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摘 要7 p$ Z }( y+ M4 i
针对问题一中求解输入输出信号之间的非线性功放特性函数问题, 采用了不同的多5 ?4 [, s( M% \% {+ M4 B
项式函数, 运用最小二乘法或正则化后的最小二乘法进行拟合求解. 并用参数NMSE 来
2 n+ W) n" r: {) Z% `1 A评价所建模型的准确度. 结果发现在逼近函数选为函数基的情况下, 采用正则化后的最
4 h! z/ U G6 r$ e2 y, W小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294./ R+ t) O3 t0 _' j8 Y! @1 w) k
同时考虑计算量和模型准确度, 在由多项式变形函数逼近功放的模型基础上, 来进
4 ?7 `% T! }2 |' |. }5 a2 n行预失真模型的建立. 根据题中给出的原则和约束, 可知预失真模型的表达式与功放模
$ | ?4 ~, W2 g# j K+ f( ]型的表达式是类似的, 从而可建立相应的预失真模型.:4 T$ I" ]- K6 F# E7 o% |
-1
, o5 }; a, p" k' c1# ?7 q2 H7 g* A+ S
( ) ( ) ( )& v6 ~3 [, `( x
K) T# K, W6 L" b
k
7 W, m: U' m* l' ?k& P0 o8 ]9 g7 Y
k
- k5 N# _4 I# S( j' oz t h x t x t! L/ \, F5 K! G+ k, o
=
) t3 i' p4 J9 b1 Y= Σ" d0 [: g0 @ s3 h! f
K=4 时, 整体模型的放大倍数g=1.8693, 参数NMSE=-32.5819, EVM=2.3491; K=5 时,
4 M: p2 i; K* l) o9 H4 @0 d0 ?g=1.8473, 参数NMSE=-37.1398, EVM=1.3900; K=7 时, g=1.8326, 参数NMSE=-46.0624,! n0 D% K9 a$ ]. _( m' V
EVM=0.4976.
5 l" a/ U1 Y' [% z2 Y; B针对问题二, 直接将功放的输入输出与题目中所提的“和记忆多项式”模型进行拟合,
! G) d% S- S, }运用正则化后的最小二乘法进行求解, 这很好的保证了模型的可解性. 本题只考虑功放2 V9 q# I# m( |! F* k# ?- d
模型次数为5 的情形. 当记忆深度为7 时, 得NMSE=-45.8394; 当记忆深度为3 时, 得 }4 h. l% F K1 o
NMSE=-44.5315. 预失真模型的建立与问题一类似, 文中以框图的方式建立了预失真处& t; _9 |. K" ^2 d4 v( i
理的模型实现示意图, 并对次数为5、记忆深度为3 的情形, 求解出整体模型的放大倍数
6 P. g) |4 S* e) i3 o% lg=9.4908, 参数NMSE=-37.8368, EVM=0.0128./ A; K7 H, L, |; h# S% A& M
针对问题三, 将所给的离散的、有限的输入输出数据作为随机过程的样本函数,通过0 t7 Y; ]0 W, q) t/ Y6 A
其傅立叶变换得到功率谱参度函数. 文中分别给出了输入信号、无预失真补偿的功率放9 f1 ]0 D; B; P$ G
大器输出信号、采用预失真补偿的功率放大器输出信号的功率谱参度图形. 可解出它们8 X/ l: W& R: f& t' y+ T
的ACPR 分别为-155.6610、-74.3340、-104.4904, 最后对结果进行分析评价, 得出采用
2 Y0 Q" P# C) B1 a( m" C! B2
8 q! j! {5 z9 Y$ B" a: q预失真补偿的功率放大器的输出信号效果比无预失真补偿的效果好.
) h" C0 ]7 D' u6 y2 p% o关键字:最小二乘法、Tikhonov 正则化、Fourier 变换( }0 z' p$ R* m0 z5 O) ~3 o
: ^/ p3 Z- e5 z- u |
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