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。