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利用LMS算法的自适应系统仿真

利用LMS算法的自适应系统仿真

利用LMS算法的自适应系统仿真[摘要] 一待辩识的IIR系统,用一有限长度的FIR滤波器来近似辩识系统,介绍了基于最小均方算法(LMS算法)的自适应均衡器的原理和结构,采用LMS 算法得到N阶FIR滤波器来逼近原IIR滤波器,并且分析了步长,滤波器系数以及自适应过程中的噪声对系统辩识性能的影响,做出了仿真试验结果并分析了仿真试验结果的意义。

[关键词] LMS算法FIR滤波器自适应滤波IIR MATLAB仿真0、引言假定待辨识系统是极点-零点(IIR)系统,要求用一个有限长度的FIR 滤波器来辨识该系统,如下图所示。

已知待辨识系统的传输函数为:(IIR),求FIR 滤波器的系数。

自适应系统辨识的原理图系统设计要求为:首先待辨识系统为IIR滤波器,利用自适应滤波的方法,采用LMS算法得到N阶FIR滤波器来逼近原IIR滤波器,输入信号为高斯白噪声,考察步长、阶数N对自适应滤波器性能的影响。

1、系统设计原理由于LMS算法不需要离线方式的梯度估值或重复使用数据以及它的简单易行性而被广泛采用。

只要自适应系统是线性组合器,且有输入数据向量和期待响应在每次迭代时可利用,对许多自适应处理的应用来说,LMS算法是最好的选择。

我们采用LMS算法自适应调整FIR滤波器的系数,自适应滤波器的结构是具有可调系数的直接型FIR滤波器。

输入信号为功率为1,长度为1000点的高斯白噪声。

为期望响应,为自适应FIR滤波器的输出,误差信号。

对一个FIR滤波器,其可调系数为,为滤波器的阶数。

则输出LMS算法是由最速下降法导出的,求出使均方误差达到最小值时相应的最佳滤波器系数组。

从任意选择的一组初始值开始,接着在每个新的输入采样值进入自适应滤波器后,计算相应的输出,再形成误差信号,并根据如下方程不断修正滤波器系数:其中为步长参数,为时刻输入信号在滤波器的第个抽头处的采样值,是滤波器第个系数的负梯度的近似值。

这就是自适应地调整滤波器系数以便使平方误差最小化的LMS算法。

基于LMS算法的数字基带预失真技术性能分析

基于LMS算法的数字基带预失真技术性能分析

Pe r f o r ma n c e An a l y s i s o f Di g i t a l Ba s e - b a n d Pr e d i s t o r t i o n b a s e d o n LM S Al g o r i t h m
WU H a p , Q U X i a o - x u , L O U J i n g - y i
d i g i t a l c o mm u n i c a t i o n B E R( b i t e r r o r r a t e ) c a u s e d b y t h e n o n l i n e a r i t y o f s h o r t w a v e t r a n s mi t t i n g s y s t e m
化噪 声决定 的 Ms E性 能平板 。
关键词 :L MS 算法;基带预 失真;系数辨识 ;量化噪声 ;误码率 中图分 类号 :T N 9 2 5 文献 标 志码 :A 文章 编 号 :1 0 0 2 — 0 8 0 2 ( 2 0 1 7 ) 一 0 3 — 41 0 0 — 0 6
i S n o t e n o u g h . I n v i e w o f t h e a b o v e p r o b l e ms . t h e o r e t i c a l a n a l y s i s a n d s i mu l a t i o n a r e d o n e o n t h e a n t i — n o i s e p e r f o r ma n c e a n d t h e B ER i n d i c a t o r i mp r o v e me n t o f t h e L MS p r e d i s t o r t o r u n d e r t h e c o n d i t i o n o f wi e n e r c o n v e r g e n c e . T h e t h e o r e t i c a l a n a l y s i s a n d s i mu l a t i o n r e s u l t s i n d i c a t e t h a t f o r t y p i c a l s h o tw r a v e P A. i n t e r mo d u l a t i o n p e r f o r ma n c e i mp r o v e me n t o f 4 4 . 7 d B c a n b e a c h i e v e d wi t h P I P D a p p l i e d w h e n t h e o r d e r o f

一种基于LMS算法自适应陷波器的设计

一种基于LMS算法自适应陷波器的设计

一种基于LMS算法自适应陷波器的设计
陈智
【期刊名称】《郧阳师范高等专科学校学报》
【年(卷),期】2015(0)6
【摘要】通信和电子系统工作过程中经常会受到单频或窄带干扰信号的影响,一种基于LMS算法的陷波器结构及其算法仿真,能对单频干扰的原始正弦信号进行恢复.【总页数】2页(P5-6)
【作者】陈智
【作者单位】郧阳师范高等专科学校汽车与电子工程系,湖北十堰 442000
【正文语种】中文
【中图分类】TN713
【相关文献】
1.一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器 [J], 朱慧敏
2.一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器 [J], 朱慧敏
3.一种基于FIR的自适应滤波器LMS算法设计与实现 [J], 周飚;汪烈军
4.一种基于时分复用的复系数自适应IIR陷波器的FPGA设计与实现 [J], 齐亮;田红心;朱艳艳
5.一种新变步长LMS算法在二阶自适应陷波器中的应用 [J], 雷振宇;胡光锐;孙丽萍
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LMS自适应均衡算法研究及改进实验报告

LMS自适应均衡算法研究及改进实验报告

目录一、绪论 (2)1.1 论文背景及研究意义 (2)1.2 音频简介 (2)1.3 自适应滤波理论的发展 (3)1.3.1 FIR滤波器的结构 (5)1.4 自适应滤波算法简介 (6)1.4.1 基于维纳滤波理论的算法 (6)1.4.2 基于卡尔曼滤波理论的算法 (7)1.4.3 基于最小二乘法的算法 (8)1.4.4 基于神经网络的算法 (8)1.5自适应LMS算法的发展 (9)1.5.1 LMS算法的历史 (9)1.5.2 LMS算法的发展现状 (10)1.5.3 LMS算法的发展前景 (10)1.6 变步长LMS算法 (11)二、最小均方算法 (12)2.1 LMS算法原理 (12)2.2 LMS算法性能分析 (13)2.2.1 收敛性 (13)2.2.2 收敛速度 (15)2.2.3 稳态误差 (16)2.2.4 计算复杂度 (17)2.3 变步长的LMS (17)三、实验过程 (19)3.1 LMS算法实现 (19)3.1.1 音频读取 (19)3.1.2 参考噪声及带噪信号的获得 (19)3.1.3 LMS算法 (21)3.1.4 代码实现 (23)3.2 VSSLMS算法实现 (25)3.2.1 VSSLMS算法 (25)3.2.2 代码实现 (27)3.3 本章总结 (29)四、总结与展望 (30)4.1 论文总结 (30)4.2 展望 (30)五、参考文献 (31)一、绪论1.1 论文背景及研究意义自适应信号处理是现代通信处理的一个重要分支学科。

与传输函数恒定的滤波器相比,自适应滤波器能根据环境自动调节抽头系数以达到最佳工作状态,被广泛应用于通信、雷达、系统控制和生物医学工程等领域。

自适应信号处理的主要应用有均衡、系统辨识、阵列信号的波束成形、噪声对消和预测编码等。

在音频降噪方面,自适应信号处理也应用诸多。

音频中降噪方法很多,按照是否有参考信号可以将降噪分为主动降噪和被动降噪。

基于LMS算法的自适应均衡器设计

基于LMS算法的自适应均衡器设计

基于LMS算法的自适应均衡器设计
廖新研
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】在海洋信道进行无线数字通信中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真,信道均衡是降低这种失真的重要手段.本文将详细论述根据LMS算法的基本原理来构建自适应均衡器的过程,并通过仿真来检验该算法的效果.
【总页数】3页(P24-26)
【作者】廖新研
【作者单位】海军驻昆明705所军代室,云南,昆明,650118
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于变步长LMS算法的线性自适应均衡器的设计 [J], 张一;胡捍英;郑阳勇
2.基于EXP_NLMS算法的MIMO自适应均衡器设计方法 [J], 赵东明;刘慧娟;夏克文;王宝珠
3.采用FPGA实现基于LMS算法的自适应均衡器的设计研究 [J], 金健;陈涛
4.LMS算法自适应均衡器的设计 [J], 周超
5.Normalzed LMS算法自适应均衡器设计与仿真实现 [J], 黄波
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一种基于自适应的数字预失真技术探究

一种基于自适应的数字预失真技术探究
构的 RLS 算法结构图如图 2 所示:
图 2 RLS 算法
系统反馈信号 v( i) 通过后失真器输出
d^ ( t)= v( i) T c( n)
(6)
其中 c[ n] = [ c0( n) c1( n) c L ( n) ] T 为第 n 次迭代
的预失真系数ꎬv( i)= [ v( i) v( i) | v( i) | v( i) | v( i) | L ] T
一种基于自适应的数字预失真技术探究
蒋 品
摘 要:本文基于 RLS 算法设计一种自适应的数字基带预失真技术ꎬ首先分析预失真的工作原理ꎬ并对 RLS 算法进行算法
推导和仿真实现ꎬ仿真结果验证该算法对功放输出的双音信号的三阶互调改善效果明显ꎮ
关键词:功率放大器ꎻ反馈信号ꎻ预失真ꎻ线性化
一、 引言
高功率放大器( HPA) 是一种非线性器件ꎬ它是通信发射
过功放后输出为:
v o( t)= G( F( r( t) ) ) e j( θ( t) +ψ( r( t) ) +φ( F( r( t) ) ) )
(3)
式中 G( ) 和 φ( ) 分别表示功率放大器的 AM - AM
和 AM-PM 转换函数ꎮ 由于预失真器和功率放大器的特性相
反ꎬ最终从输入信号 v i( t) 经过整个级联系统后被线性放大为
工程技术◎
个双音信号通过预失真线性化系统的情况ꎮ 双音信号通过
幂级数非线性模型后ꎬ产生互调失真ꎬ不使用预失真技术如
下图右边子图所示ꎬ原始信号频谱如上图的左图中实线所
示ꎬ预失真信号频谱如图 3 的左图中虚线所示ꎮ 可见ꎬ采用
预失真技术之前ꎬ功放输出信号互调失真高达-45dBꎬ经过预
失真之后ꎬ互调失真下降到- 100dB 以下ꎮ 因此ꎬ提出的预失

基于LMS算法的自适应均衡器仿真研究

基于LMS算法的自适应均衡器仿真研究

2 0 1 3年 1 0月
Oe t . 2 01 3
பைடு நூலகம்
基于 L M S 算法 的 自适应均衡器仿真研究
田 竹 梅
( 忻州 师范学 院物 理 电子系 , 山西忻 州 0 3 4 0 0 0 )
[ 摘
要]自适应均衡技术可以减少数字通信过程中由于多径传播 而产生的码 间干扰 , 实 时跟踪移
[ 收稿 日期 ]2 0 1 3— 0 7一I 1
[ 基金项 目] 忻州师 范学院 院级基金项 目( 2 0 1 1 1 6 ) ; 忻 州师范学院《 通信 原理》 重点课 程建设项 目。 [ 作者简介 ] 田竹梅 ( 1 9 8 0一 ) , 女, 山西原平人 , 忻 州师范学院物理 电子 系讲 师, 硕士 , 从 事通信及 电子技 术研 究。
器 均衡 的模 型 图 。
图3 Q A M信 号经线性 均衡 器均衡模型图
. . .
D 口 口亡 I I _ 1 - I l L R I n a t n e d g o e m r H I I R e c ( t ] a A n l g i a u l a r 卜 I ] … ’}

3 4・
符 号 引起 的码 问 干扰 , 有较 小 的噪声 增益 ] 。
图 2 非线性均衡器原理
2 自适应 均衡 器 的算 法 自适 应均衡 器 的原 理 就是按 照某 种 准则 和算 法调 整滤 波 器 的抽 头 系数 , 使 滤 波器 的代 价 函数 最 小 化 , 最 终达到最佳均衡的 目的。各种调整均衡器抽头系数的算法就是 自适应算法 , 常用的算法有迫零算法 , 最小均 方( L MS ) 算法 和 递归最 小 二乘 ( R L S ) 算法 j 。 迫零算 法 的实 现需 要一 定条 件 , 应用 场合 比较 局 限 。R L S的 收敛特 性 明显优 于 L MS算 法 , 但 R L S算 法 不 如L M S算 法 稳定 ; 从 算 法 复杂 度来 看 , L MS算 法 的复杂 度 要 比 R L S算 法 小 得多 , 当均 衡器 抽 头 系数 为 N时 ,

基于LMS的自适应均衡技术的研究

基于LMS的自适应均衡技术的研究

第一章绪论§1.1 自适应均衡技术的由来在数字通信系统中,特别是高速数字传输系统中,均衡是一个很重要的问题,无论是通过公用电话交换网,或者是通过短波信道,微波信道和卫星信道,都需要使用均衡技术[6]。

本节将对均衡技术做一简要回顾。

数字通信系统中,为了提高频带利用率和业务性能,满足高可靠性各种非话业务的无线传输,特别是为移动ISDN(综合服务数据网)的引入,都需要(几十至上百千比特每秒)高速移动无线数字信号传输技术。

而在采用时分多址(TDMA)这种高速数字移动通信中,由于多径传播,不仅产生瑞利性衰落,且产生因延时分散而造成的频率选择性衰落,无疑会使电波传输特性恶化,造成接收信号既有单纯的电平移动,又伴随有波形失真产生,影响接收质量,且传输速率越高,多径传输所引起的码间干扰(ISI)就越严重。

码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍。

为了克服ISI引起的失真,在一个通信系统中常常使用称之为信道均衡的信号处理技术。

均衡器的目的通过使用滤波器或其它技术来重建原始信号,去掉ISI的影响,从而提高数据传输的可靠性。

从广义上讲,均衡可以指任何用来削弱干扰的信号处理操作。

在无线信道中,可以用各种各样的自适应均衡技术来消除干扰。

由于移动衰落信道具有随机性和时变性,这就要求均衡器必须能够实时地跟踪移动通信信道的时变特性,而这种均衡器又称为自适应均衡器。

自适应均衡器一般包含两种工作模式,即训练模式和跟踪模式。

首先,发射机发射一个已知的、定长的训练序列,以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。

典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据序列,而紧跟在训练序列之后被传送的是用户数据。

接收机处的均衡器将通过递推算法来评估信道特性,并修正滤波器系数以对信道做出补偿。

在设计训练序列时,要求作到即使在最差的信道条件下,均衡器也能通过这个序列获得正确的滤波系数。

这样就可以在收到训练序列后,使得均衡器的滤波系数已经接近最佳值。

自适应均衡算法LMS研究

自适应均衡算法LMS研究

自适应均衡算法LMS研究一、自适应滤波原理与应用所谓自适应滤波器,就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动地调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。

根据环境的改变,使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。

1.1均衡器的发展及概况均衡是减少码间串扰的有效措施。

均衡器的发展有史已久,二十世纪60年代前,电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。

但是均衡器要么是固定的,要么其参数的调整是手工进行。

1965年,Lucky在均衡问题上提出了迫零准则,自动调整横向滤波器的权系数。

1969年,Gerhso和Porkasi,Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。

1972年,ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。

1974年,Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。

LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。

自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。

1.2均衡器种类均衡技术可分为两类:线性均衡和非线性均衡。

这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。

如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中,那么均衡器是线性的;如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出,那么均衡器是非线性的。

LMSRLS快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMSRLS快速RLS平方根RLS梯度RLSLMSRLS快速RLS平方根RLS算法图1.1 均衡器的分类1.3自适应算法LMS算法LMS算法是由widrow和Hoff于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重要的成员之一。

它具有运算量小,简单,易于实现等优点。

变步长LMS算法及在数字预失真中的应用

变步长LMS算法及在数字预失真中的应用

变步长LMS算法及在数字预失真中的应用云涛【摘要】为了解决共址平台上多条无线电链路之间的相互干扰问题,结合设备降功耗、重量和体积需求,使用数字预失真技术改善功放的带外非线性,降低对共址滤波器的抑制度要求,同时提升功放效率,简化散热设计.归一化LMS的收敛速度比LMS 有了较大提升,但调整步长时仅考虑了输入信号,没有利用误差信号提供的信息,因此提出一种自适应变步长的LMS算法.该算法利用输入信号和误差信号提供的信息,实时调整迭代步长.实验表明,在相近的收敛时间下,稳态性能提升了5 dB.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)011【总页数】5页(P2753-2757)【关键词】自适应变步长;随机梯度下降算法;数字预失真;广义记忆多项式【作者】云涛【作者单位】中国电子科技集团公司第十研究所,四川成都 610000【正文语种】中文【中图分类】TN9190 引言业界对功放行为模型进行了大量研究,提出了许多简单高效的预失真模型,如Wiener[1]、Hammerstein[2]、GMP[3]和DVR[4]模型等,并在民用通信领域取得了极大成功,但是研究预失真参数提取的文献相对较少。

文献[5]指出用一组样条基函数来代替多项式函数,不仅可增强模型拟合能力,而且提高了参数求解的稳定性;文献[6]指出通过线性插值和外推可减少待求参数个数,以降低参数求解的资源开销;文献[7]指出通过频率选择性压缩采样可降低计算量。

以上文献介绍的参数提取方法大多基于数据块,不利于FPGA实时处理,收敛时间在秒量级。

文献[8]提出利用LMS算法求解预失真参数。

LMS算法要求不同时刻的输入信号向量线性无关。

不满足该条件时,LMS算法的收敛速率将会变慢、跟踪性能变差。

对预失真参数快速提取问题,本文提出了一种自适应变步长的随机梯度下降算法(ALMS)。

该方法利用参考信号和误差信号的指数加权移动平均(EWMA),自适应调整迭代步长,提高了收敛速率,同时降低了稳态波动。

毕业论文-基于LMS算法的自适应线性均衡器设计

毕业论文-基于LMS算法的自适应线性均衡器设计

基于LMS算法的自适应线性均衡器设计摘要:在信息业快速发展的今天,进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。

影响移动通信质量和通信速度的一个重要因素是码间干扰,即串扰。

在一个实际的通信系统中,基带传输系统不可能完全满足理想的波形传输无失真条件,因而串扰几乎是不可避免的。

对串扰进行校正的电路称为均衡器,其实质是信道的一个逆滤波器。

信道均衡器是通信系统中一项重要的技术,它能够很好的补偿信道的非理想特性,从而减轻信号的畸变,降低误码率。

在高速通信、无线通信领域,信道对信号的畸变将更加的严重,因此信道均衡技术是不可或缺的。

本文介绍了自适应均衡器的基本理论、最小均方(LMS)算法的原理与设计、自适应的基本原理、线性均衡器的基本理论与设计,并结合归一化(NLMS)算法、递归最小二乘法(RLS)算法对最小均方(LMS)算法作了进一步说明,最终用MATLAB对基于LMS算法的自适应线性均衡器进行了仿真设计。

关键词:LMS算法;自适应;线性均衡器;(NLMS)算法;(RLS)算法LMS Algorithm Based on Adaptive LinearEqualizer DesignAbstract:The rapid development of information industry today, for fast and accurate communication is the basic requirement of various industries. Affect the quality of mobile communications and the communication speed is an important factor in inter-symbol interference, that is, crosstalk. In a practical communication system, base-band transmission system can not fully meet the ideal conditions for wave transmission without distortion, thus crosstalk is almost inevitable. The crosstalk correction circuit called equalizer, and its essence is an inverse channel filter. Channel equalizer is an important communication systems technology, it can be well compensated non-ideal characteristics of the channel, thereby reducing the signal distortion, reduce the error rate. In the high-speed communications, wireless communications, channel distortion of the signal will be more serious, so the channel equalization is indispensable.This article describes the basic theory of adaptive equalizer, the minimum mean square (LMS) algorithm and design principles, basic principles of adaptive linear equalizer of the basic theory and design, combined with normalized (NLMS) algorithm, recursive least squares (RLS) algorithm for least-mean-square (LMS) algorithm was further described, and ultimately using MA TLAB LMS algorithm based adaptive linear equalizer for simulation design.Key words:LMS algorithm; Adaptive; Linear equalizer; (NLMS) Algorithm; (RLS) Algorithm目录第1章绪论 (1)1.1均衡器研究背景及意义 (1)1.2国内外对均衡技术的研究动态 (3)1.3本文研究内容和主要工作 (4)第2章自适应均衡器基本理论 (5)2.1通信系统中的失真分析 (5)2.1.1、数字基带传输系统模型 (5)2.1.2通信系统中的噪声干扰 (5)2.1.3、通信系统的传输特性 (7)2.1.4、均衡技术 (8)2.2自适应滤波原理 (8)2.2.1、自适应滤波器的分类 (8)2.2.2、自适应滤波器的基本构成 (9)2.2.3、与普通滤波器的区别 (9)2.2.4、自适应过程 (10)2.3自适应滤波结构 (10)2.3.1、滤波器的实现结构 (11)第3章基于LMS算法自适应均衡原理 (14)3.1最小均方(LMS)算法基本原理 (14)3.1.1、最佳滤波器准则 (14)3.1.2MMSE准则 (14)3.1.3LMS迭代算法 (16)3.2最小均方(LMS)算法的性能分析 (18)3.2.1LMS算法的稳定性 (18)3.2.2LMS算法的收敛速度 (20)3.2.3LMS算法的性能学习曲线及稳态误差 (21)第4章基于LMS自适应均衡算法仿真 (23)4.1MATLAB简介 (23)4.2LMS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (23)4.2.1信道失真参数W(特征值分散)对系统的收敛性和稳态性的影响 (25)4.2.2迭代步长 对系统的收敛性和稳态性的影响 (27)4.2.3横向自适应滤波器的抽头数M对系统的收敛性和稳态性的影响 (28)第5章归一化LMS算法与RLS算法 (31)5.1基于LMS算法的归一化LMS算法 (31)5.1.1NLMS算法基本理论简介 (31)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (31)5.2RLS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (32)5.2.1RLS算法基本理论简介 (32)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (33)第6章结论 (35)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 (39)第1章绪论1.1 均衡器研究背景及意义在信息业快速发展的今天,进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。

基于LMS算法的自适应滤波器的仿真分析

基于LMS算法的自适应滤波器的仿真分析
i = 1
( 3 )
( 4 )
估 计误差 为 :
e ( , z ) =d ( , 2 ) 一y ( , z ) :d ( ) 一X ( 胛 ) w ( )
最 佳 滤 波 器 参 量 应 使得 均 方 误 差 e ( n ) 最小 , 因
此 自适应 滤波 的优化 准则 为 :
W( n+1 ) =W ) +2 , u e ( n ) X( N)
果 。 自适应 滤波器 通常 L MS算法 。
式中, 为 步长 因子 ,是控 制 收敛 速度 和 稳 态误
L MS算 法 的基 本 思想 是 通 过 调 整滤 波 器 的权 值 差 的参 量 。我们 由以上 的分 析可 以知 道 , 滤波 器 的长 参数, 使滤 波器 的输 出信 号 与期 望 输 出信号 之 问 的均 度 和 L MS算法 的 步长 因子 影 响 滤波 器 的 收敛速 度和 方误 差最 小 ,这样 系统 输 出为 有用 信 号 的最 佳 估计 。 滤波 性 能 。
现、 滤 波速度 快 , 而且结构 更 为 简单 。
【 关键词 】 : L MS 算法; MA T L A B; 自 适应滤波器
1引 言
X( 力 )=[ ( ) , x( n一1 ) , … , x ( n—J V+1 ) 1 ( 1 )
自适应 滤 波 器 在 信 号处 理 领 域 占有 极 其 重要 的 地位 , 广 泛应 用 于通信 、 雷达 、 导航 系 统和 工 业控 制等 方面 。在一 些无 法预 知信 号 和噪 声特 性 的场 合 , 无法
图1 L MS算法结构原理 图
如 图 2所 示 。从 图 2可 以看 出 , 该 自适 应滤 波 能完 成

[4]基于LMS算法的自适应数字预失真技术研究

[4]基于LMS算法的自适应数字预失真技术研究
关键词 功率放大器 数字预失真 查找表 LUT LMS算法
0引 言
在中、大容量的数字微波系统中, 为了提高频谱 利用率, 通常要采用正交调制技术和多电平调制技 术, 如 QAM 以及 OFDM 技术。这些线 性调制技术 具有非恒定包络和较高的峰值平均功率比等特点, 调制信号通过功率放大 器后会产生严 重失真。因 此, 尽可能保证发射通道和射频末级放大器线性工 作是非常重要的。
^ (n) ]
= w ( n ) + ∀e( n ) x ( n )
( 5)
其中, w ( n )为滤波器的权系数, ^ ( n )表 示梯 度矢量, e( n )为误差序列, 即期望输出信 号与实际
输出信号的差, ∀为一个正实常数, 通常称它为自适
应收敛系数或步长。
经过推导, 应用于自适应预失真技术的 LMS 算 法多出一项对放大器非线性函数的求导, 递推公式
1 功放模型
目前, 关于功率放大器的数学模型已有很多, 大 体可以分为无记忆功放模型, 也就是认为当前输出 信号只与当前的输入信号相关, 而与过去的信号无
42
空间电子技术
2010年第 2期
关; 以及有记忆功放模型, 即功放当前的输出信号不 仅与当前的输入信号相关, 而且与过去的输入信号
器, 以跟踪非线性的变化。在电路中应用反馈式闭 环形式, 从放大器的输出信号中提取一部分信号进
图 1 功放的自适应数字预失真系统简要框图
根据自适应滤波 理论中的最小均方 ( LM S) 算 法, 文中推导出用于线性功放的自适应数字预失真 LMS算法。针对传统的自适应 数字预失真线 性迭 代 Rasca l算法收敛速度较慢的缺点, 经过仿真分析 证明了 LMS算法收敛速度更快, 预失真效果更好。

LMS算法实验报告(word文档良心出品)

LMS算法实验报告(word文档良心出品)

基于LMS算法的自适应均衡器设计及MATLAB实现一.实验目的1.了解LMS算法的基本原理;2.掌握MATLAB的使用方法;3.初步体会分析问题、研究问题的基本步骤和方法,为以后科研积累经验。

二.实验原理1. LMS算法简介在移动通信环境中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真。

失真主要表现为码间干扰,码间干扰是降低数字通信系统性能的一个主要因素。

在这样的信道条件下设计实际的数字通信系统以高速传输数据时,往往不能获得足够准确的信道频率响应用于调制和解调器的最佳滤波器的设计。

这是因为在每次通信时信道的路由不同,对于这样的信道,要设计最佳固定解调滤波器是不可能的。

在这样的情况下,应该采取信道均衡的方式以减小失真。

信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一,其目的在于克服传送的符号码和符号码之间的相互干扰,这种干扰是因为信道的非理想特性造成的。

由于通信信道可能是未知和变化的,就需要自适应的调整均衡器,使得整个传输系统输出的符号码和符号码之间的干扰被消除。

信道均衡可以利用发送的训练信号来开始,这称为自动均衡。

在设计自适应均衡器的多种方法中,最小均方自适应算法(LMS)采用梯度搜索法,这使收敛到最优解远比其他算法快,而且该算法原理简单,实施容易,所以目前这一算法已广泛用于计算自适应滤波器的权系数。

2.LMS算法的原理(1)自适应滤波原理自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。

一般而言,自适应滤波器由两部分组成,一是滤波器结构,二是调整滤波器系数的自适应算法。

自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可,由于IIR滤波器存在稳定性问题,因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。

图1给出了自适应滤波器的一般结构。

图1为自适应滤波器结构的一般形式,图中x(n)为输入信号,通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号y(n),将输出信号y(n)与标准信号(或者为期望信号)d(n)进行比较,得到误差信号e(n)。

一种基于RLS算法的多项式预失真技术

一种基于RLS算法的多项式预失真技术

一种基于RLS算法的多项式预失真技术贾建华;王强【摘要】对一种经过改进的基于RLS算法的多项式预失真算法进行了研究.此种多项式预失真方法的基本原理是将传统的多项式函数分解为2个简单函数来逼近目标函数.将一个复杂的函数分解为2个简单函数后大大降低了RLS算法的计算量.同时,还将改进后的多项式预失真技术应用于功放设计中并进行了仿真,仿真结果显示改进后的RLS多项式预失真算法对交调失真的抑制依然有非常好的效果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2006(029)016【总页数】2页(P134-135)【关键词】功率放大器;线性化;预失真;RLS算法;多项式【作者】贾建华;王强【作者单位】同济大学,电子与信息工程学院,上海,200331;同济大学,电子与信息工程学院,上海,200331【正文语种】中文【中图分类】TN722.7传统的基于RLS算法的多项式自适应预失真器可以很好地抑制功放的非线性,并且具有很好的收敛性。

不过,其复杂度非常高,需要很大的运算量。

为了减少多项式预失真技术的复杂度,人们提出了基于LMS算法的多项式预失真技术,但是其收敛特性要比基于RLS算法的预失真技术差很多。

本文研究了一种经改进的基于RLS算法的预失真方法,可以减少算法的复杂度。

把预失真多项式分解成两个相对简单的子函数,然后分别对每个子函数进行RLS 算法的自适应处理,从而大大降低了RLS算法的计算量。

在接下来的部分里将介绍改进后的预失真算法的原理并给出仿真结果。

传统的基于RLS算法的多项式预失真结构如图1所示。

图1中的信号有如下的关系:函数G(·)和Φ(·)表示功放的幅度和相位的传递函数,而gn(·)和Ψn(·)则表示预失真器的幅度和相位的传递函数,他们和功放的传递函数是相逆的,即:gn(·)和Ψn(·)两个函数通常可展开表示为:其中M和N是多项式的次数,ag,k,n和aΨ,k,n是多项式函数的系数。

基于改进范数约束LMS算法的数字预失真技术

基于改进范数约束LMS算法的数字预失真技术

基于改进范数约束LMS算法的数字预失真技术WANG X,LI S M,YE J C,et al.Digital Predistortion Technique Based on Norm Constrained LMS Algorithm[DOI:10. 16311/j. audioe. 2020. 09. 004LMS算法的数字预失真技术,李思敏1,叶金才2,王国富545000;2.桂林电子科技大学,(Digital Pre-Distortion,DPD)能够提高功率放大器的线性度,在系统呈现一定稀疏性时,传统最小均方提出一种改进的二范数约束的最小均方(Two Norm Constraint Least Mean Square,通过改变代价函数表达式和步长表达函数来提高算法收敛速度,并减少收敛过程中的稳态误差。

此外,提高了预失真系统的抗噪能力。

仿真实验结果表明,基于2-LMS且预失真的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio,ACPR)(Error Vector Magnitude,EVM)模型识别Digital Predistortion Technique Based on Norm Constrained LMS Algorithm, LI Simin1, YE Jincai2, WANG Guofu(1.Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou 545000, China;2.Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541000, China)Digital Pre-Distortion(DPD) can improve the linearity of power amplifier and reduce the influence of nonlinear distortion on signal transmission. The traditional Least Mean Square(LMS) cannot quickly converge to identify the inverse model of power amplifier in the environment of large capacity data with high bandwidth and low SNR, and the system presents certain sparseness. In this paper, an Two Norm Constraint Least Mean Square(2-LMS) algorithm with two norm constraints is proposed. By changing the expression of the cost function and the step size expression function, the convergence speed of the algorithm is improved and the steady-state error in the convergence process is reduced. The autocorrelation matrix of the adjacent time error is introduced to improve the anti-noise ability of the predistortion system. Simulation results show that the pre-distortion system based on 2-LMS algorithm is superior to the traditional adaptive algorithm in anti-noise performance, convergence speed and out-of-band suppression, and the pre-distortion of Adjacent Channel Power Ratio(ACPR) is optimized by -10.3 dB and the Vector Error Margin(EVM) index is optimized by 7.5% compared with the original pre-distortion system based on LMS algorithm.adaptive algorithm; digital predistortion; 2-LMS; model identification(Improved Variable Step-Size Normalized信号出现稀疏状态的情况能够实现快速收敛。

基于新型并行LMS算法的数字预失真器设计

基于新型并行LMS算法的数字预失真器设计

基于新型并行LMS算法的数字预失真器设计
曾德军
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2022(55)6
【摘要】针对功放(Power Amplifier,PA)非线性失真问题,提出了一种运用于数字预失真器(Digital Predistorter,DPD)中的新型最小均方(Least Mean Square,LMS)自适应算法结构。

该算法的主要特点是用3个独立并行实数滤波器支路结构实现一个复数滤波器。

相比于传统LMS算法,这种结构能够极大地减小算法的实现复杂度,缩减现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)和数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的硬件实现资源。

实验结果表明,使用这种算法结构的DPD能够显著地提高功放的线性度。

【总页数】6页(P801-806)
【作者】曾德军
【作者单位】中国西南电子技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN722.75
【相关文献】
1.基于LMS算法的数字基带预失真技术性能分析
2.基于LMS算法的自适应数字预失真技术研究
3.变步长LMS算法及在数字预失真中的应用
4.基于改进范数约束LMS算法的数字预失真技术
5.基于并行粒子群优化算法的预失真器设计
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和上变频, 经过功放放大, 然后发射信号。由于非线 LMS算法的 M atlab仿真结果进行分析对比。
性特性受器件老化、温度、频率、放大器工作点、负载
当表格长度为 128, 在相同输入条件 以及相同
和电源电压及其他动态非线性损害的影响, 以及信 算法收敛步长 ( ∀= 1. 9) 条件下两种算法得到的输
如下:
w (n+ 1) = w (n) +
1 2
∀[

#^( n )
]
( 6)
其中:
#^( n )
=
-
2e( n )x
( n)
∃y ( n) ∃xpd ( n )
图 2 Sa leh模型的 AM /AM 和 AM /PM 特性曲线
y(n)
=
1+
xpd ( n ) ! xpd 2 ( n)
y ( n )为放大器的输出信号, xpd ( n )为预失真器
频率分别为 200H z和 300H z, 数据间隔为 0. 001s, 数 据长度为 1001, 表格长度 128, 放大器工作在非线性 区同一工作点 ) 的放大器输出频谱图。
图 5 R asca l算法与 LM S算法输出频谱对比
由图 5可见, 相同条件下, 经过 Rascal算法的 自适应数字预失真处理后, 三阶互调系数 IMD3 = -
图 4为 Rascal算法和 LM S 算法在相同输入条 件以及相同收敛步长条件下查找表中同一存储单元 得到的误差 e的收敛曲线。
图 4 R asca l算法与 LM S算法误差曲线对比
从图 4可 以看出, 在相 同条件下, LM S 算法的 误差 e的收敛速度要快于 R ascal算法。
图 5为步长 ∀相同条件下经过预失真 R ascal算 法和 LM S算法 ( 输入双音信号间隔 为 100H z, 双音
的输出信号, x ( n )为系统输入信号, w ( n )为某时刻
查找表中某间隔的存储的值, #^( n )表示梯度矢量。
2 自适应数字预失真实现及自适应算法 3 仿真验证
对基带信号进行非线性预失真, 可以补偿射频 功放的非线性。 D /A 变换后, 对信号进行正交调制
以下将对常用的线性收敛的 R asca l算法 [ 10] 与
作者简介 贺彬 1984 年生, 在读研究生。研究方向: 空 间通信技术。 陈豪 1944年生, 研究员, 博 士生导师。主要 研究方向: 空间通信技术、数字信号处理等。
图 1 功放的自适应数字预失真系统简要框图
根据自适应滤波 理论中的最小均方 ( LM S) 算 法, 文中推导出用于线性功放的自适应数字预失真 LMS算法。针对传统的自适应 数字预失真线 性迭 代 Rasca l算法收敛速度较慢的缺点, 经过仿真分析 证明了 LMS算法收敛速度更快, 预失真效果更好。
利用率, 通常要采用正交调制技术和多电平调制技 线性化方法。
术, 如 QAM 以及 OFDM 技术。这些线 性调制技术
具有非恒定包络和较高的峰值平均功率比等特点,
调制信号通过功率放大 器后会产生严 重失真。因
此, 尽可能保证发射通道和射频末级放大器线性工
作是非常重要的。
目前常用的功率 放大器线性化技 术有前馈技
移动通信论坛 www.h空r间o电p子t技.术com
2010年第 2期
SPACE ELECTRON IC TECHNOLOGY
41
基于 LM S算法的自适应数字预失真技术研究
贺彬 陈豪
(中国空间技术研究院西安分院, 西安 710000)
摘 要 文章研究了基于查找表 LUT 方法的功率放大器自适应数字预失真技术。针对传统 的基于线性收敛算法的自适应收敛速度较慢的不足, 文章根据自适应滤波理论中的 LM S算法, 推 导并仿真验证了适用于功率放大器自适应数字预失真技术的 LM S算法, 并从功率放大器的传输特 性、输出频谱等方面将此算法与线性收敛的 Rasca l算法进行比较, 仿真结果表明了 LM S 算法收敛 速度更快、预失真效果更好。
参考文献
[ 1] B lack H S. T ranslating system. U S Pa tent 1686972, Is sued 9, O c tober 1928
[ 2] B lack H S. W ave translation system. U S P atent 2102671, Issued December 1937
^ (n) ]
= w ( n ) + ∀e( n ) x ( n )
( 5)
其中, w ( n )为滤波器的权系数, ^ ( n )表 示梯 度矢量, e( n )为误差序列, 即期望输出信 号与实际
输出信号的差, ∀为一个正实常数, 通常称它为自适
应收敛系数或步长。
经过推导, 应用于自适应预失真技术的 LMS 算 法多出一项对放大器非线性函数的求导, 递推公式
e lmi ina tion and restoration[ C ]. P roceedings IR E, V o .l 40, July 1952: 803~ 806 [ 6] Cox D C. L inear am plification w ith nonlinear components [ J] . IEEE T rans. on Commun ications, V o l. 22, N o. 12, D ecem be r 1974: 1972~ 1945 [ 7] Ba tem an A. T he com bined analogue locked loop universa l modu la tor( CALLUM ) [ C ]. In P roceedings o f the 42nd IEEE V ehicu la r T echno logy Con ference, M ay 1992: 759 ~ 763 [ 8] Saleh A and Salz J. A daptive linea rization of powe r am plification in dig ita l rad io sy stem s[ J]. Be ll System T ech nica l Journa ,l 1983, 62( 4): 1019~ 1033 [ 9] 何亚振. 自适 应信 号处 理. 第 1 版. 北 京: 科学 出版 社, 2002 [ 10] W right A S and DurtlerW G. Exper mi enta l perform ance o f adaptive d ig ital linearized pow er am plifier[ J]. IEEE T rans. V eh icu la r T echno logy, N ov. 1992, V o .l 41, N o. 4
相关。这里研究的重点在于查找表数字预失真的算 行下变频和正交解调, A /D变换后的信号为数字基
法, 因此采用相对简单并且比较准确的无记忆 TW 带信号, 然后与预失真器的输入经过延时的信号进
TA 功放模型 Saleh模型 [ 8] 。 若功放的输入信号为:
仿射投影算法 行比较, 最后采用自适应算法来调整预失真器查找
信号只与当前的输入信号相关, 而与过去的信号无
移动通信论坛
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空间电子技术
2010年第 2期
关; 以及有记忆功放模型, 即功放当前的输出信号不 仅与当前的输入信号相关, 而且与过去的输入信号
器, 以跟踪非线性的变化。在电路中应用反馈式闭 环形式, 从放大器的输出信号中提取一部分信号进
自适应算法模块是实现自适应数字预失真的核 心模块, 数字预失真 LM S算法是基于自适应滤波理
Sa leh模型曲线拟合模型极坐标系表达式为:
论中的 LMS算法推导而得。
f (r) =
[ 1+
r ! r2 ]
( 3)
( r) =
[ 1+
r2 ! r2 ]
( 4)
其中 , !, , ! 为 常数, r 为输入 信号的幅
表 LUT 中的参数, 使预失真器特性与功率放大器特
x ( t) = r( t ) exp[ j ( t) ]
( 1) 性互补, 放大器的输出信号与理想信号相匹配。
则功放的输出信号可表示为: y ( t) = f [ r ( t) ] exp{ j [ ( t) + [ ( r( t ) ) ] ] } ( 2)
度, 为小信号增益。各个参数的 典型取值为:
= 2 1587; ! = 1 1517; != 4 0330; ! = 9 1040。
图 2给出了 Saleh模型特性曲线仿真图。
自适 应 滤波 理论 中 LM S 算 法的 递 推公 式 如 下 [ 9] :
w (n+ 1) = w (n) +
1 2
∀[
具有良好的发展前景, 正逐渐成为未来无线通信系 统中射频大功率放大器的主要线性化技术。
1 功放模型
自适应数字预失真法在功放前插入预失真器, 能自动修正输入信号, 使功放输出具有线性特性; 它
目前, 关于功率放大器的数学模型已有很多, 大 体可以分为无记忆功放模型, 也就是认为当前输出
通信人才网 收稿日期: 2008- 11- 25; 修回日期: 2008- 12- 23
关键词 功率放大器 数字预失真 查找表 LUT LMS算法
还能补偿由于温度、电源变化、晶体管老化等产生的
0引 言
功放特性的变化, 其简要框图如图 1所示。由于预
失真器接在末级功放之前, 对高功率放大器输出功
在中、大容量的数字微波系统中, 为了提高频谱 率影响小, 因此, 自适应预失真法是一种广泛采用的
[ 3] Sa leh A A M. A daptive linea rization of pow er am plifie r in dig ita l radio system s [ J]. Be ll Syst. T ech. J. , A pr il 1983, 62( 4): 1019~ 1033
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