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自适应基带预失真技术中的自适应算法

资料介绍
自适应基带预失真技术中的自适应算法
自适应基带预失真技术中的自适应算法
预失真中通常有两大类自适应算法:多项式和LUT表
1、多项式——LSCF(最小平方/二乘方曲线拟合)和LMS(最小均方)
考虑一个用5阶多项式函数描述的预失真电路:
[pic] (1)
应用LSCF算法,得到数据的最佳函数拟合形式,一组[pic]个点的[pic]对值[pic]的
相似性与卡方有关:
[pic]
式中,第[pic]个数据测量值的标准误差近似等于测量误差,即[pic]。
求这个表达式的最小值,可获得参数的最优值。由此得出五个方程:
[pic]
表示成矩阵形式,为:
[pic]
式中,各平均值的计算如下:
[pic]
这个矩阵方程的解就是数据二次拟合各系数的值。
对于数字预失真,数据点不可能一次全部获得,更精确地,它们是在每个抽样时间计
算出来的,因此,平均值的计算应使用基于LMS(最小均方)的一个算法,定义一个矩阵
元素[pic]:
[pic]
其中,[pic]表示抽样瞬间,[pic]代表[pic],[pic]和[pic]。[pic]控制算法的收敛
速度和稳定性,可以选择它来优化系统的性能。
2、LUT表——极化法[1]
[pic]如图,如果放大器是非线性的,则幅度预失真增益为:
[pic]
式中,[pic]表示第[pic]个表项的第[pic]次迭代,[pic]和[pic]分别为输出和输入
幅度。[pic]为正的自适应因子,它受下面条件的约束:
[pic],[pic]
相位自适应为:
[pic]
其中,[pic]为自适应因子,它必须小于2以保持稳定性,当[pic]时,为最佳收敛。

3、割线法[2]
这种方法采用下面的迭代公式:
[pic]
其中
自适应基带预失真技术中的自适应算法
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