一种新型自适应最小均方算法

发布时间：2019-03-26 18:22

【摘要】：针对最小均方(LMS)算法应用于功率放大器时存在收敛速度与收敛精度相矛盾的问题,提出了基于步长比较的最小均方算法。在带有P因子的变步长最小均方算法的基础上,采用简化的Sigmoid函数对步长进行改进,通过对前后两次步长的比较来确定是否更新权系数,以误差的自相关时间均值及均方误差的时间均值来调节算法步长,可以加快算法的收敛速度,降低算法的计算量。仿真结果表明,与最小均方算法相比,经过自适应预失真处理后,该算法的误差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系统邻信道功率比(ACPR)减少了4dB。
[Abstract]:In order to solve the problem of the contradiction between convergence speed and convergence precision when the least mean square (LMS) algorithm is applied to the power amplifier, a new least mean square algorithm based on step size comparison is proposed. On the basis of the variable step size minimum mean square algorithm with P factor, the simplified Sigmoid function is used to improve the step size, and the weight coefficient is determined by comparing the two steps before and after. Adjusting the step size of the algorithm by means of the autocorrelation time mean value and the mean square error time mean value can accelerate the convergence speed of the algorithm and reduce the computational complexity of the algorithm. The simulation results show that compared with the least mean square algorithm, the error vector amplitude (EVM) of the algorithm is increased by 2.653 after adaptive predistortion processing, and the power of the adjacent channel is reduced by 4 dB compared with (ACPR).
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372058) 辽宁省高校重点实验室资助项目(LJZS007) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2015209)
【分类号】：TN722.75;TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2447810