申请/专利权人：辽宁工程技术大学

申请日：2021-03-25

公开（公告）日：2023-11-03

公开（公告）号：CN113054925B

主分类号：H03F3/20

分类号：H03F3/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.03#授权;2021.07.16#实质审查的生效;2021.06.29#公开

摘要：本发明公开了一种增强带外DPD线性化的谱加权SAMP方法，通过构建一个离线运行模块，先用测试信号驱动功率放大器PA得到PA的输入、输出数据，再将PA的输出信号在频域中进行带内陷波处理，然后对稀疏度自适应匹配追踪SAMP算法进行改进，运用改进后的算法，即谱加权策略的稀疏度适应匹配追踪SW‑SAMP算法来选择一组最相关的基函数，此过程只进行一次，将得到的最优基集输入在功放逆模型的预失真模块中，利用最小二乘法迭代来估计DPD模型系数，再对求行为模型的逆，然后把最终结果赋给预失真器。本发明提出的方法可以降低PA行为模型在前向路径中的计算复杂度，并且增加了整个预失真系统的稳定性。

主权项：1.一种增强带外DPD线性化的谱加权SAMP方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：用一个测试信号来驱动GaN器件的AB型超宽带功率放大器，获得PA的输入输出数据；步骤2：采用GMP模型作为全功放行为模型，获得用于PA模型辨识的感知矩阵；步骤3：对PA的输出信号在频域中进行带内陷波处理，得到频域中的由滤波基函数组成的感知矩阵；步骤4：采用基于谱加权策略的稀疏度自适应匹配追踪算法对目标稀疏模型进行估计，得到一组最相关的基函数来描述PA的特性；步骤5：将输出得到的最优支撑集中的基函数按照其相关性排序，利用贝叶斯准则，确定重构所得系数参数的最佳数目，最后采用最小二乘法准则迭代来估计DPD系数；步骤4包括以下步骤：步骤4.1：初始化残差E0＝Yf，初始化信号稀疏度k，迭代稀疏度L＝k，迭代次数m＝1，支撑集Yf为O×1维观测向量，Ψx,f为N×O维滤波感知矩阵，输出O×1维滤波残差步骤4.2：计算选择t中L个最大值，得到与滤波残差最匹配的原子，将这些值对应于Ψx,f,{j}的列序号j构成集合Λk；步骤4.3：更新支撑集Ck＝Sm-1∪Λk，Ψx,f,m＝{Υx,f,j|j∈Ck}；步骤4.4：求解的最小二乘解：步骤4.5：在中选择绝对值最大的L项，记为更新采样矩阵：Ψx,f,m中对应的L列记为Ψx,f,mL；更新支撑集：选择初始支撑集中的L个元素记为SmL，则最终集为F＝SmL；步骤4.6：计算滤波残差：步骤4.7：如果残差Enew＝0，则迭代停止，执行步骤4.8；若||Enew||2≥||Em-1||2，则L＝L+k，返回步骤4.2继续迭代；若不符合前两个条件，则确定最终支撑集为F＝SmL，残差为Em＝Enew，如果m≤N，则停止迭代执行步骤4.8，否则返回步骤4.2继续迭代；步骤4.8：输出由最相关基函数组成的最终支撑集F和重构所得的信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 辽宁工程技术大学 一种增强带外DPD线性化的谱加权SAMP方法

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