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公开(公告)号：CN111988254B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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公开(公告)号：CN109889166B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910184466.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于时间交织采样的单反馈回路并发双频带数字预失真方法，属于无线通信领域。首先将计算出的并发双频带输入信号x(n)依次经过混频器，数模转换器和功率放大器后，在反馈回路中采集放大信号，经过下变频和低通滤波器后，得到滤波后的模拟信号y(t)。然后在t＝0和t＝τ时，分别利用欠采样因子M1和M2的模数转换器对y(t)进行采样，得到信号y1(n)和y2(n)并存储。将y1(n)和y2(n)分别以时间MT为采样间隔，分解为信号和并分别进行傅里叶变换，重构矩阵和利用重构矩阵和构造矩阵uL(f)，经过矩阵变换和转换后恢复出有用信号yr(n)。从yr(n)中重新分离出与原始信号xa(n)和xb(n)对应的反馈回路中的信号yra(n)与yrb(n)，将xa(n)，xb(n)与yra(n)，yrb(n)通过最小二乘法对比得到数字预失真模块系数。本发明保证了数字预失真线性效果，不增加系统回路的复杂度和其他硬件成本，预失真架构更具有灵活性。
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公开(公告)号：CN114565077B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210126012.3
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种面向功率放大器的深度神经网络泛化性建模方法，属于无线通信技术领域；首先，采集不同带宽和功率水平的数据，并调制到具有K个子载波的OFDM系统上生成OFDM信号，经过采样得到采样信号，并基于云边协同上传至云端；然后，对各OFDM信号的相应带宽和功率水平进行one‑hot编码，并通过全连接神经网络层，标记输出为各自的编码向量；基于此构建DNN模型；并利用采集的不同带宽和功率水平的数据，对DNN模型进行训练，实现基于多种状态数据的泛化性建模；本发明实现了对多组带宽、功率水平的功率放大器信号进行建模，避免了当存在不同带宽、功率条件的OFDM信号时需要针对性的逐一训练网络模型的问题，减少了需要建模的数量，大大提高了建模效率。
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公开(公告)号：CN112787601A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011584522.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明为一种面向百兆赫兹信号带宽功放的高效预失真方法，属于无线通信技术领域。本发明的预失真方法只对功率放大器(PA)的部分输出信号进行线性化补偿，采用多相DPD(数字预失真)结构；本发明在数字预失真系统中增加智能信号处理模块，智能信号处理模块根据要补偿的DPD线性化带宽设置半带滤波器个数，结合源信号参数计算ADC(模数转化)欠采样因子和多相DPD分支数目，并对欠采样信号和DPD的输出信号做相关性计算获取时延，以保证参数训练时两个数据信号对齐。本发明可同时联动降低DPD数据吞吐量和反馈回路采样带宽，实现灵活设置DPD数据吞吐量，节约DPD的硬件实现成本。
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公开(公告)号：CN111988254A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114598274B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210220826.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向宽带预失真的低复杂度查找表构建方法，属于无线通信技术领域。首先基于GMP模型构建DPD模型，得到GMP模型基函数，并利用间接学习结构提取DPD模型系数。然后使用DOMP算法计算GMP模型每个基函数ψ(t)与预失真信号x(n)的相关性，并按照相关性从大到小的顺序对GMP模型基函数进行排序，利用剪枝模型按照记忆效应对排序后的GMP模型基函数集进行第一次剪枝剪枝，对第一次剪枝后的所有基函数再次排序，进行第二次剪枝。最后利用第二次剪枝后的基函数和DPD模型系数重新建立LUT，并得到LUT数目。本发明在保证对PA非线性高精度补偿的同时，降低了面向宽带预失真的查找表复杂度，解决了数字预失真技术在实际应用中资源成本高的问题。
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公开(公告)号：CN115278746B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210895077.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/03 , H04W24/06 , H04B1/04 , H04B1/40 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明为一种面向5G宽带功放的自适应快速误差修正数字预失真方法，属于无线通信技术领域。本发明方法在求解功率放大器模型系数时，采用高斯分布随机选择主列的Householder QR最小二乘算法，联合3级BLAS内核进行阻塞算法加速，解决了高阶矩阵运算或求逆操作计算复杂度过高且学习过程难以实时更新的问题；并设置粗调链路和微调链路，单次计算粗调模型系数，引入并行的微调链路，比较反馈信号与源信号的差异，消除粗调产生的误差，能在毫秒内动态更新预失真参数，实现了对功放非线性的实时追踪与补偿，满足数字预失真系数更新时间要求。本发明方法具有参数灵活可调、可移植性和鲁棒性强的优点，适用于大带宽高速率信号系统。
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公开(公告)号：CN115225041A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210872489.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于5G信号的功率放大器的数字增强方法，属于无线通信技术领域。本发明方法设置了数字增强模块对生成OFDM序列源信号进行处理，对源信号时域剪裁以降低信号的峰均功率比；将Volterra模型和线性时不变系统LTI级联实现对PA建模；对非线性部分选择短记忆的GMP模型、LTI通过滤波器实现；构建低复杂度补偿模块，降低对角项的记忆效应，利用PA的输入信号和反馈信号计算GMP模型系数存入查找表；通过将输入信号与查找表对应系数相乘再求和得到最终的预失真信号。本发明可在硬件中实现多相分支基于查找表的动态配置补偿，降低宽带补偿复杂度的同时，极大提升了补偿的灵活性，具备切实可行的高效高精度。
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公开(公告)号：CN113221308A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110659703.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明为一种面向功率放大器的迁移学习快速低复杂度建模方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：首先训练一个功率放大器的DNN模型，再利用迁移学习，复制和固定DNN模型的部分参数和网络结构作为预设计过滤器，然后构建包括预设计过滤器和迁移学习层的迁移学习神经网络模型TLNN，通过对不同层数的预设计过滤器形成的TLNN模型进行训练，选出性能好且训练时长短的模型。最终模型固定了预设计过滤器的层数，在需要对功率放大器重新建模时，直接利用固定层数的预设计过滤器的TLNN模型进行训练来获取模型。本发明在保证PA模型建模效果良好的同时，有效减少模型的训练时间，满足了实际应用中频繁对功率放大器进行建模的需要。
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公开(公告)号：CN115278746A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210895077.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B1/04 , H04B1/40 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明为一种面向5G宽带功放的自适应快速误差修正数字预失真方法，属于无线通信技术领域。本发明方法在求解功率放大器模型系数时，采用高斯分布随机选择主列的Householder QR最小二乘算法，联合3级BLAS内核进行阻塞算法加速，解决了高阶矩阵运算或求逆操作计算复杂度过高且学习过程难以实时更新的问题；并设置粗调链路和微调链路，单次计算粗调模型系数，引入并行的微调链路，比较反馈信号与源信号的差异，消除粗调产生的误差，能在毫秒内动态更新预失真参数，实现了对功放非线性的实时追踪与补偿，满足数字预失真系数更新时间要求。本发明方法具有参数灵活可调、可移植性和鲁棒性强的优点，适用于大带宽高速率信号系统。
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