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申请/专利权人：上海大学

摘要：一种基于基带‑射频联合优化的数字预失真方法及系统，通过采集真实射频功率放大器的收发信号数据集用于对功率放大模型进行训练获取模型系数矢量，采集基带激励信号数据集输入数字预失真模型后经上变频处理后再输入功率放大模型，得到相应的射频输出信号及其功率频谱图；再将射频输出信号进行下变频与线性滤波得到基带恢复信号后通过后失真器模型得到反馈信号，用于计算激励与反馈之间的误差以及MSE，根据数字预失真模型、功率放大模型的模型系数矢量以及上下变频相关参数计算出非线性互调失真的决定因子数学表达式；最后根据基于基带‑射频特性的联合优化目标函数推导递归最小二乘RLS改进算法并根据算法迭代更新数字预失真模型系数矢量，使联合优化目标函数收敛从而实现射频功率放大器的线性优化，令数字指标MSE与射频指标IMDs共同降低。

主权项：1.一种基于基带-射频联合优化的数字预失真方法，其特征在于，通过采集真实射频功率放大器的收发信号数据集用于对功率放大模型进行训练获取模型系数矢量，采集基带激励信号数据集输入数字预失真模型后经上变频处理后再输入功率放大模型，得到相应的射频输出信号及其功率频谱图；再将射频输出信号进行下变频与线性滤波得到基带恢复信号后通过后失真器模型得到反馈信号，用于计算激励与反馈之间的误差以及MSE，根据数字预失真模型、功率放大模型的模型系数矢量以及上下变频相关参数计算出非线性互调失真的决定因子数学表达式；最后根据基于基带-射频特性的联合优化目标函数推导递归最小二乘RLS改进算法并根据算法迭代更新数字预失真模型系数矢量，使联合优化目标函数收敛从而实现射频功率放大器的线性优化，令数字指标MSE与射频指标IMDs共同降低；所述的功率放大模型为：yRFn＝b1zRFn+b2zRFn2+b3zRFn3，其中：b＝[b1,b2,b3]为模型系数矢量，yRFn为输出射频信号；所述的数字预失真模型为：zn＝a1xn+a2xn2+a3xn3，其中：a＝[a1,a2,a3]为预失真器模型系数，xn为基带输入信号；后失真器的无记忆模型：其中：yn为基带输出信号；发射端整体链路端到端的输入输出模型是指： 其中：xn为基带输入信号，各奇次项系数分别为：c3＝a3b1cosωc+2a1a2b2cosωc2+a13b3cosωc3，c5＝2a2a3b2cosωc2+3a12a3+a1a23b3cosωc3，c7＝3a1a32+3a22a3b3cosωc3；所述的基于基带-射频特性的联合优化目标函数是指：Obj＝MSE+IMDs，其中：IMDs＝αc3+βc5+γc7，α、β、γ分别为权重系数；其中N为数据集的样本长度，而且由于预失真器和后失真器提供相同的输入输出特性，yn-xn可以等效于误差

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