[发明专利]一种降低自适应数字预失真算法计算复杂度的方法

权利要求书

1.一种降低自适应数字预失真算法计算复杂度的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、建立非线性模型，其中，所述非线性模型为多项式预失真模型，其数学表达式为其中，y(n)是射频功率放大器的输出信号，是预失真估计模块的输出信号，K为多项式的个数，2k-1是多项式的阶数；a_2k-1为2k-1阶系数；

参数定义为A＝[a₁,a₃,...,a_2K-1]^T，多项式基函数定义为φ_2k-1(n)，φ_2k-1(n)＝|y(n)|^2(k-1)y(n)，φ(n)＝[φ₁(n),φ₃(n),......φ_2K-1(n)]；误差信号为z(n)是预失真器的输出信号；

在最小二乘准则下，参数表达式为：A＝(Φ^HΦ)^-1Φ^Hz；

其中，N是采样点的总数；

步骤二、对多项式基函数φ_2k-1(n)的自相关矩阵Φ^HΦ的期望进行归一正交化，其中，归一正交化的定义为具体步骤如下：

步骤21、定义归一化正交基函数ψ_2k-1(n)为多项式基函数φ_2k-1(n)的线性组合，即：其中，U_l,k是归一化正交基函数的系数，且

步骤22、定义归一化正交基函数ψ_2k-1(n)的自相关矩阵为Ψ^HΨ，通过推导得到Φ^HΦ＝N(U^H)^-1(U)^-1；

步骤23、对一个给定概率密度分布函数的|y|，Φ^HΦ是确定的，将矩阵Φ^HΦ的维数从小到大递增，迭代地求解出U；

步骤三、降低递归最小二乘算法计算复杂度，具体步骤如下：

步骤31、由最小二乘算法的定义得到其中，P(n)是归一化正交基函数ψ_2k-1(n)的自相关矩阵Ψ^HΨ前n个采样点的逆矩阵，初始化为δ为任意的正数；I为单位矩阵；

步骤32、展开归一化正交基函数ψ_2k-1(n)的自相关矩阵Ψ^HΨ，结合P(n)得到ψ^H(n)ψ(n)＝I；

步骤33、将ψ^H(n)ψ(n)＝I代入递归最小二乘算法的第一条迭代方程中，得到

步骤34、将步骤33的结果代入递归最小二乘算法的第二条迭代方程中，得到其中，β(n)是应用了归一化正交基函数ψ_2k-1(n)的预失真参数，β(0)＝0。