Adaptive principal component analysis for online reduced order parameter extraction in PA behavioral modeling and DPD linearization
Visualitza/Obre
08439588.pdf (541,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/122777
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2018
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper presents a new method, based on the adaptive principal component analysis (APCA) technique, that iteratively creates and updates an orthogonal data matrix used to estimate the parameters of power amplifier (PA) behavioral models or digital predistortion (DPD) linearizers. Unlike the conventional PCA, the proposed block deflacted APCA (BD-APCA) is an iterative and online method that can be easily implemented in embedded processors. The proposed BD-APCA is designed by properly modifying the well-known complex domain generalized Hebbian algorithm (CGHA). This adaptation method enhances the robustness of the parameter estimation, simplifies the adaptation by reducing the number of estimated coefficients and due to the orthogonality of the new basis, these parameters can be estimated independently, thus allowing for scalability. Experimental results show that the proposed BD-APCA method is a worthy solution for adaptive, online, reduced-order and robust parameter estimation for PA modeling and DPD.
Descripció
©2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
CitacióPham, T., López, D., Montoro, G., Gilabert, P. L. Adaptive principal component analysis for online reduced order parameter extraction in PA behavioral modeling and DPD linearization. A: IEEE MTT-S International Microwave Symposium. "Proceedings of the 2018 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium : 10-15 June 2018, Philadelphia, Pennsylvania, USA". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2018, p. 160-163.
ISBN978-153865067-7
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/8439588
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
08439588.pdf | 541,6Kb | Accés restringit |