功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要
  W- z7 U( G% I9 S4 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
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
: Y- U+ P% T6 A, E) z小二乘法得出的模型准确度最好, 其对应的参数NMSE=-68.6294.
" h/ ?  H* @1 g3 W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
8 ], i+ R9 ~$ Q% O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.：
5 g; F3 m3 s. @-1
1
  O' M" P( u# a  R& d: N  Y6 C( ) ( ) ( )
K
k
k
k
z t h x t x t
# m. _; y0 K7 b- |6 i2 l! Y6 ?=
= Σ
# g, C4 I  m$ T9 O  E/ d; wK=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,
) B# I- l; ]6 N# I0 A: \$ ]g=1.8473, 参数NMSE=-37.1398, EVM=1.3900; K=7 时, g=1.8326, 参数NMSE=-46.0624,
, K# F0 v8 l. `8 }) t' IEVM=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,
: r; B, a: c, ~/ P; K8 u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 S4 N( N+ |/ w. f9 K  I- }7 o' L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.
2 s# c: X' z) x; w# I, U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
; t8 p0 t/ u+ \3 ^  O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
" s% o7 e  @; B5 G5 I- h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

wwyapple

谢谢楼主分享。。。。学习ing