RPE算法在记忆多项式数字预失真中的应用研究

"这篇文章是2009年发表在《电子器件》期刊第32卷第3期的一篇关于数字预失真(Digital Predistortion, DPD)技术的研究论文，作者包括GUO Mingwei、WANGLixin和FANG Yao。文章探讨了一种基于RPE(Recursive Prediction Error)算法的记忆多项式数字预失真方法，用于补偿功率放大器(Power Amplifier, PA)的非线性失真。通过对非线性PA建立自适应预失真模型，并推导出预失真系统中的递推公式，作者进行了计算机仿真，并将RPE算法的结果与RLS(Recursive Least Squares)算法进行了对比，验证了RPE算法的有效性。关键词包括数字预失真、功率放大器和非线性失真。" 本文重点介绍了数字预失真技术在功率放大器非线性失真补偿中的应用。数字预失真是通信系统中一种重要的技术，它可以预先对信号进行失真处理，以抵消功率放大器在高功率输出时产生的非线性失真，从而提高系统的整体性能和效率。 文章提出了一种基于记忆多项式的预失真方法，该方法利用了非直接学习结构(Indirect Learning Architecture,ILA)。ILA是一种典型的预失真器设计框架，它通过估计和反向应用PA的非线性特性来实现失真补偿。而RPE算法则在这个框架内被用于自适应地构建预失真模型。RPE算法是一种递归预测误差方法，它通过不断迭代更新模型参数来最小化预测误差，从而逼近PA的实际非线性行为。 文中详细推导了RPE算法在预失真系统中的递推公式，这是实现算法的关键步骤，它指导了预失真器如何根据输入信号和输出误差实时调整其参数。通过计算机仿真的方式，作者展示了这种方法在消除PA非线性失真方面的效果。 为了进一步验证RPE算法的性能，文章还与另一种常用的预失真算法——RLS进行了对比。RLS算法也是一种自适应滤波器设计方法，以其快速收敛性和良好的跟踪能力而著称。在相同的参数设置下，通过比较两种算法的仿真结果，RPE算法的性能得到了证明，表明它能够有效地减少PA的非线性失真。 这篇论文深入研究了RPE算法在记忆多项式预失真器中的应用，提供了理论分析、算法推导以及仿真验证，对于理解和优化功率放大器在通信系统中的性能具有重要价值。