CN110808746B - 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法 - Google Patents

一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110808746B
CN110808746B CN201911046111.5A CN201911046111A CN110808746B CN 110808746 B CN110808746 B CN 110808746B CN 201911046111 A CN201911046111 A CN 201911046111A CN 110808746 B CN110808746 B CN 110808746B
Authority
CN
China
Prior art keywords
dpd
mimo transmitter
model
data
dpd model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911046111.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110808746A (zh
Inventor
夏翔杰
刘颖
唐友喜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Electronic Science and Technology of China
Original Assignee
University of Electronic Science and Technology of China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Electronic Science and Technology of China filed Critical University of Electronic Science and Technology of China
Priority to CN201911046111.5A priority Critical patent/CN110808746B/zh
Publication of CN110808746A publication Critical patent/CN110808746A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110808746B publication Critical patent/CN110808746B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/02—Transmitters
    • H04B1/04—Circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/0082—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels
    • H04B17/0087—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels using auxiliary channels or channel simulators
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/02—Transmitters
    • H04B1/04—Circuits
    • H04B2001/0408—Circuits with power amplifiers
    • H04B2001/0425—Circuits with power amplifiers with linearisation using predistortion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Transmitters (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明公开了一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，包括以下步骤：S1.构建MIMO发射机的DPD模型，由信源产生N路输入数据x1,x2,…,xN作为DPD模型的输入数据，并将x1,x2,…,xN送入MIMO发射机中进行迭代处理，得到z1,z2,…,zN作为DPD的N路期望输出数据；S2.根据DPD模型的输入数据x1,x2,…,xN与期望输出数据z1,z2,…,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取。本发明不需要通过传统的间接学习型架构提取DPD模型参数，而是通过DPD模块的输入和输出数据直接提取出DPD模型参数；在MIMO发射机的通道间的串扰较大且各通道输出功率不同时依然有很好的效果，鲁棒性强；且迭代获取DPD模块输出的过程简单，不需要用到复杂的如梯度下降算法之类的复杂迭代。

Description

一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法
技术领域
本发明涉及数字预失真技术，特别是涉及一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法。
背景技术
MIMO技术可以在不增加带宽的情况下提高系统的传输速率和容量，是一个被广泛采用的技术。MIMO发射机中的射频前端元器件功率放大器(PA)会引入非线性，造成频谱泄露的问题。数字预失真(DPD)技术通过在基带的数字域上构建一个预失真器(PA的基带逆模型) 来降低PA的非线性。预失真器可以对PA的非线性进行补偿，从而使预失真器和PA的级联表现为一个线性模型。但是在将DPD技术应用到MIMO发射机中时，会由于MIMO发射机中不同通道间输出功率不同而无法提取出准确的预失真器模型参数。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，包括以下步骤：
S1.构建MIMO发射机的DPD模型，由信源产生N路输入数据x1,x2,...,xN作为DPD 模型的输入数据，并将x1,x2,...,xN送入MIMO发射机中进行迭代处理，得到z1,z2,...,zN作为DPD的N路期望输出数据；
S2.根据DPD模型的输入数据x1,x2,...,xN与期望输出数据z1,z2,...,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取。
其中，所述步骤S1对N路输入数据x1,x2,...,xN进行迭代处理的过程如下：
S101.对第k路输入数据xk进行迭代处理，得到第k路输出数据zk；
S102.在k＝1,2,3,...,N时，对于每路输入数据重复步骤S101，得到N路输出数据为 z1,z2,...,zN。
所述步骤S101包括：
A、设定迭代次数I；
B、初始化参数uk,0＝xk；
C、第一次迭代时，将初始化参数uk,0通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,0，据此并将参数uk,0更新为uk,1：
Figure RE-GDA0002315545650000021
其中，Gk表示采集回的数据相对于原始信号源数据xk的归一化增益；
D、第二次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,1，据此将uk,1更新为uk,2：
Figure RE-GDA0002315545650000022
E、第i次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,i-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,i-1，据此将uk,i-1更新为uk,i：
Figure RE-GDA0002315545650000023
其中，i＝1,2,...,I；
F、第I次迭代时，上一次迭代获得的反馈uk,I-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,I-1，据此将uk,I-1更新为uk,I：
Figure RE-GDA0002315545650000024
对第k路输入数据xk进行迭代处理得到的第k路输出数据zk为：
zk＝uk,I。
所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.设MIMO DPD的模型采用CO-DPD模型，则N路通道每一路通道都对应了一组CO-DPD模型参数，总共N组参数；对于第k路通道，将通道k的参数记为
Figure RE-GDA0002315545650000025
其中
Figure RE-GDA0002315545650000026
为L×1的向量，则通道k的参数为满足下式的一个解：
Figure RE-GDA0002315545650000031
其中，
Figure RE-GDA0002315545650000032
为通道k的DPD模块输出数据组成的向量，向量维度为M×1；
Figure RE-GDA0002315545650000033
为M×L的矩阵，
Figure RE-GDA0002315545650000034
是通道j的DPD模型输入数据根据MP模型构建的，
Figure RE-GDA0002315545650000035
为如下形式：
Figure RE-GDA0002315545650000036
φl(m)＝xj(m-q)|xj(m-q)|p-1
l＝1,2,...,L；m＝1,2,...,M；q＝0,1,...,Q；p＝1,2,...,P；
式中，P表示非线性阶数，Q表示记忆深度；
通道k的DPD模型参数的LMS解由下式给出：
Figure RE-GDA0002315545650000037
其中
Figure RE-GDA0002315545650000038
表示矩阵
Figure RE-GDA0002315545650000039
的Moore-Penrose伪逆；
S202.在k＝1,2,3,...,N时，重复步骤S201，得到N路通道模型参数为：
Figure RE-GDA00023155456500000310
本发明的有益效果是：(1)本发明不需要通过传统的间接学习型架构提取DPD模型参数，而是通过DPD模块的输入和期望输出数据直接提取出DPD模型参数；(2)本发明在MIMO发射机的通道间的串扰较大且各通道输出功率不同时依然有很好的效果，鲁棒性强；(3)本发明迭代获取DPD模块输出的过程简单，不需要用到复杂的如梯度下降算法之类的复杂迭代。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为MIMO系统DPD模型参数提取的原理示意图；
图3为迭代获取DPD模块输出数据的原理示意图；
图4为实施例中MIMO发射机的信号发射示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.构建MIMO发射机的DPD模型，由信源产生N路输入数据x1,x2,...,xN作为DPD 模型的输入数据，并将x1,x2,...,xN送入MIMO发射机中进行迭代处理，得到z1,z2,...,zN作为DPD的N路期望输出数据；
S2.根据DPD模型的输入数据x1,x2,...,xN与期望输出数据z1,z2,...,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取。
如图2所示，为MIMO系统DPD模型参数提取的原理示意图，在本申请的实施例中，由参数提取模块构建DPD模型，信源将x1,x2,...,xN传输给参数提取模块，由参数提取模块和MIMO 发射机交互，通过迭代得到z1,z2,...,zN，参数提取模块根据DPD模型的输入数据x1,x2,...,xN与期望输出数据z1,z2,...,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取；
如图3所示，在迭代过程中，对输入数据x1,x2,...,xN进行迭代处理的过程如下：
S101.对第k路输入数据xk进行迭代处理，得到第k路输出数据zk；所述步骤S101包括：
A、设定迭代次数I；
B、初始化参数uk,0＝xk；
C、第一次迭代时，将初始化参数uk,0通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,0，据此并将参数uk,0更新为uk,1：
Figure RE-GDA0002315545650000041
其中，Gk表示采集回的数据相对于原始信号源数据xk的归一化增益；
D、第二次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,1，据此将uk,1更新为uk,2：
Figure RE-GDA0002315545650000051
E、第i次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,i-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,i-1，据此将uk,i-1更新为uk,i：
Figure RE-GDA0002315545650000052
其中，i＝1,2,...,I；
F、第I次迭代时，上一次迭代获得的反馈uk,I-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,I-1，据此将uk,I-1更新为uk,I：
Figure RE-GDA0002315545650000053
对第k路输入数据xk进行迭代处理得到的第k路输出数据zk为：
zk＝uk,I。
S102.在k＝1,2,3,...,N时，对于每路输入数据重复步骤S101，得到N路输出数据为 z1,z2,...,zN。
在本申请的实施例中，得到z1,z2,...,zN，参数提取模块根据DPD模型的输入数据x1,x2,...,xN与期望输出数据z1,z2,...,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取，具体过程如下，即所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.设MIMO DPD的模型采用CO-DPD模型，则N路通道每一路通道都对应了一组CO-DPD模型参数，总共N组参数；对于第k路通道，将通道k的参数记为
Figure RE-GDA0002315545650000054
其中
Figure RE-GDA0002315545650000061
为L×1的向量，则通道k的参数为满足下式的一个解：
Figure RE-GDA0002315545650000062
其中，
Figure RE-GDA0002315545650000063
为通道k的DPD模块输出数据组成的向量，向量维度为M×1；
Figure RE-GDA0002315545650000064
为M×L的矩阵，
Figure RE-GDA0002315545650000065
是通道j的DPD模型输入数据根据MP模型构建的，
Figure RE-GDA0002315545650000066
为如下形式：
Figure RE-GDA0002315545650000067
φl(m)＝xj(m-q)|xj(m-q)|p-1
l＝1,2,...,L；m＝1,2,...,M；q＝0,1,...,Q；p＝1,2,...,P；
式中，P表示非线性阶数，Q表示记忆深度；
通道k的DPD模型参数的LMS解由下式给出：
Figure RE-GDA0002315545650000068
其中
Figure RE-GDA0002315545650000069
表示矩阵
Figure RE-GDA00023155456500000610
的Moore-Penrose伪逆；
S202.在k＝1,2,3,...,N时，重复步骤S201，得到N路通道模型参数为：
Figure RE-GDA00023155456500000611
在本申请的实施例中，对模型参数提取后，还包括数字预失真步骤：参数提取模块利用提取到的模型参数对构建的DPD模型进行更新，并利用更新后的模型对信号发射过程中的待发射信号进行处理后，再通过MIMO发射机进行信号发射，发射原理如图4所示。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (3)

1.一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.构建MIMO发射机的DPD模型，由信源产生N路输入数据x1,x2,...,xN作为DPD模型的输入数据，并将x1,x2,...,xN送入MIMO发射机中进行迭代处理，得到z1,z2,...,zN作为DPD的N路期望输出数据；
所述步骤S1对N路输入数据x1,x2,...,xN进行迭代处理的过程如下：
S101.对第k路输入数据xk进行迭代处理，得到第k路输出数据zk；
所述步骤S101包括：
A、设定迭代次数I；
B、初始化参数uk,0＝xk；
C、第一次迭代时，将初始化参数uk,0通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,0，据此并将参数uk,0更新为uk,1：
Figure FDA0002736155170000011
其中，Gk表示采集回的数据相对于原始信号源数据xk的归一化增益；
D、第二次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,1，据此将uk,1更新为uk,2：
Figure FDA0002736155170000012
E、第i次迭代时，将上一次迭代获得的反馈uk,i-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,i-1，据此将uk,i-1更新为uk,i：
Figure FDA0002736155170000013
其中，i＝1,2,...,I；
F、第I次迭代时，上一次迭代获得的反馈uk,I-1通过MIMO发射机发射，并获取MIMO发射机的发射信号作为反馈信号yk,I-1，据此将uk,I-1更新为uk,I：
Figure FDA0002736155170000021
对第k路输入数据xk进行迭代处理得到的第k路输出数据zk为：
zk＝uk,I；
S102.在k＝1,2,3,...,N时，对于每路输入数据重复步骤S101，得到N路输出数据为z1,z2,...,zN；
S2.根据DPD模型的输入数据x1,x2,...,xN与期望输出数据z1,z2,...,zN，计算出DPD模型参数，实现模型参数的提取。
2.根据权利要求1所述的一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，其特征在于：对模型参数提取后，还包括数字预失真步骤：
利用提取到的模型参数对构建的DPD模型进行更新，并利用更新后的模型对信号发射过程中的待发射信号进行处理后，再通过MIMO发射机进行信号发射。
3.根据权利要求1所述的一种针对MIMO发射机的DPD模型参数提取方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.设MIMO DPD的模型采用CO-DPD模型，则N路通道每一路通道都对应了一组CO-DPD模型参数，总共N组参数；对于第k路通道，将通道k的参数记为
Figure FDA0002736155170000022
其中
Figure FDA0002736155170000023
为L×1的向量，则通道k的参数为满足下式的一个解：
Figure FDA0002736155170000024
其中，
Figure FDA0002736155170000025
为通道k的DPD模块输出数据组成的向量，向量维度为M×1；
Figure FDA0002736155170000026
为M×L的矩阵，
Figure FDA0002736155170000027
是通道j的DPD模型输入数据根据MP模型构建的，
Figure FDA0002736155170000028
为如下形式：
Figure FDA0002736155170000031
φl(m)＝xj(m-q)|xj(m-q)|p-1
l＝1,2,...,L；m＝1,2,...,M；q＝0,1,...,Q；p＝1,2,...,P；
式中，P表示非线性阶数，Q表示记忆深度；
通道k的DPD模型参数的LMS解由下式给出：
Figure FDA0002736155170000032
其中
Figure FDA0002736155170000033
表示矩阵
Figure FDA0002736155170000034
的Moore-Penrose伪逆；
S202.在k＝1,2,3,...,N时，重复步骤S201，得到N路通道模型参数为：
Figure FDA0002736155170000035
CN201911046111.5A 2019-10-30 2019-10-30 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法 Active CN110808746B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911046111.5A CN110808746B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911046111.5A CN110808746B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110808746A CN110808746A (zh) 2020-02-18
CN110808746B true CN110808746B (zh) 2021-02-19

Family

ID=69489590

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911046111.5A Active CN110808746B (zh) 2019-10-30 2019-10-30 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110808746B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112803972B (zh) * 2021-02-01 2022-04-01 西安电子科技大学 适用于mimo发射机全环路失真补偿的数字预失真方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101789920A (zh) * 2009-12-29 2010-07-28 北京北方烽火科技有限公司 一种实现自适应预失真功放线性化的方法和系统
CN103414671A (zh) * 2013-07-16 2013-11-27 清华大学 基于单位基函数的2d-dpd迭代削减算法及应用
CN104796364A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 京信通信系统（中国）有限公司 一种预失真参数求取方法及预失真处理系统
CN105635009A (zh) * 2015-12-29 2016-06-01 西安电子科技大学 联合补偿多支路串扰和iq非平衡的自适应mimo预失真方法
CN106941466A (zh) * 2016-01-04 2017-07-11 中兴通讯股份有限公司 一种软硬件协同的数字预失真的方法及装置
WO2018125046A1 (en) * 2016-12-27 2018-07-05 Intel Corporation Divider-less fractional pll architecture
CN109314493A (zh) * 2016-06-24 2019-02-05 瑞典爱立信有限公司 用于大规模mimo的发射机架构

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108011598B (zh) * 2017-12-26 2021-04-27 中国工程物理研究院电子工程研究所 一种数字预失真自适应处理方法
US11159187B2 (en) * 2018-02-26 2021-10-26 Parallel Wireless, Inc. Microcomponent massive MIMO arrays
CN109617842B (zh) * 2019-02-19 2021-04-06 东南大学 一种全数字多波束发射机的数字预失真系统及其方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101789920A (zh) * 2009-12-29 2010-07-28 北京北方烽火科技有限公司 一种实现自适应预失真功放线性化的方法和系统
CN103414671A (zh) * 2013-07-16 2013-11-27 清华大学 基于单位基函数的2d-dpd迭代削减算法及应用
CN104796364A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 京信通信系统（中国）有限公司 一种预失真参数求取方法及预失真处理系统
CN105635009A (zh) * 2015-12-29 2016-06-01 西安电子科技大学 联合补偿多支路串扰和iq非平衡的自适应mimo预失真方法
CN106941466A (zh) * 2016-01-04 2017-07-11 中兴通讯股份有限公司 一种软硬件协同的数字预失真的方法及装置
CN109314493A (zh) * 2016-06-24 2019-02-05 瑞典爱立信有限公司 用于大规模mimo的发射机架构
WO2018125046A1 (en) * 2016-12-27 2018-07-05 Intel Corporation Divider-less fractional pll architecture

Also Published As

Publication number Publication date
CN110808746A (zh) 2020-02-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103765766B (zh) 使用预失真的放大器线性化
US9397619B2 (en) Distortion compensation apparatus and distortion compensation method
KR101679230B1 (ko) 전력증폭기의 비선형 특성을 보상하는 다항식 디지털 전치왜곡 장치 및 그 방법
CN101911477A (zh) 前置补偿器
US8704595B2 (en) Predistortion apparatuses and methods
WO2003092154A1 (fr) Procede permettant d'ameliorer l'efficacite d'un amplificateur de puissance radiofrequence par une technique de pre-distorsion numerique en bande de base
CN104796364B (zh) 一种预失真参数求取方法及预失真处理系统
CN115278746B (zh) 面向5g宽带功放的自适应快速误差修正数字预失真方法
CN110765720A (zh) 一种复值流水线递归神经网络模型的功放预失真方法
Tripathi et al. Swish activation based deep neural network predistorter for RF-PA
CN110808746B (zh) 一种针对mimo发射机的dpd模型参数提取方法
CN105450184B (zh) 数字预失真电路与方法以及数字预失真训练电路
CN102437821A (zh) 一种合成孔径雷达发射机的线性化装置及方法
Feng et al. Digital predistortion method combining memory polynomial and feed‐forward neural network
CN113612452B (zh) 一种具有频率选择特性的数字预失真校正方法与装置
Feng et al. Improved baseband digital predistortion for linearising PAs with nonlinear memory effects using linearly interpolated LUT
CN117501623A (zh) 使用卷积神经网络的数字预失真
Feng et al. Digital predistortion technique based on non‐uniform MP model and interpolated LUT for linearising PAs with memory effects
CN115766355B (zh) 一种低复杂度数字预失真系统
KR100695632B1 (ko) 증폭기 비선형성 및 직교 복조 오류를 위한 동시 적응보상기법
JP5238461B2 (ja) プリディストータ
JP2014225832A (ja) 信号増幅装置と歪み補償方法及び無線送信装置
CN115632615B (zh) 数字预失真方法与系统
CN101414804A (zh) 功率放大器非线性校正方法、装置和功率放大器
Liu et al. Research on PA Digital Predistortion Simulation Based on an Improved Model

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant