適用于寬帶功率放大器的自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真技術(shù)研究.pdf

1、隨著通信頻帶的擴(kuò)展，通信系統(tǒng)對功率放大器在線性度和效率上提出了更高的要求。數(shù)字預(yù)失真技術(shù)是補(bǔ)償寬帶功率放大器非線性特性和記憶效應(yīng)最有效的方式。近年來，寬帶功率放大器的數(shù)字預(yù)失真技術(shù)受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，開展針對其特性的預(yù)失真技術(shù)研究迫在眉睫。
　　本文主要研究適用于寬帶功率放大器的功放建模和預(yù)失真技術(shù)。首先介紹了功率放大器行為模型，重點(diǎn)介紹了正交多項(xiàng)式模型及其對強(qiáng)記憶深度寬帶功放模型的改善作用;其次介紹了功放數(shù)字預(yù)失真技術(shù)，

2、著重介紹了預(yù)失真器的參數(shù)提取算法，包括最小二乘法(Least Squares，LS)、遞歸最小二乘法(Recursive Least Squares，RLS)、最小均方算法(Least Mean Squares，LMS)及其改進(jìn)算法，首次提出并分析了輸入矩陣條件數(shù)對RLS算法的影響，證明了使用基于正交多項(xiàng)式模型的功放預(yù)失真器，進(jìn)行RLS參數(shù)估計(jì)，可避免因?qū)拵ЧΨ艔?qiáng)記憶效應(yīng)導(dǎo)致的輸入矩陣相關(guān)性上升問題，提高了建模精度;然后討論了RLS-L

3、MS結(jié)合算法，提出了一種基于多模型數(shù)據(jù)融合的新型參數(shù)提取算法，將收斂后的RLS解作為靜態(tài)參數(shù)，LMS解作為動(dòng)態(tài)參數(shù)，利用最大似然函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，最終輸出適用于寬帶功放預(yù)失真器的高精度參數(shù)估計(jì)值。仿真結(jié)果表明，均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）降低了4.2dB，融合算法有效提高了預(yù)失真器的收斂速度和精度;文章最后介紹了基于正交多項(xiàng)式模型和數(shù)據(jù)融合參數(shù)提取算法的寬帶功放數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)方案，對其進(jìn)行仿真測試