350 руб
Журнал «Радиотехника» №3 за 2018 г.
Статья в номере:
Оценка эффективности компенсации нелинейных искажений сигналов OFDM в нелинейных инерционных устройствах
Тип статьи: научная статья
УДК: 621.391:519.27
Авторы:

В.Ю. Тихонов – аспирант, Московский технический университет связи и информатики E-mail: sl-tx@yandex.ru

Ю.С. Шинаков – д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиотехнических систем, 

Московский технический университет связи и информатики E-mail: Shinakov1@mtici.ru

Аннотация:

Для сигналов OFDM путем имитационного моделирования получены оценки повышения качества передачи системы цифровой связи при введении алгоритмов компенсации нелинейных инерционных устройств. Показано, что использование таких алгоритмов заметно уменьшает вероятность ошибки при передаче информационных бит.

Страницы: 54-59
Список источников
  1. Kerry Schutz, Dick Benson. Adaptive DPD design. MathWorks. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45890adaptive-dpd-design.
  2. Lim Y.H., Cho Y.S., Cha I.W., Youn D.H. An adaptive nonlinear prefilter for compensation of distortion in nonlinear systems. IEEE Tran. on Signal Processing. 1998. V. 46. № 6. P. 1726−1730.
  3. Gao X.Y., Snelgrove W.M. Adaptive linearization of a loudspeaker. Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Toronto (Canada). 1990. V. 5. P. 3589−3592.
  4. Abd-Elrady E. A nonlinear approach to harmonic signal modeling // Signal Processing. 2002. V. 84. P. 163−195.
  5. Abd-Elrady E. Nonlinear approaches to periodic signal modeling // Ph.d. thesis, Department of Information Technology, Uppsala University. Uppsala. Sweden. 2005.
  6. Paaso H., Mämmela A. Comparison of Direct Learning and Indirect Learning Predistortion Architectures // Wireless Communication Systems. 2008. P. 309−313.
  7. Gan L. Adaptive digital predistortion of nonlinear systems. Faculty of Electrical and Information Engineering. Ph.D thesis. Graz (Austria): Graz University of Technology. 2009. 120 p.
  8. Gan L.              Linearization            of              weakly     nonlinear                  systems    using        FIR           filters       and           Recursive                  Prediction                 Error        method. https://www.researchgate.net/publication/224352766_Linearization_of_weakly_nonlinear_Volterra_systems_using_FIR_filters_and _recursive_prediction_error_method.
  9. Gan L.              Digital     predistortion             of              memory   polynomial               systems    using        direct        and           indirect    learning   architectures https://www.researchgate.net/publication/255651307_Digital_Predistortion_of_memory_polynomial_systems_using_direct_and_in direct_learning_architectures.
  10. Ding L., Zhou G.T., Morgan D.R. et al. Memory polynomial predistorter based on the indirect learning architecture // Proc. of GLOBECOM. Taipei (Taiwan). 2002. V. 1. P. 967−971.
  11. Schetzen M. The Volterra and Wiener Theories of Nonlinear Systems. Revised edition. Krieger Publishing Company. 2006. 618 p.
  12. Kang H.W., Cho Y.S., Youn D.H. Adaptive precompensation of Wiener systems // IEEE Trans. on Signal Processing. 1998. V. 46.№ 10. P. 2825−2829.
  13. Ding L., Zhou G.T., Morgan D.R. et al. A robust digital baseband predistorter constructed using memory polynomials // IEEE Transactions on Communications. 2004. V. 52. P. 159−165.
  14. Morgan D.R., Z. Ma, Kim J. et al. A generalized memory polynomial model for digital predistortion of RF power amplifiers // IEEE Trans. on Signal processing. 2006. V. 54. № 10. P. 3852−3860.
  15. Soderstrom T., Stoica P. System Identification. Hemel Hempstead United Kingdom: Prentice-Hall International. 1989. 612 p.
  16. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио. 1974.
Дата поступления: 18 января 2018 г.