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DPD Coefficient Estimator

デジタル プリディストーションに用いるメモリ多項式の係数の推定

  • ライブラリ:
  • Communications Toolbox / RF Impairments Correction

  • DPD Coefficient Estimator block

説明

非線形パワー アンプのデジタル プリディストーション (DPD) に用いるメモリ多項式の係数を推定します。

このアイコンには、利用可能なすべての端子を使用したブロックが表示されています。

端子

入力

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パワー アンプのベースバンド等価入力。列ベクトルとして指定します。

データ型: double
複素数のサポート: あり

パワー アンプのベースバンド等価出力。[PA In] と同じ長さの列ベクトルとして指定します。

データ型: double
複素数のサポート: あり

再帰的最小二乗アルゴリズムで使用される忘却係数。範囲 (0, 1] のスカラーとして指定します。忘却係数を小さくすると、収束時間が短縮されますが、出力推定の安定性が低下します。

依存関係

この端子を有効にするには、[Algorithm]Recursive least squares に設定して、[Forgetting factor source][Input port] に設定します。

データ型: double

出力

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メモリ多項式の係数。行列として返されます。詳細については、デジタル プリディストーションを参照してください。

パラメーター

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dB 単位の目的の振幅ゲイン。スカラーとして指定します。このパラメーター値は、補正された増幅器出力での目的の信号ゲインを表します。

DPD では、線形化に加えて、DPD 入力からパワー アンプ出力までの総合ゲインをできる限り想定ゲインに近づける必要があります。したがって、このパラメーターは、PA 特徴付けの際に取得したパワー アンプの想定ゲインに基づいて設定されます。

調整可能: Yes

データ型: double

プリディストーションに使用される多項式タイプ。以下のいずれかの値として指定します。

  • Memory polynomial — 交差項のないメモリ多項式を使用してプリディストーション係数を計算します。

  • Cross-term memory polynomial — 交差項のあるメモリ多項式を使用してプリディストーション係数を計算します。

詳細については、デジタル プリディストーションを参照してください。

メモリ多項式の次数。正の整数として指定します。

データ型: double

サンプル単位のメモリ多項式の深さ。正の整数として指定します。

データ型: double

イコライズに使用される適応アルゴリズム。以下のいずれかの値として指定します。

  • Least squares — 最小二乗アルゴリズムを使用してメモリ多項式の係数を推定します。

  • Recursive least squares — 再帰的最小二乗アルゴリズムを使用してメモリ多項式の係数を推定します。

アルゴリズムの参考資料は、[1]および[2]にリストされている文献を参照してください。

データ型: char | string

忘却係数のソース。以下のいずれかの値として指定します。

  • Property[Forgetting factor] パラメーターを使用して忘却係数を指定するには、この値を指定します。

  • Input port[Forgetting Factor] 入力端子を使用して忘却係数を指定するには、この値を指定します。

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Algorithm]Recursive least squares に設定します。

データ型: double

再帰的最小二乗アルゴリズムで使用される忘却係数。範囲 (0, 1] のスカラーとして指定します。忘却係数を小さくすると、収束時間が短縮されますが、出力推定の安定性が低下します。

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Algorithm]Recursive least squares に設定して、[Forgetting factor source][Property] に設定します。

データ型: double

再帰的最小二乗アルゴリズムの係数の初期推定値。行列として指定します。

  • この値を空行列として指定した場合、再帰的最小二乗アルゴリズムの係数の初期推定値は、恒等関数であるメモリ多項式に対応するように自動的に選択されるため、出力は入力と等しくなります。

  • この値を空でない行列として指定した場合、行数は [Memory depth] パラメーター値と等しくなければなりません。

    • [Polynomial type] パラメーターを Memory polynomial に設定した場合、列数はメモリ多項式の次数です。

    • [Polynomial type] パラメーターを Cross-term memory polynomial に設定した場合、列数は m(n-1)+1 と等しくなければなりません。m は多項式のメモリの深さ、n はメモリ多項式の次数です。

詳細については、デジタル プリディストーションを参照してください。

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Algorithm]Recursive least squares に設定します。

データ型: double
複素数のサポート: あり

実行するシミュレーションのタイプ。[コード生成] または [インタープリター型実行] として指定します。

  • コード生成 –– 生成された C コードを使用してモデルをシミュレートします。シミュレーションの初回実行時、Simulink® は対象ブロックの C コードを生成します。この C コードは、モデルが変更されない限り以降のシミュレーションで再利用されます。このオプションを使用すると、シミュレーションの起動時間は長くなりますが、以降のシミュレーションの速度は [インタープリター型実行] よりも速くなります。

  • インタープリター型実行 –– MATLAB® インタープリターを使用してモデルをシミュレートします。このオプションを使用すると、[コード生成] 方式よりも必要な起動時間が短縮されますが、以降のシミュレーションの速度が遅くなります。このモードで、ブロックのソース コードをデバッグできます。

ブロックの特性

データ型

double | single

多次元信号

なし

可変サイズの信号

あり

詳細

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参照

[1] Morgan, Dennis R., Zhengxiang Ma, Jaehyeong Kim, Michael G. Zierdt, and John Pastalan. "A Generalized Memory Polynomial Model for Digital Predistortion of Power Amplifiers." IEEE® Transactions on Signal Processing. Vol. 54, Number 10, October 2006, pp. 3852–3860.

[2] M. Schetzen. The Volterra and Wiener Theories of Nonlinear Systems. New York: Wiley, 1980.

拡張機能

C/C++ コード生成
Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

バージョン履歴

R2019a で導入