OFDM系统中非线性放大器的改进预失真技术

针对OFDM系统中非线性放大器对信号造成的非线性失真影响,采用基于查询表的自适应预失真技术对其进行矫正.在基于最小均方误差算法的经典自适应预失真算法的基础上,采用线性内插算法来更新查询表的内容,从而提高自适应预失真算法的矫正效果;结合OFDM符号的概率分布特性,提出一种增加较大幅度OFDM信号迭代次数的方法,来提高预失...     

一种基于LS/SVD的基带预失真算法

自适应基带预失真技术是用于补偿高功率放大器非线性失真的一种有效技术。早期对预失真的研究大多局限于无记忆非线性,但对于OFDM等宽带应用,放大器的记忆效应明显。介绍了一种基于最小二乘奇异值分解(LS/SVD)的自适应算法来实现有记忆非线性功放的自适应基带预失真。仿真结果表明,该方案用于正交频分复用(OFDM)系统中能有效抑制带外频谱扩散,减小带内失真,实现有记忆非线性功率放大器的自适应预失真。     

基于BPNN的OFDM系统的HPA预失真

本文针对高功率放大器(HPA)的非线性失真导致OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统传输性能下降问题,采用两个类似结构的单输入单输出BP神经网络串联后级联HPA实现其预失真,前一网络是HPA的AM-AM特性的逆模型,用来实现HPA的幅度预失真,后一网络是HPA的AM-PM特性模型,回避了其逆模型的建立,实现了HPA更高精度的相位预失真,提高了整体预失真效果。仿真结果显示了即使输入回退只有2.93dB,带外谱增长仍能降低约10dB,表明该方案能够方便高效地实现OFDM系统中HPA的自适应预失真,大大提高OFDM系统的传输性能。     

OFDM系统中的自适应预失真研究

随着移动通信中线性调制方法的出现，功率放大器的线性化成为一个重要的研究课题。提出一种用于正交频分复用（OFDM）系统中补偿由功率放大器引起的非线性失真的自适应预失真方法，并基于RASCAL算法，给出数字预失真器在OFDM中的实现结构，仿真表明该算法具有收敛速度快、补偿效果好的特点。     

一种基于模糊辨识的OFDM系统预失真器设计

将有记忆的高功率放大器(HPA)描述成一个线性动态系统级联一个无记忆非线性系统的Wiener系统模型,由Sugeno模糊模型自适应跟踪HPA的无记忆非线性曲线,通过离线过程设计OFDM系统数字预失真器。为了消除HPA记忆效应,首先在频域得到信号的均衡补偿,然后通过傅里叶逆变换后得到时域记忆性补偿。该预失真器具有收敛速度快、系统稳定、补偿效果好的特点。     

基于Volterra级数间接学习型预失真器的FPGA实现

在宽带无线通信系统中,高功率放大器HPA因其非线性和记忆特性,将会导致频谱再生和邻道干扰。本文论述了在FPGA硬件平台上实现基于Volterra级数间接学习型的预失真器,采用LMS自适应算法在线实时更新预失真器的权重系数,从而有效消除高功率放大器的非线性失真。实验结果表明,该设计可以有效降低功放的互调失真（IMD）,进而提高发射机系统的性能。     

基于小波神经网络的功放自适应数字预失真算法

在卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰。提出一种基于小波神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式。仿真结果表明,该算法不仅能明显改善信号星座图,并与基于RBF神经网络的自适应预失真算法相比能提高收敛速度,同时HPA线性化性能也有所提高。     

自适应数字预失真放大器的算法研究

由于功率放大器特性随温度,供电电压等因素的变化而改变,为了保证预失真功率放大器稳定工作,预失真系统的自适应性能就显得非常重要。基于查找表的预失真放大器广泛采用最小均方（least-mean．square,LMS）自适应算法。介绍了基于查找表的预失真放大器的基本结构,并根据步长参数和误差之间的非线性关系提出了一个新的变步长LMS算法。最后用MATLAB搭建了一个自适应预失真器的仿真系统。仿真表明,在迭代500次时,该算法对预失真放大器失真效果的改进明显优于以前的算法。     

宽带OFDM功放自适应数字预失真算法的研究与实现

针对宽带OFDM功放的线性化问题,本文提出了一种基于训练序列的递推最小二乘算法和最小均方算法的组合算法.并将其应用到基于多项式的数字预失真系统中以实现自适应数字预失真滤波器系数的估计和更新.本文首先介绍了整个数字预失真系统的组成架构;然后是自适应数字预失真算法的实现,使用MATLAB软件对其算法进行仿真验证;最后还组建了实验系统,进行了ACLR测试实验.仿真结果和测试结果均表明基于自适应数字顶失真算法的宽带线性化功放具有良好的性能,OFDM功放输出的线性度改善6dB.     

OFDM系统中的自适应预失真研究

随着移动通信中线性调制方法的出现,功率放大器的线性化成为一个重要的研究课题。提出一种用于正交频分复用(OFDM)系统中补偿由功率放大器引起的非线性失真的自适应预失真方法,并基于RASCAL算法,给出数字预失真器在OFDM中的实现结构,仿真表明该算法具有收敛速度快、补偿效果好的特点。     

基于自适应遗传算法多项式预失真技术研究

提出了一种基于自适应遗传算法的多项式预失真补偿方法,该方法的基本原理是利用模拟进化类算法对目标函数进行逼近,对待求解参数进行辨识,进而得到多项式预失真模型。该算法具有良好的收敛性、全局性和鲁棒性,且具有较高的计算效率,为解决数字预失真自适应算法提供了一个新的参考。同时将自适应遗传算法应用于功放线性化设计中并进行了仿真。仿真分析表明,采用模拟进化类的遗传算法对功放失真抑制效果明显。     

一种适用于间接学习结构的功率放大器线性化算法

针对目前基于间接学习结构(indirect learning architecture, ILA)的线性化算法对于功率放大器的非线性补偿效果较差、频谱失真改善效果不明显的缺点,提出了一种基于功率检测模块的交替迭代算法。该算法利用数据窗截取ILA中后失真器反馈回来的数据流并通过功率检测模块计算其功率大小,筛选出功率最大的信号数据流,根据迭代次数,使得其输出在大功率信号流与随机信号流之间相互切换并送至后失真模块进行训练. 预失真模块和后失真模块均采用记忆多项式模型. 采用峰均比为9 dB的LTE信号通过在线测试平台RF WebLab对真实GaN功放进行仿真,结果表明,新提出算法的带外抑制效果相对于传统的顺序数据流处理算法与大功率数据流处理算法分别优化了5 dB与2.5 dB左右,其平均归一化均方误差也分别优化了1 dB与0.6 dB左右.     

OFDM系统的基带自适应预失真器设计

针对OFDM系统中功率放大器的非线性,设计了一种功放自适应预失真器,提出了基于内插环路的同步处理、RASCAL算法的自适应查询表预失真技术。增加同步误差判定模块以及查询表刷新判定模块,保证系统在同步误差波动情况下可靠工作,实现了系统的自适应处理。仿真表明该方法可以在同步误差波动情况下将OFDM系统发射机功率谱泄露改善约17 dB。     

Sensitivity of electrical baseband memory effects to higher-order IF components for high-power LDMOS power amplifiers

Memory effects are complex phenomena that present major design problems in modern high-power microwave power amplifier (PA) design, having a large influence on the suitability of a PA to linearisation through pre-distortion. Presented are detailed modulated measurements that clearly show how baseband electrical memory, introduced by the baseband impedance presented to the device, is by far the most significant contributor to overall observed memory effects in a high-power LDMOS PA design. These investigations are performed on a 20W LDMOS device characterised at 2.1 GHz within a purpose-built, high-power measurement system.     

数字预失真器模型参数辨识算法研究

数字基带预失真技术是补偿功放非线性的最有效方法之一,而自适应算法的选择很大程度上影响着系统的预失真性能。其中,最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘法(RLS)是最常用的自适应收敛算法,在综合分析两种算法优缺点的基础上,提出了一种基于正弦函数的归一化LMS(NLMS)算法和RLS算法的组合算法。仿真结果表明,该组合算法在达到与RLS同样预失真精度的前提下,可大大减小计算量。     

一种基于记忆多项式射频功放的直接MP模型预失真方案

针对短波射频功放的非线性失真及记忆效应失真问题,提出了一种直接学习结构的MP模型预失真方案,采用Filtered-X LMS(NFXLMS)算法对建立的预失真模型进行训练辨识。仿真分析,针对MP模型高功率放大器,预失真后的三阶互调分量改善了52.2dB,五阶互调分量改善了48.85dB,与现有的IIR Wiener预失真器相比较,进一步提高了功放输出的线性度。同时,在DSP+FPGA平台上对MP模型预失真算法进行实测,结果表明,该预失真器能有效改善实际功放的非线性失真,具有较好的线性化效果。     

基于RPE算法的记忆多项式数字预失真研究

数字预失真(DPD)是一种能有效地补偿功率放大器(PA)非线性失真的技术.基于记忆多项式预失真的非直接学习结构(ILA),采用RPE(Recursive Predlotion Error)算法构造了非线性PA的自适应预失真模型,推导了该算法在预失真系统中的递推公式,给出了计算机仿真结果,在相同参数下,通过与RLS算法在系统中的仿真结果进行比较,证明了该算法对消除PA非线性失真的有效性.     

深空通信中功率放大器线性化技术研究

深空通信为了得到高的放大效率,需要使功放运行点在饱和状态,由此产生的功率放大器的非线性,使信号产生了失真,预失真是抵抗信号失真的重要方法。文中根据陆地端发射放大器和空间功率放大器的不同,采用了不同的预失真方式,即分别采用信号预失真和数据预失真,对二者性能进行比较分析。最后得出结论,在不同场景下应该使用的相应的预失真技术。