功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要
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
4 Z0 b6 }- o. v: ^1 v& y" V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
- v* l- A) H" V( F3 s2 s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
9 u  ?: V* D( m小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294.
0 k( A8 P- @& g  O' W5 m6 |/ r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
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
0 l3 p+ _1 ^! k+ w: f. d型的表达式是类似的, 从而可建立相应的预失真模型.：
-1
9 f: Y7 D( J+ c$ |1
( ) ( ) ( )
( ~# A0 c- E" K6 D- z! TK
0 m$ S% R7 Y: G: vk
k
k
8 ^7 `$ L8 Q  \: }, f$ Xz t h x t x t
=
* H2 N4 H9 N& w" b= Σ
. }2 f) E, B8 v8 m% YK=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,
; f0 O4 o2 i4 @/ x; q$ H5 q' cg=1.8473, 参数NMSE=-37.1398, EVM=1.3900; K=7 时, g=1.8326, 参数NMSE=-46.0624,
: A- |0 V3 ]# O# d! R7 M' X+ x  T# n! JEVM=0.4976.
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,
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
5 W1 {: r* ], w; L2 a3 l; w4 ]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
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
+ k: @4 E5 W6 z% d" o: ]- \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
( l- q# D4 G# k0 q  ]g=9.4908, 参数NMSE=-37.8368, EVM=0.0128.
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
9 }# z2 {0 `- u( H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
2 S% |" B2 q0 i# Q. 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
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
! T2 F! F- i) Z; S: T% ]2
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.
关键字：最小二乘法、Tikhonov 正则化、Fourier 变换
- ~; P4 P2 k" Z

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