【数字预失真(DPD)】静态DPD设计扩展为自适应设计及评估两种自适应DPD设计：基于(最小均方)LMS算法、使用递归预测误差方法(RPEM)算法研究（Matlab&Simulink实现）

 👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于(最小均方)LMS算法和递归预测误差方法(RPEM)算法研究数字预失真(DPD)

引言

数字预失真（DPD）基础

定义与原理

静态DPD设计

自适应DPD设计

最小均方（LMS）算法

算法原理

优点与不足

递归预测误差方法（RPEM）算法

算法原理

优点与不足

实验与仿真

实验设置

实验步骤

实验结果

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文档

---

💥1 概述

数字预失真(DPD)是一种基带信号处理技术，用于校正射频功率放大器(pa)固有的损伤。这些损伤导致带外发射或光谱再生和带内失真，这与误码率(BER)的增加有关。作为LTE/4G发射机的特点，具有高峰均比的宽带信号特别容易受到这些有害影响。在本文中，我们举例说明了一个建模和模拟PAs和dpd的工作流。本文所示的模型基于两篇技术论文[1]和[2]。我们从PA测量开始。从测量中，我们推导出基于内存多项式的静态DPD设计。这样的多项式校正了PA中的非线性和记忆效应。出于仿真目的，我们构建了一个系统级模型来评估DPD的有效性。由于任何PAs特性都会随时间和操作条件而变化，因此我们将静态DPD设计扩展为自适应设计。我们评估了两种自适应DPD设计，一种基于(最小均方)LMS算法，另一种使用递归预测误差方法(RPEM)算法。

详细讲解见第4部分。

基于(最小均方)LMS算法和递归预测误差方法(RPEM)算法研究数字预失真(DPD)

引言

数字预失真（DPD）是一种基带信号处理技术，主要用于校正射频功率放大器（PA）固有的非线性损伤和记忆效应。这些损伤会导致带外发射、光谱再生和带内失真，进而增加误码率（BER）。在LTE/4G等宽带通信系统中，具有高峰均比的信号特别容易受到这些影响。本文旨在探讨基于最小均方（LMS）算法和递归预测误差方法（RPEM）算法的数字预失真技术。

数字预失真（DPD）基础

定义与原理

数字预失真技术通过在信号进入功率放大器之前，预先引入一个与功率放大器非线性特性相反的失真，从而抵消功率放大器产生的失真。这种技术可以有效改善信号的线性度，降低误码率。

静态DPD设计

静态DPD设计通常基于内存多项式模型，通过测量功率放大器的输入输出数据，推导出相应的多项式系数，以校正功率放大器的非线性和记忆效应。然而，由于功率放大器的特性会随时间和操作条件变化，静态DPD设计在实际应用中往往难以达到理想的校正效果。

自适应DPD设计

为了克服静态DPD设计的局限性，本文研究了两种自适应DPD设计：基于最小均方（LMS）算法和递归预测误差方法（RPEM）算法。

最小均方（LMS）算法

LMS算法是一种自适应滤波器算法，通过最小化误差信号的均方值来调整滤波器系数，以匹配理想滤波器。在DPD应用中，LMS算法可以实时调整预失真器的系数，以适应功率放大器特性的变化。

算法原理

LMS算法的核心是梯度下降法，通过迭代更新滤波器系数，使误差信号的均方值最小化。具体地，算法根据当前误差信号和输入信号，计算滤波器系数的更新量，并更新滤波器系数。

优点与不足

LMS算法具有低计算复杂度、在平稳环境中收敛性好等优点。然而，当误差曲面特征值分布分散时，LMS算法的收敛速度可能较慢。

递归预测误差方法（RPEM）算法

RPEM算法是一种基于预测误差的递归算法，通过预测功率放大器的输出并计算预测误差，来更新预失真器的系数。