李诗雨 作品数:4 被引量:10 H指数:2 供职机构: 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 辽宁省博士科研启动基金 国家科技重大专项 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用 被引量:5 2013年 针对现代无线通信系统中射频功率放大器的强非线性特征,提出了一种高精度、低复杂度的LMEC(LUT-MP-EMP-CIMT)模型。该模型由查找表(LUT)、记忆多项式(MP)、包络记忆多项式(EMP)及记忆交叉项(CIMT)并联构成。与并联双非线性两箱模型(PTNTB)相比,LMEC模型增加了EMP子模型和CIMT子模型。实验结果表明,LMEC模型能带来更好的建模精度和线性化效果,较MP模型的建模精度提升了2.9 dB,邻信道功率比(ACPR)值降低约5 dB;较PTNTB模型精度提升了1.1 dB,ACPR值降低约3 dB;与通用记忆多项式模型(GMP)相比性能相近,但减少了50%的系数。 南敬昌 李诗雨 汪赫瑜 高明明关键词:预失真 记忆多项式 功率放大器 改进的动态记忆多项式功放模型及预失真应用 被引量:3 2014年 针对无线通信系统中射频功放的强非线性、强记忆效应特征,提出一种改进的多支路组合模型——改进的动态记忆多项式(G-DMP)模型。该模型以动态记忆多项式模型为基础,引入记忆时刻输入信号包络对当前输入信号的影响项和当前输入信号包络对记忆时刻输入信号的影响项,更灵活地对功放强记忆效应建模。同时采用改进的RLS_LMS联合算法对G-DMP模型进行自适应预失真系统仿真。结果表明:G-DMP模型比DMP模型精度优于0.5dB时,系数减少14.29%,邻信道功率比(ACPR)改善了4dB,由此可知,G-DMP模型能获得更好的建模精度和线性化效果。 南敬昌 周丹 李诗雨 高明明关键词:功率放大器 自适应算法 预失真 记忆多项式 改进算法的峰均比抑制联合预失真技术 被引量:2 2013年 研究正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中高功率放大器HPA(High power amplifier)的自适应预失真方法。为了减少HPA非线性对OFDM传输系统的影响,通过改进的限幅法与自适应预失真技术相结合,降低OFDM信号的峰均比值,扩大HPA的线性化范围,从而补偿功放的非线性特性。提出一种基于变步长的最小均方LMS(Least meansquare)算法,并将其应用到基于记忆多项式模型的数字预失真系统中。仿真结果表明:结合峰均比抑制技术与自适应预失真技术,其性能优于单独使用自适应预失真技术,而且新的算法能有效地改善放大器的非线性特性,带外频谱抑制达到28dB。 李诗雨 南敬昌 汪赫瑜 高明明关键词:数字预失真 峰均比 限幅 变步长LMS 简化的滤波器查找表与神经网络联合预失真方法 被引量:1 2015年 针对功率放大器的记忆非线性特性给通信系统带来的失真问题,提出一种改进的滤波器查找表(FLUT)预失真方法。在FLUT方法的基础上,改进FLUT预失真结构及简化自适应更新部分。采用传输窄带序列训练神经网络模型弥补功率放大器的非线性特性,利用二维滤波器码表补偿功放的记忆效应。通过将功率放大器的非线性特性和记忆效应分开处理,降低神经网络模型的计算复杂度。仿真结果表明,改进方法能有效降低系统误码率,抑制带外频谱扩展,减少带内失真,与原FLUT方法相比,对记忆功率放大器有更好的线性化效果。 刘月 南敬昌 李诗雨 华一阳关键词:预失真 神经网络 记忆效应