摘要:针对预失真器中模型参数过多的问题,从压缩感知(compressed sensing,CS)的理论出发,提出了一种用于宽带射频功率 放大器(power amplifier,PA)的预失真器模型简化方法。 在稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算 法的基础上进行改进,提出了基于频域陷波的相关支集选择 SAMP 算法(RSS-FNSAMP)。 该算法能够对 PA 行为模型进行简 化,而后将其运用在提出的分段式双反馈 DPD 系统中,以补偿被带内残差所掩盖的带外失真,在增强了系统稳定性的同时降低 了其复杂度,提升了 DPD 线性化效果。 为了验证该方法,使用 20 MHz LTE 信号驱动一个 35 dBm 的 F 类功率放大器。 实验结 果表明,归一化均方误差( normalized mean squared error,NMSE)与 ILA-SAMP、ILA-DOMP 和分段式双反馈-DOMP 相比提升了 3~ 5 dB,相邻信道功率比(adjacent channel power radio,ACPR)改善了 25 dBc,表明该方法能够在降低模型参数数目的同时,提 升功放的线性度。