基于非直接学习结构的记忆多项式预失真技术研究

摘 要： 针对记忆多项式数字预失真的问题，构造了一个记忆多项式预失真系统，通过非直接学习结构（ILA）实现系数估计，根据系统特性推导出改进LMS算法。以Matlab为平台，仿真结果表明这种记忆多项式预失真器能够较好地消除失真。

关键词： 预失真； 非直接学习结构； LMS算法； 自适应

中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）05⁃0029⁃03

0 引 言

提高传输质量和频谱利用率是促进无线通信技术发展的前提条件，而效率较高的调试方式往往对发端发射机的线性要求较高，因此功率放大器线性化技术是无线通信系统的关键技术[1]。

信号在传输时，通常需要在通信系统的发射端和接收端对信号进行放大。在功率放大器对信号进行放大的过程中，信号的幅度失真和相位失真都会造成信息丢失，导致误码率的增加。因此，功率放大器的线性性能成为通信系统设计中应当考虑的一个重要指标。应用于实际情况，以获得更高的效率为前提，功率放大器一般工作于非线性区域，即接近饱和区的区域。然而工作在非线性区存在降低信噪比的谐波分量，信道间引发串扰带来信号失真与畸变。

功率回退法[2]是一种常用的通过牺牲功率效率来提高射频功放线性度的方法。数字预失真技术基于数字信号处理的软、硬件在基带信号频谱内作预失真处理，并且具有电路简单利于调整、高性价比的优点。

PA的线性化技术问题研究的重点是寻求一个合适的PA模型。非线性记忆模型例如Volterra级数系数多，不易提取，有较高的计算复杂度；改进的模型例如记忆多项式模型等[3⁃5]，减少了系数数量，降低了计算复杂度从而在同等条件下缩短了算法的收敛时间。基于记忆多项式的预失真模型可补偿非线性记忆PA模型。本文重点探讨基于非直接学习结构的记忆多项式预失真系统。

1 非直接学习结构的预失真

实验结果表明，记忆预失真器的阶数越高，记忆深度越大，预失真系统的线性化改善程度越高，但也导致计算的复杂度增加，系统收敛需要更多的时间。

4 结 语

本文基于传统LMS算法得到改进的LMS自适应算法，将其与记忆多项式的预失真系统相结合，与传统LMS算法比较，其ACPR抑制更好，当功放模型不能确定时，本文提出的记忆多项式预失真器能更好地补偿功放的非线性。

参考文献

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