Главная         Авторы   Статьи   Год проведения   Тематика   Организации        Конференция МЭС

Предисказители сигналов с прямым обучением для усилителей мощности
Авторы
	Джиган В.И.
Год публикации
	2020
DOI
	10.31114/2078-7707-2020-3-151-157
УДК
	681.513.67
Аннотация
	Настоящая статья представляет две архитектуры адаптивных цифровых предисказителей сигналов (Digital Predistoters, DPD) для усилителей мощности радиопередатчиков. Это предисказители с прямым обучением. Они отличаются от известных тем, что обладают повышенной скоростью сходимости в случае использования в них адаптивного алгоритма по критерию наименьшего квадрата (Least Mean Square, LMS). Предлагаемое решение также позволяет использовать в качестве алгоритмов адаптации более эффективные по скорости сходимости и остаточной среднеквадратичной ошибке (СКО) в установившемся состоянии рекурсивные алгоритмы по критерию наименьших квадратов (Recursive Least Squares, RLS), которые не могут быть использованы в известных DPD с прямым обучением. Представлены результаты моделирования, демонстрирующие эффективность предложенного решения.
Ключевые слова
	цифровой предсказатель сигналов, Digital Predistorter (DPD), прямое обучение, нелинейный адаптивный фильтр, алгоритм по критерию наименьшего квадрата (Least Mean Square, LMS), рекурсивный алгоритм по критерию наименьших квадратов (Recursive Least Squares, RLS).
Ссылка на статью
	Джиган В.И. Предисказители сигналов с прямым обучением для усилителей мощности // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2020. Выпуск 3. С. 151-157. doi:10.31114/2078-7707-2020-3-151-157
Адрес статьи
	http://www.mes-conference.ru/data/year2020/pdf/D058.pdf