一种基于多维幅度切换的记忆多项式数字预失真方法

摘要

一种基于多维幅度切换记忆多项式的宽带数字预失真方法，本发明提出一种切换行为模型，利用当前输入信号的幅度和记忆项输入信号的幅度将模型的输入信号序列划分为不同的类，并对每一类的输入数据使用单独的模型进行运算。每个类使用记忆多项式模型作为其子模型，将多维幅度分类算法与MP模型相结合，提出了基于多维幅度切换的记忆多项式模型，并采用直接学习结构，迭代完成非线性系统辨识和模型系数求取。本方法最终达到在相同采样率时能还原出更接近真实功放输出信号的数据，达到更好的预失真效果，相比基于MP模型的数字预失真在性能上有一定的提升。