件实现提出了一些有用的技术参数要求.      

相关时延估计方法DSP实现研究

基于相关分析的时延估计方法是一种重要的时间延迟估计算法.文章分析了基于相关分析的时延估计方法的信号模型,研究了利用DSP实现相关时间延迟估计的关键技术,以及实现中需要注意的问题和提高程序执行效率的方法.仿真结果表明,文中提出的方法能够检测序列的时延值.     

四元数在时延和方向角同时估计中的应用

针对阵列信号处理中时延、方向角的同时估计问题,提出了时延、方向角的四元数模型,使得估计时延、方向角二维问题类似于估计一维问题,从而避免了在经典的二维复数模型估计中直接或间接的配对问题.在分析四元数的定义的基础上,利用训练序列估计信道特性,通过傅立叶变换和反卷积对信道模型进行变换,得到信号的四元数模型.并通过构造类似一维ESPRIT(Estimating Signal Parameter via Rotational InvarianceTechniques)方法同时估计信号的时延和方向角.仿真实验表明,提出用一个四元数将时延、方向角二维信号参量"捆绑"在一起,可以摆脱二维信号参量的分维配对这一难题.     

基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计

为提高超分辨率时延估计的抗噪性能,提出了基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计算法.在陷波器设计方法基础上,设计出中心频点可精确控制的具有类点通传输特性的窄带滤波器,然后用该滤波器对存在时延关系的两路采样序列进行滤波处理,再依照传统相位差时延估计法,即可获得高精度时延估计.仿真实验表明:相比于基于信号重心插值的超分辨率时延估计法,该方法信噪比范围要高出10,dB,具有广阔的工程应用前景.     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

一种数字预失真直放站的实现方法

受到功放非线性特点的限制,直放站的效率大大降低.为提高直放站的输出效率,增加数字预失真功能提出了一种数字预失真直放站的设计方法,并给出了具体的实现方案.经仿真验证,算法简单可靠,可以较大地提高数字直放站的效率.     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

无源互调干扰的二维时延自适应估计算法

针对影响通信接收机性能的时变性无源互调干扰问题,采用幂级数模型对无源互调干扰进行建模,从工程的角度给出了基于二分法、快速二分法和并行法的3种二维时延自适应估计算法,并对其性能进行了对比.仿真表明3种搜索算法经过不同次数的迭代后,均可估得二维时延值.其中,基于快速二分法的估计算法能以相对较低的资源消耗量获得较快的跟踪速度,更适合硬件实现.实测表明,原理样机采用基于快速二分法的二维时延估计算法,可对PIM信号实现更好的估计效果,补偿后的信号经自适应滤波可获得良好的性能.      

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.