基于凸优化的记忆多项式预失真技术.pdf

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1、第3O卷第8期计算机仿真2013年8月文章编号：1006—9348(2013)08—0315—04基于凸优化的记忆多项式预失真技术毛云祥，张进(电子工程学院，安徽合肥230037)摘要：研究高功率放大器自适应预失真的过程中，为了提高自适应算法的收敛度和稳定度，在传统预失真技术的基础上，提出了一项凸优化算法的多项式预失真技术。利用内点算法来解决凸优化问题，避免了传统RLS算法中对自相关矩阵的求逆运算，提高了数值的稳定性，并且降低了运算的复杂性，提高了运算速度且具有良好的收敛精度。最后，以双音信号为例进行仿真，结果表明，改进算法对邻带交

2、调(ACLR)的抑制至少有5dB的改善，证明改进算法的优越性。关键词：凸优化算法；记忆多项式预失真；邻带交调中图分类号：TP391．9文献标识码：AMemoryPolynomialPredistortionBasedonConvexAlgorithmMA0Yun—xiang．ZHANGJin(ElectronicEngineeringInstitution，HefeiAnhui230037，China)ABSTRACT：Anefficientadaptivepredistorterforhighpoweramplifier(HPA)

3、wasdesignedtoimprovetheconver-gencerateofadaptiveandtherobustness．Onthebaseoftraditionalpredistortiontechniques，amemorypolynomialpredistortionbasedonconvexalgorithmwasproposedinthispaper．Thisalgorithmimplementedconvexoptimizationusinginteriorpointmethodandavoidedtheinv

4、erseoperationofitscorrelationmatrix．Asaresuh，thenumericalval-uewasmorerobust；theoperationprocesswaslesscomplexanditsspeedwasfaster，inaddition，theprecisionofconstringencywasbetter．Finally，two—tonetestsignalsweretakenasexamplestocarryoutasimulation．Thesim—ulationresultss

5、howthatthealgorithmcanfurtherprovidetheadjacentchannelleakageratio(ACLR)morethan5dB，andverifytheadvantagesofthetechnology．KEYWORDS：Convexalgorithm；Memorypolynomialpredistortion；Adjacentchannelleakageratio于需要在基带系统中对信号进行实时处理，数字预失真系统1引言的结构和算法将直接影响到发射系统的整体性能。同时，系随着无线通信技术的兴

6、起和发展，近几十年来，射频功统算法的优化也能够降低DSP芯片的计算负荷和实时性要放的线性化技术得到了快速发展。到目前为止，人们己经提求，从而降低系统实现的成本。因此，提出有效的并且能够出了数十种线性化技术。主要分为下面这几类：前馈法在实际中应用的预失真器识别算法对于数字预失真技术的(Feed—forward)、负反馈法(Feedback)、功率回退法(Back—应用和发展具有十分重要的意义。常用的自适应算法有最off)、非线性器件法(LINC)，预失真法(Pre—distortion)小均方(LeastMeanSquare，LMS)

7、算法，递归最小二乘算法等J。预失真法是目前应用最广泛的一种方法，它的基木原(RecursiveLeastSquareMethod，RLS)，离散牛顿法(Discrete理是在功率放大器之前构造其非线性特性的逆特性，使预失Newton’Smethod)等J。LMS算法引入的非线性放大器函数真器和放大器的联合特性呈线性。随着输入信号带宽的增的求导运算使得计算十分复杂，传统的基于RLS算法的多项加，功放的记忆效应对信号传输的影响越来越大，为了更好式自适应预失真器可以很好地抑制功放的非线性，并且具有的补偿功放的非线性，在设计数字顶失真器时，

8、必须考虑记很好的收敛性，但是RLS算法中存在矩阵求逆运算及可能存忆效应的存在。在非线性系统中，常用的记忆性非线性模型在病态问题。为了进一步提高收敛精度，本文提出了基于凸有Wiener模型、Hammerstein模型、Volterra级