功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要
0 b6 T9 o: t! o. s, K& V1 f& A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
* @; a7 n3 s% g4 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
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
1 e( C" T: A- d1 k5 h7 I% M小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294.
+ R% n% u* i$ A3 d2 v) N5 T/ T5 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
# k" G$ C/ J- ~% B0 Q. a* X: p1 E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 L  Y3 }6 a! G# [  |型的表达式是类似的, 从而可建立相应的预失真模型.：
-1
1
. R  A4 _2 B3 S9 e( v( ) ( ) ( )
K
+ b  ~/ L* o2 s) c% I; R+ Rk
6 g/ A  W/ P5 p' u5 Pk
& w& t$ B% S3 d% H9 `k
z t h x t x t
=
= Σ
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,
9 d  y4 B& E1 D# Y2 r8 ig=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,
. E3 F3 C5 o: ~# S7 w0 B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
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
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
* p. o  X( K6 C+ q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
/ c, t( }$ Z) T! P% y( {* i$ z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
9 M  O: K: U: A/ r; z) {5 V2
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

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