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一種新型自適應(yīng)最小均方算法

發(fā)布時(shí)間:2019-03-26 18:22
【摘要】:針對(duì)最小均方(LMS)算法應(yīng)用于功率放大器時(shí)存在收斂速度與收斂精度相矛盾的問(wèn)題,提出了基于步長(zhǎng)比較的最小均方算法。在帶有P因子的變步長(zhǎng)最小均方算法的基礎(chǔ)上,采用簡(jiǎn)化的Sigmoid函數(shù)對(duì)步長(zhǎng)進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)對(duì)前后兩次步長(zhǎng)的比較來(lái)確定是否更新權(quán)系數(shù),以誤差的自相關(guān)時(shí)間均值及均方誤差的時(shí)間均值來(lái)調(diào)節(jié)算法步長(zhǎng),可以加快算法的收斂速度,降低算法的計(jì)算量。仿真結(jié)果表明,與最小均方算法相比,經(jīng)過(guò)自適應(yīng)預(yù)失真處理后,該算法的誤差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系統(tǒng)鄰信道功率比(ACPR)減少了4dB。
[Abstract]:In order to solve the problem of the contradiction between convergence speed and convergence precision when the least mean square (LMS) algorithm is applied to the power amplifier, a new least mean square algorithm based on step size comparison is proposed. On the basis of the variable step size minimum mean square algorithm with P factor, the simplified Sigmoid function is used to improve the step size, and the weight coefficient is determined by comparing the two steps before and after. Adjusting the step size of the algorithm by means of the autocorrelation time mean value and the mean square error time mean value can accelerate the convergence speed of the algorithm and reduce the computational complexity of the algorithm. The simulation results show that compared with the least mean square algorithm, the error vector amplitude (EVM) of the algorithm is increased by 2.653 after adaptive predistortion processing, and the power of the adjacent channel is reduced by 4 dB compared with (ACPR).
【作者單位】: 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372058) 遼寧省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(LJZS007) 遼寧省教育廳科學(xué)研究一般項(xiàng)目(L2015209)
【分類(lèi)號(hào)】:TN722.75;TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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