[发明专利]一种基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构，首先建立基于分段线性函数双频功放预失真模型的记忆效应补偿器，再将压缩感知自适应稀疏重构算法应用于预失真系统反馈回路。即在预失真反馈回路进行压缩感知采样，并利用自适应稀疏度算法APSP重构五阶及高阶交调信号，该算法根据反馈回路信号自身特点动态调节稀疏度的起始值和步长逼近真实稀疏度，再利用子空间追踪算法高精度还原信号，来提升系数估计权值，改善预失真效果。

技术领域

本发明属于预失真结构的技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构。

背景技术

现代通信系统的智能化、多频化和低能耗使无线电频谱资源的高效利用得到重视。多载波通信系统中射频功率放大器(Ratio Frequency power Amplifier，RF PA)的线性化方法—数字预失真(Digital Predistortion，DPD)因其精度高、稳定性良好得到国内外专家的广泛关注。在双频数字预失真系统领域的研究中。2008年Roblin等人通过使用大信号网络分析仪(Large Signal Network Analyzer，LSNA)得到功放参数后更新预失真器系数，便产生预失真结构与频率选择性的结合。2012年KimJhwo等人进一步研究，把预失真结构延伸至五阶，得到较为理想的线性化结果。佛罗伦萨大学的Cidronali在反馈回路结合欠采样技术，提出了双频中频预失真结构(Intermediate-Frequency DigitalPredistortion,IF-DPD)。Bassam等人在两个分离后的频段信号分别做非线性预失真补偿，提出二维数字预失真。然而在双频预失真系统的反馈回路中采集输出信号时受到ADC(Analog-to-digital Converter)采样率的严重限制。

发明内容

基于以上现有技术的不足，本发明所解决的技术问题在于提供一种基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构，降低采样率接近理想线性功率放大器，在多频带通信发展中可广泛应用。

为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案来实现：本发明提供一种基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构，包括基于分段线性函数的双频功放预失真模型的记忆效应补偿器和欠采样重构反馈回路部分；

在预失真反馈回路进行压缩感知采样，并利用自适应稀疏度算法APSP重构五阶及高阶交调信号，根据反馈回路信号自身特点动态调节稀疏度的起始值和步长逼近真实稀疏度，再利用子空间追踪算法高精度还原信号，来提升系数估计权值。

可选的，结构中功放的输入信号等分为两路，一路信号进入双频功率放大器，另一路利用自适应稀疏度的APSP算法，将并发双频功放的输出信号重建为欠采样前包含遗失带外高阶交调信息的原信号。

进一步的，定义P为高斯矩阵，Y_n(2)为欠采样输出矢量，Y_n(3)为重建后五阶矢量，在稀疏度未知的情况，自适应估计稀疏度实现高精度重构。

由上，本发明的基于压缩感知算法的自适应稀疏预失真结构具有如下有益效果：

1.本发明与传统的预失真方法相比，在采样带宽小于信号带宽的情况下失真更小，可以取得更好的线性化性能，以此提高重构精度。这种欠采样双频预失真结构，较传统的预失真与2D-MP、2D-DDR、2D-CPWL相比NMSE提高了约2-3dB，同时因采样率更低而节省运行时间。

2.本发明可以在利用压缩感知采样，并用自适应稀疏算法APSP重构五阶交调信号，应用在预失真反馈回路，不仅提高重构信号精度，提升系数估计权值，在大幅降低采样率的同时改善预失真效果，较传统预失真方法应用灵活模型精度更高。预失真系统输出功率回退约1dB，ACPR可改善到-49dBc，接近理想线性功率放大器。