针对双频段预失真模型复杂度高以及当前的模型优化算法不具有自适应性的问题,提出一种自适应的模型优化算法.采用双频段广义记忆多项式作为预失真模型,通过正交匹配追踪算法对原始模型的基函数项进行排序,每次迭代时用所有已挑选的基函...针对双频段预失真模型复杂度高以及当前的模型优化算法不具有自适应性的问题,提出一种自适应的模型优化算法.采用双频段广义记忆多项式作为预失真模型,通过正交匹配追踪算法对原始模型的基函数项进行排序,每次迭代时用所有已挑选的基函数项构成备选模型,推导了模型输出向量元素服从非独立同分布情况下的贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC),并将BIC值最小的备选模型作为优化后模型,从而在原始模型稀疏度和拟合误差门限未知情况下,实现了模型的自适应优化.结果表明:优化后模型与原始模型相比,二者分别预失真后的信号在邻道功率比和归一化均方误差方面均非常接近,预失真效果良好,而模型的系数量减少了75%以上.展开更多
文摘针对双频段预失真模型复杂度高以及当前的模型优化算法不具有自适应性的问题,提出一种自适应的模型优化算法.采用双频段广义记忆多项式作为预失真模型,通过正交匹配追踪算法对原始模型的基函数项进行排序,每次迭代时用所有已挑选的基函数项构成备选模型,推导了模型输出向量元素服从非独立同分布情况下的贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC),并将BIC值最小的备选模型作为优化后模型,从而在原始模型稀疏度和拟合误差门限未知情况下,实现了模型的自适应优化.结果表明:优化后模型与原始模型相比,二者分别预失真后的信号在邻道功率比和归一化均方误差方面均非常接近,预失真效果良好,而模型的系数量减少了75%以上.
