功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要
6 X; c6 e, k* J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
* Q8 `) j/ }  S. j; P' U. r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
1 V/ Y$ V* c' ^: U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
小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294.
2 v0 k/ @; |4 Z* a) \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
& q4 ?) u+ @" p) \$ Q9 J型的表达式是类似的, 从而可建立相应的预失真模型.：
-1
1
( ) ( ) ( )
K
6 a( Q8 ^! `/ H+ S3 m3 uk
* h; q  ~( Q: i, M+ Vk
k
z t h x t x t
=
= Σ
, A; F% X% q. l1 p8 j- f' IK=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,
9 X; l7 d, B% }3 s4 K* ?9 ^; D8 F: bg=1.8473, 参数NMSE=-37.1398, EVM=1.3900; K=7 时, g=1.8326, 参数NMSE=-46.0624,
7 ~$ P  {/ J6 S4 o0 hEVM=0.4976.
- W2 i. z; V$ 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,
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 A' g" ?5 S8 g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
- ?9 e% [6 X/ G" ENMSE=-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
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
! {4 z* ?' J. P5 S2 D) _. \- Sg=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
( r; i9 X( j( R. G1 Z2 [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
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
2
, h5 ]! n* \) {+ @* n3 S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.
/ j) R  t8 b/ p+ d1 f关键字：最小二乘法、Tikhonov 正则化、Fourier 变换

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