摘要
针对目前常用的基于参数化非线性模型(Parameterized Nonlinear Model,PNM)的补偿算法存在易陷入局部最小值,导致补偿性能不稳的问题,该文提出了基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的宽带接收前端非线性补偿算法.该算法基于减谱-时频变换法(Spectrum Reduction Algorithm based on Time-Frequency Conversion,SRA-TFC)盲分离接收前端输出信号中的大功率基波信号和其他小功率信号,并以此作为LS-SVM逆模型的训练输入-输出样本对.引入最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression,LS-SVR)算法高精度拟合接收前端非线性逆模型.通过以宽带接收前端的输出信号为测试样本消除其非线性失真分量.仿真与实测结果表明:该算法可使宽带接收前端的无杂散失真动态范围(Spurs-Free-Dynamic-Range,SFDR)提高约20 dB,较基于PNM的补偿算法提高了约5 dB.
To address the problem that the commonly used compensation algorithms based on parametric nonlinear model(PNM)are prone to fall into local minima,leading to unstable compensation performance,a nonlinear compensation algorithm for broadband receive front ends based on least squares support vector machine(LS-SVM)is proposed.The algo⁃rithm blindly extracts the high-power fundamental signal and other low-power signals from the receiver output signal based on the reduced-spectrum-time-frequency transform(SRA-TFC)method,and use them as the training input-output sample pairs of the LS-SVM inverse model.The inverse model is then fitted with high accuracy by least squares support vector re⁃gression(LS-SVR)algorithm.The output signal of the wideband receiver is used as the test sample to eliminate its nonlin⁃ear distortion components.The simulation and measurement results display that the algorithm can improve the spurious free dynamic range(SFDR)of the wideband receiver by about 20 dB and it is increased by 5 dB compared with those meth⁃ods based on PNM.
作者
黄家露
王文涛
周莲
李姝
杨波
杨阳
刘昭涛
高星寒
宋海平
HUANG Jia-lu;WANG Wen-tao;ZHOU Lian;LI Shu;YANG Bo;YANG Yang;LIU Zhao-tao;GAO Xing-han;SONG Hai-ping(Department of Information and Control,China North Vehicle Research Institute,Beijing 100072,China)
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1500-1509,共10页
Acta Electronica Sinica
关键词
宽带接收前端
非线性补偿
最小二乘支持向量机
最小二乘支持向量回归算法
无杂散失真动态范围
broadband receive front end
nonlinearity mitigation
least squares support vector machine(LS-SVM)
least squares support vector machine regression(LS-SVR)algorithm
spurious free dynamic range(SFDR)
作者简介
黄家露,男,1987年生,湖北咸宁人.博士,中国北方车辆研究所工程师.主要研究方向为非线性电路理论、软件无线电接收机、坦克装甲车辆主动干扰防护技术等.E-mail:huangjialu1987@126.com;王文涛,男,1979年生,河南濮阳人.硕士,中国北方车辆研究所研究员.主要研究方向为坦克装甲车辆主动防护系统设计等.E-mail:wangwentao8987@163.com;周莲,女,1982年生,重庆人.硕士,中国北方车辆研究所研究员.主要研究方向为坦克装甲车辆主动防护系统设计等.E-mail:lotus_zl@163.com;李姝,女,1975年生,湖北宜昌人.硕士,中国北方车辆研究所研究员.主要研究方向为主动防护领域系统总体设计、系统流程控制实现、探测识别等.E-mail:yanyuan66@sina.com;杨波,女,1995年生,河北石家庄人.硕士,中国北方车辆研究所工程师.主要研究方向为坦克装甲车辆主动拦截技术等.E-mail:bobo6585801@163.com;杨阳,男,1989年生,山西太原人.硕士,中国北方车辆研究所高级工程师.主要研究方向为坦克装甲车辆综合防护技术等.E-mail:cashios0615@163.com;刘昭涛,男,1983年生,山东滕州人.硕士,中国北方车辆研究所副研究员.主要研究方向为主动拦截技术.E-mail:13810215268@139.com;高星寒,女,1995年生,河南洛阳人.硕士,中国北方车辆研究所工程师助理工程师.主要研究方向为电子与通信、信号处理及其应用和嵌入式软件开发等.E-mail:yjysnxl@sina.cn;通讯作者:宋海平,男,1979年生,山西人.博士,中国北方车辆研究所研究员、部门总工.主要研究方向为坦克装甲车辆主动防护系统设计等.E-mail:18311378597@139.com。
