一种分片数字预失真方法技术

本发明专利技术公开了一种分片数字预失真方法

【技术实现步骤摘要】
一种分片数字预失真方法、系统、智能终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息通信
，尤其涉及的是一种分片数字预失真方法
、
系统
、
智能终端及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着直播
、
虚拟现实（
Virtual Reality
，
VR
）技术和元宇宙的兴起，人们对无线通信系统的稳定性和传输能力提出了更高的要求
。
新一代无线通信系统采用了大带宽
、
多天线等技术提供更高效的无线传输服务
。
功率放大器（
Power Amplifier
，
PA
）是无线通信链路中的重要器件，其性能直接决定系统功耗
、
信号的强弱
、
稳定性等重要因素
。
由于功率放大器具有饱和效应，在输入信号功率接近额定功率时会出现非线性失真
。
因此，功率放大器的能量效率和线性度成为了一组难以调和的参数<br/>。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种分片数字预失真方法，其特征在于，所述分片数字预失真方法包括：获取目标预失真信号，将所述目标预失真信号输入到基函数中，通过所述基函数输出基函数矩阵；将所述基函数矩阵与降维矩阵进行点乘，得到主成分矩阵，其中，所述降维矩阵通过预设训练过程训练得到；根据所述主成分矩阵，采用分簇算法对所述目标预失真信号进行分簇，得到分簇索引；根据所述分簇索引将所述目标预失真信号与对应的数字预失真系数相乘，得到目标预失真输出，其中，所述数字预失真系数通过所述预设训练过程训练得到
。2.
根据权利要求1所述的分片数字预失真方法，其特征在于，所述将所述目标预失真信号输入到基函数中，通过所述基函数输出基函数矩阵的步骤包括：预先构建预失真模型，其中所述预失真模型包括所述基函数和所述数字预失真系数；根据所述预失真模型得到所述基函数；将所述目标预失真信号输入到所述基函数中，通过所述基函数输出包含有所述目标预失真信号的所述基函数矩阵
。3.
根据权利要求1所述的分片数字预失真方法，其特征在于，所述预设训练过程的步骤包括：获取训练预失真信号，根据训练预失真信号，采用迭代学习控制法得到与所述训练预失真信号对应的理想预失真信号，其中，所述训练预失真信号为所述目标预失真信号的信源随机生成；将所述训练预失真信号输入到所述基函数中，通过所述基函数输出训练基函数矩阵；对所述训练基函数矩阵进行主成分分析，得到所述降维矩阵和训练主成分矩阵；根据所述训练主成分矩阵，采用所述分簇算法对所述训练预失真信号进行分簇，得到训练分簇索引，根据所述训练分簇索引
、
所述训练预失真信号和所述理想预失真信号构建训练子样本集，其中，所述训练子样本集包括训练子样本；根据所述训练子样本集，采用最小二乘法得到每个训练子样本对应的数字预失真系数
。4.
根据权利要求3所述的分片数字预失真方法，其特征在于，所述对所述训练基函数矩阵进行主成分分析，得到所述降维矩阵和训练主成分矩阵的步骤包括：对所述训练基函数矩阵进行中心化，得到中心化矩阵；根据所述中心化矩阵计算得到所述中心化矩阵的协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量，根据所述特征值将所述特征向量进行降序排序，根据主成分获取方法从所述特征向量中得到主成分；将所述主成分中的特征向量进行排列后，得到所述降维矩阵；将所述训练基函数矩阵投影到所述降维矩阵上，得到所述训练主成分矩阵
。5.
根据权利要求3所述的分片数字预失真方法，其特征在于，所述根据所述训练主成分矩阵，...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕宿志，余清扬，全智，林晓辉，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：