功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要
9 U8 ]# f, x$ d# _( @$ K, B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
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
7 m$ O3 _! i, L- p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
2 @. P" Z2 m5 ?; a小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294.
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
3 E1 {! D0 @  I1 i) G# M6 ~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
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
  P. F1 Y4 Z7 Q$ @0 J' ~k
! b/ F6 I. L2 P+ Kk
k
& \/ Z: ~+ ~2 L1 P/ P! X* e; f2 zz t h x t x t
3 l" k: P! o* n) K$ @, h) V4 M) W=
= Σ
" Z, u; [! x- B* [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,
. e9 m0 E/ ?& `1 r# h' ]1 Lg=1.8473, 参数NMSE=-37.1398, EVM=1.3900; K=7 时, g=1.8326, 参数NMSE=-46.0624,
EVM=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
7 u* [: K1 m1 ?0 |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
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
  z7 H0 r' W; g3 M- y1 Cg=9.4908, 参数NMSE=-37.8368, EVM=0.0128.
8 x& i; Q- j, x2 l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
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
: n& Q9 f; g) |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.
' F9 O- c" w% N( d' N3 y+ t/ z关键字：最小二乘法、Tikhonov 正则化、Fourier 变换

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