基于自适应IIR滤波器的数字预失真算法研究

论文摘要

本文主要是以基带信号为基础,介绍了功率放大器（Power Ampli-fiers,PAs）存在的固有的非线性特性和记忆特性以及相关的线性化技术,主要研究了目前比较流行的一种线性化技术,即数字预失真技术（DigitalPre-distortion,DPD）,这种技术以其效率高,自适应性强,实现成本较低等被广泛应用,是一种适合于未来通信系统发展的线性化技术。本文与以往不同的就是,鉴于自适应无限冲击响应（Infinite Impulse Re-sponse,IIR）滤波器相对于有限冲击响应（Finite Impulse Response,FIR）滤波器存在的一些优势,我们把自适应IIR滤波器引入到自适应数字预失真方法中,希望达到一个更好的补偿效果。然后介绍在此基础上如何建立数字预失真模型,数字预失真模型系数的辨识以及自适应数字预失真算法的设计。重点是在自适应数字预失真算法的研究上,而IIR滤波器由于递归项的存在,与其对应的就是基于IIR滤波器输出误差形式的递归预测误差（RecursivePredictionError,RPE）算法。最后,介绍了在此自适应算法下得到的数字预失真的补偿参数对整个系统性能的影响和结果分析。经过理论仿真可以得到在同样的非线性阶数和记忆长度下,基于IIR滤波器的数字预失真算法比FIR滤波器达到一个更好的补偿效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的应用背景
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第二章 功率放大器的非线性特性与记忆效应研究
• 2.1 引言
• 2.2 功率放大器的非线性特性分析
• 2.2.1 功放的幅度/幅度（AM/AM）和幅度/相位（AM/PM）特性
• 2.2.2 功放的互调失真（交调失真）
• 2.2.3 功放的输出功率和1dB压缩点
• 2.3 功率放大器的记忆效应分析
• 2.3.1 功率放大器的记忆效应的定义
• 2.3.2 功率放大器的电记忆效应
• 2.3.3 功率放大器的电热记忆效应
• 2.4 小结
• 第三章 功率放大器的相关模型及线性化技术研究
• 3.1 引言
• 3.2 功率放大器的相关模型分析
• 3.2.1 无记忆功放模型
• 3.2.2 记忆功放模型
• 3.3 功率放大器的线性化技术
• 3.3.1 功率回退线性化技术
• 3.3.2 反馈以及前馈线性化技术
• 3.3.3 数字预失真线性化技术
• 3.4 小结
• 第四章 基于自适应IIR滤波器的数字预失真技术研究
• 4.1 引言
• 4.2 自适应IIR滤波器的相关理论介绍
• 4.2.1 自适应FIR滤波器和IIR滤波器介绍
• 4.2.2 自适应IIR滤波器的实现模型
• 4.2.3 自适应IIR滤波器的实现结构
• 4.3 自适应IIR滤波器数字预失真模型的建立
• 4.3.1 数字预失真的无记忆多项式模型
• 4.3.2 数字预失真的记忆多项式模型
• 4.4 自适应数字预失真辨识结构的设计
• 4.4.1 直接学习结构
• 4.4.2 间接学习结构
• 4.5 基于自适应IIR滤波器的算法研究
• 4.5.1 自适应算法的介绍
• 4.5.2 牛顿法（Newton method）
• 4.5.3 拟牛顿法（Quasi-Newton method）
• 4.5.4 梯度法（Gradient method）
• 4.6 基于IIR滤波器的自适应算法在数字预失真中的研究
• 4.6.1 方程误差方法（Equation Error）
• 4.6.2 输出误差方法（Output Error）
• 4.7 小结
• 第五章 仿真结果以及分析
• 5.1 基于IIR滤波器的无记忆功放模型仿真结果分析
• 5.1.1 基于IIR滤波器的无记忆功放模型仿真结果分析一
• 5.1.2 基于IIR滤波器的无记忆功放模型仿真结果分析二
• 5.2 基于IIR滤波器的记忆功放模型仿真结果分析
• 5.2.1 基于IIR滤波器的记忆功放模型仿真结果分析一
• 5.2.2 基于IIR滤波器的记忆功放模型仿真结果分析二
• 5.3 小结
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢