基于改进模型的包络跟踪放大器数字预失真方法与流程

技术特征：

1.一种基于改进模型的包络跟踪放大器数字预失真方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A：计算包络跟踪放大器的基带输入信号x(n)的对应包络信号V_env并将基带输入信号与调整过的包络信号作为预失真器的输入；

步骤B：利用输入的包络信号V_env动态控制记忆多项式模型参数，输出预失真信号；

步骤C：利用间接学习方法自适应得到预失真器参数，将预失真后信号送入包络跟踪放大器，实现包络跟踪放大器线性度的改善。

2.根据权利要求1所述的基于改进模型的包络跟踪放大器数字预失真方法，其特征在于，所述步骤A包括：

步骤A1：将包络跟踪放大器的基带输入信号x(n)以复数形式进行表示，并计算输入功率，令：

P_{in_W}＝0.5*real(V_in*conj(V_in/R_in))

将功率信号转换为dBm单位：

P_{in_dBm}＝10*log(P_{in_W})+30

式中：P_{in_W}表示基带输入信号功率，V_in表示基带输入信号电压值，R_in表示功放输入链路阻值，real(.)表示取复信号实部运算，conj(.)表示复信号转置运算，P_{in_dBm}表示基带输入信号功率，单位：dBm；

步骤A2：根据输入信号功率与包络调制器所控制的功率放大器偏置电压范围进行调整，得到预失真器所需的输入信号V_env：

$V_{env}=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{\min },& P_{in\_dBm}\≤P_{\min }\\ P_{in\_dBm},& P_{\min }\<P_{in\_dBm}\<P_{\max }\\ P_{\max },& P_{in\_dBm}\≥P_{\max }\end{array}\right.$

式中：P_min表示最小偏置电压所对应的输入信号功率，P_max表示最大偏置电压对应输入信号功率。

3.根据权利要求1所述的基于改进模型的包络跟踪放大器数字预失真方法，其特征在于，所述步骤B包括：

步骤B1：给出传统的记忆多项式模型的数学公式如下：

$y\left(n\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\Σ}}\underset{m=0}{\overset{M}{\Σ}}{c}_{pm}x(n-m)|x(n-m){|}^{p-1}$

步骤B2：将步骤B1改进为以输入信号包络为变量的函数形式，即动态改变记忆多项式模型参数，具体数学公式如下：

$c_{pm}=f\left(V_{env}\right)=\underset{n=0}{\overset{N}{\Σ}}{b}_{pm}{V}_{env}^n$

式中：y(n)表示功放输出信号，c_pm表示记忆多项式模型参数，n表示第n位数字信号，m表示当前记忆深度，p表示当前多项式阶数，x(n-m)表示功放输入信号，最大多项式阶数P取值范围为P≥1，最大记忆深度M的取值范围为M≥1；b_pm表示输入信号包络计算记忆多项式模型参数使用的多项式模型参数，N表示该函数最大阶数。

4.根据权利要求1所述的基于改进模型的包络跟踪放大器数字预失真方法，其特征在于，所述步骤C包括：

步骤C1：以改进型记忆多项式数学模型为核心搭建数字预失真器，将基带输入信号x(n)进行预失真处理，并将得到的预失真后信号z(n)作为包络跟踪放大器的输入信号，具体数学表达如下：

$z\left(n\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\Σ}}\underset{m=0}{\overset{M}{\Σ}}f\left(V_{env}\right)x(n-m)|x(n-m){|}^{p-1}$

步骤C2：以间接学习结构自适应处理，以多项式模型拟合记忆多项式参数表达式f(V_env)，并将f(V_env)代入记忆多项式数学模型，以RLS算法得到多项式拟合参数b_pm。