[发明专利]一种基于矢量量化的宽带数字预失真算法

权利要求书

1.一种基于矢量量化的宽带数字预失真算法，其特征在于：

包括如下步骤：

S1：向硬件通信系统发送信号数据x(n)，并通过硬件反馈通道获取射频功率放大器的输出信号y(n)，然后进入步骤S2；

S2：根据采集回的输出信号y(n)与输入信号x(n)做自相关同步算法，将输入输出信号做同步对齐处理，然后进入步骤S3；

S3：针对输入信号x(n)与采样信号y(n)，进行归一化处理后，使用矢量量化进行初步的功放建模，然后进入步骤S4；

S4：通过约束二维加权矢量量化算法(CTDWK算法)与GMP模型相结合，得到最终功放模型，然后进入步骤S5；

S5：利用求逆的方法得到最终功放的逆模型，即为功放数字预失真器的模型，然后进入步骤S6；

S6：输入信号x(n)，进入数字预失真器，得到输出序列信号z(n)，经功放模型处理，获得输出采样信号v(n)，并进入步骤S7；

S7：根据e(n)＝x(n)-v(n)，获得绝对误差信号|e(n)|，根据|e(n)|大小判断预失真器效果，当|e(n)|值最小时，此时的预失真器效果最好；

S8：进行基于矢量量化的数字预失真实验测试。

2.根据权利要求1所述一种基于矢量量化的宽带数字预失真算法，其特征在于：

所述S4中的约束二维加权矢量量化算法采用如下步骤：

S4-1：将对于具有n个对象输入矩阵X，将其进行聚类，可以得到分为K类聚类矩阵P＝(P₁,P₂,…,P_K)，每一个类簇的数量矩阵为：

矩阵P的大小为n×K，矩阵的行代表对象，列代表类簇，p_ij＝1代表着输入矩阵的第i个对象被聚类到了类簇j中；

该矩阵具有如下性质：

S4-2：如果一个有限的和非空的n个对象集被分为若干类，那么我们就可以计算出两个分区之间的一致指数，一致指数构造如下：考虑两个n×n矩阵G和H对应于同一集合的两个分区，将G定义为：

可以根据此定义构造G＝PP^T，对于新划分后的矩阵H，可以进行类似的定义H＝QQ^T；

所构造的指数等价于矩阵和的非对角元素之间的普通积矩相关系数，该指数也相当于平方独立准则，可以得到：

此中，n_G和n_H各自代表着G和H中1的个数，n_GH是G和H中由1定义的条目数，使用经典的权变法，可以表示为：

此中，n_uv是G中具备类别u和H中具备类别v的对象数，而n_u和n_v各自代表着类别u和v的对象数，可以看出，指数Γ取决于n_GH和一些常数量，因此，需要找到一种分布，使得n_GH最大；

通过利用求解线性规划问题的方法获得一个近似解；

S4-3：对于上文定义的矩阵{G,G＝PP^T}，需要寻找另一个矩阵{H,H＝QQ^T}，使得G和H之间的一致性最大，一致性表示为：

定义||G||为矩阵G的Frobenius范数：

由于||G||²＝n_g,||H||²＝n_h，因此有：

问题就转变成了找到另一个分区矩阵H，使得||G-H||²＝||PP^T-QQ^T||²最小；

S4-4：Hoffrnan-Wielandt不等式提供了一个有用的估计，根据这个不等式，可以知道，如果A和B是由实数构成的n×n维对称矩阵，分别具有特征值a₁≥a₂≥…≥a_n；b₁≥b₂≥…≥b_n，那么：

由于矩阵G或H各自对应于同一类簇中的行或者列是相同的，分块矩阵G的特征值由np₁,np₂,…,np_K,0,…,0给出，类似的，分块矩阵H的特征值由nq₁,nq₂,…,nq_K,0,…,0给出；

因此将Hoffrnan-Wielandt不等式应用于矩阵G和H：

p_Kq_K，定义：

D_p＝diag(np₁,np₂,…np_K)

D_q＝diag(nq₁,nq₂,…nq_K)

从K个不同列得到的分区矩阵P和Q的正交特征向量集合具有以下形式：

其中，p_ij∈{0,1}；q_ij∈{0,1}，并且：

S4-5：实际上并不需要执行对角化来获得U,V，也可以直接利用U＝P(D_p)^-1/2；V＝Q(D_q)^-1/2获得；

那么，对G和H进行变化：

G＝PP^T＝UD_pU^T

H＝QQ^T＝VD_qV^T

于是有：

||G-H||²＝||PP^T-QQ^T||²

＝||UD_pU^T-VD_qV^T||²

＝||D_p-U^TVD_q(U^TV)^T||²

如果存在矩阵V，使得：

那么可以得到：

||G-H||²＝||D_p-D_q||²

满足该条件，那么Q将成为P的最佳近似值，同时也能够满足大小约束。但是，通常很难选择一个合适的V使得U^TV＝J成立^[50]；

因此，需要选择一个合适的V无限接近理论值，也即是使得||U^TV-J||²的值最小：

其中u_ij和v_ij分别是向量U_j和V_j的分量。因此，从前面公式可以看到，使得上式最小化的V这可以通过以下线性规划问题得到：

q_ij∈{0,1}

该式是一个典型的整数线性规划问题，通过采用基本线性规划方法求解。