一种并行两箱预失真方法-论文.pdf

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1、第42卷第2期华中科技大学学报(自然科学版)V01．42No．22014年2月J．HuazhongUniv．ofSci．＆Tech．(NaturalScienceEdition)Feb．2O14DOI：10．13245／j．hust．140219一种并行两箱预失真方法钟佩琳王红星刘传辉康家方(海军航空工程学院电子信息工程系，山东烟台264001)摘要针对基于记忆多项式的预失真方法相关矩阵条件数和复杂度随着阶数的升高而急剧增加，数值计算复杂且失稳的问题，提出一种并行两箱预失真方法，采用非迭代查询表和正交记忆多

2、项式两个并行模块，分别补偿功放高阶非线性失真和低阶记忆非线性失真．两个模块相互补充，预失真精度高，只须对低阶正交记忆多项式系数进行迭代求解，复杂度低．通过仿真验证了该方法对非正弦时域正交调制信号的有效性，并与基于传统多项式的预失真方法以及查询表级联多项式预失真方法进行了比较．仿真结果表明：所提预失真方法收敛速度快，复杂度低，均方误差较传统记忆多项式预失真降低19dB，较级联预失真降低4dB，功率谱和误比特率性能接近原调制信号，均优于其余两种方法．关键词功率放大器；记忆效应；预失真；并行两箱模型；正交记忆多项

3、式中图分类号TN911．3文献标志码A文章编号1671—4512(2014)02—0086—05Apredistortionalgorithmbasedonparalleltwo’boxmodelZhongPeilinWangHongxingLiuChuanhuiKangJiafang(DepartmentofElectronicandInformationEngineering，NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，Yantai264001，Shandon

4、gChina)AbstractInpredistortionalgorithmbasedonmemorypolynomialmodel，theconditionnumberofcorrelationmatrixandthecomputationcomplexityrisedrasticallyastheorderofpolynomialincrea—ses．Toovercometheaboveweakness，apredistortionalgorithmbasedonparalleltWO—boxmode

5、lwaspresented，whichcontainedtwoparallelmodule，non-iterativelook-up—tableandorthogonalmemorypolynomia1．Theformeristocompensatethehighordernonlinearityofpoweramplifier，whilethelat—erisforlowordernonlinearityandmemorability．Twoboxessupplementtoeachother，leadi

6、ngtohighprecisionandlowcomplexity．Theeffectivityofthenewmethodtonon—sinusoidalorthogonalmodulationsignalintime—domainwasverifiedthroughsimulation，whiletheperformancewascom—paredwithpredistortionalgorithmbasedonconventionalpolynomialandalgorithmbasedonlook—

7、up—tablecascadedbymemorypolynomia1．Thesimulationresultsshowthatthenewmethodreducesthemeansquareerrorby19dBand4dBcomparingwiththetwoalgorithmsmentionedbeforerespective—ly，andthepowerspectrumdensityandbiterrorrateperformanceareapproximatetotheoriginalsig—na1

8、．Theproposedalgorithmisbetterthantheothertwomethods．Keywordspoweramplifier；memoryeffect；predistortion；paralleltWO～boxmodel；orthogonalmem—orypolynomial功率放大器是无线射频收发机最重要的组成波函数(prolatespheroidalwavefunctions，部分，也