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基于改进的稀疏最小二乘双子支撑向量回归的数字预失真技术 被引量：1
1
作者 代志江 孔淑曼 +3 位作者 李明玉 蔡天赋 靳一 徐常志 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期418-426,共9页
为了补偿大容量卫星通信射频前端的功率放大器的非线性,传统的数字预失真(DPD)模型需要更多的系数和更高的阶次,严重影响预失真前馈路径的资源消耗。为了解决这一问题,该文提出一种基于改进的稀疏最小二乘双子支撑向量回归(ISLSTSVR)的... 为了补偿大容量卫星通信射频前端的功率放大器的非线性,传统的数字预失真(DPD)模型需要更多的系数和更高的阶次,严重影响预失真前馈路径的资源消耗。为了解决这一问题,该文提出一种基于改进的稀疏最小二乘双子支撑向量回归(ISLSTSVR)的低复杂度DPD方法。首先通过构建原空间的决策函数解决最小二乘双子支撑向量回归(LSTSVR)模型解不稀疏的问题;同时引用截断最小二乘损失函数增加模型的鲁棒性;然后采用Nystrom逼近方法得到核矩阵的低秩近似,进一步采用Cholesky分解降低核矩阵的运算复杂度;最后由低秩的核矩阵求得模型稀疏解。实验选用基于单管氮化镓(GaN)器件的宽带AB类功率放大器,以40 MHz的32QAM信号进行激励。预失真实验表明,该方法能在保证模型精度的情况下大幅减少DPD模型系数和计算复杂度,为星载射频前端的预失真技术提供了有效的系数降维思路和方法。 展开更多
关键词 数字预失真 稀疏lstsvr CHOLESKY分解 功率放大器
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