基于压缩感知技术的欠采样预失真优化方法研究

基于压缩感知的欠采样预失真研究 本研究旨在解决欠采样行波管功率放大器（TWTA）预失真问题。传统上采用查找表结合间接学习结构数字预失真方法，但是这种方法增加了系统复杂度。为了解决这个问题，本研究提出了基于压缩感知技术的欠采样预失真技术。 压缩感知（Compressed Sensing）是一种信号处理技术，它可以从少量采样数据中重构原始信号。该技术的出现解决了传统采样理论的限制，实现了信号的压缩采样和重构。压缩感知技术的应用可以大大简化系统实现，提高工作稳定性。 在本研究中，我们提出了基于压缩感知技术的欠采样预失真技术。该技术可以在简化系统实现的同时，获得较好的非线性失真优化效果。该技术的提出可以解决欠采样行波管功率放大器预失真问题，提高工作稳定性和非线性失真优化效果。 非线性失真（Non-linear Distortion）是指信号在传输过程中的非线性变形。非线性失真会导致信号失真，影响系统的工作稳定性。因此，解决非线性失真问题是非常重要的。本研究提出的基于压缩感知技术的欠采样预失真技术可以获得较好的非线性失真优化效果，提高系统的工作稳定性。 基带预失真（Baseband Predistortion）是一种常用的预失真方法。该方法可以在数字预失真过程中，通过查找表和间接学习结构来实现预失真。然而，该方法增加了系统复杂度。本研究提出的基于压缩感知技术的欠采样预失真技术可以简化系统实现，提高工作稳定性。 本研究的贡献在于，提出了基于压缩感知技术的欠采样预失真技术，解决了欠采样行波管功率放大器预失真问题，提高了工作稳定性和非线性失真优化效果。该技术可以应用于各种通信系统中，提高系统的工作稳定性和非线性失真优化效果。 本研究的主要贡献是： 1. 提出了基于压缩感知技术的欠采样预失真技术，解决了欠采样行波管功率放大器预失真问题。 2. 该技术可以简化系统实现，提高工作稳定性和非线性失真优化效果。 3. 该技术可以应用于各种通信系统中，提高系统的工作稳定性和非线性失真优化效果。 本研究的结果可以为解决欠采样行波管功率放大器预失真问题提供新的解决方案，并且可以应用于各种通信系统中，提高系统的工作稳定性和非线性失真优化效果。