[petrov 7]

tankist

Спасибо за совет, но мне бы разобраться со статическим компенсатором.

После адаптации увидите статические коэффициенты. Это и есть простейший путь, чтобы разобраться.

 

[tankist 0]

17 hours ago, petrov said:

tankist

Спасибо за совет, но мне бы разобраться со статическим компенсатором.

После адаптации увидите статические коэффициенты. Это и есть простейший путь, чтобы разобраться.

 

То есть вы утверждаете, что у меня неверно синтезирована корректирующая характеристика?

[petrov 7]

tankist

Вы даже не начали приближаться к решению задачи. А жонглирование скриптами лишь создаёт иллюзию решения. 

[tankist 0]

Так я для этого я обратился на форум, чтобы мне подсказали, в какую сторону смотреть. Многие из советов я отработал - они не помогли. Ваш совет бесполезен, так как симулинка нет и не будет . Может еще какой-нибудь совет дадите на базе того, что имеется на сегоднящний день?

[des00 25]

23 hours ago, tankist said:

К сожалению, после коррекции модуля квадратур результат стал еще хуже.

ну ЕМНП там именно момент рабочей точки важен, просто так в лоб он не переносится. Адаптивку бы вам в модель загнать и посмотреть что именно найдет адапативный алгоритм и сравнить с тем, чтовы намерили

[blackfin 28]

On 6/22/2023 at 10:58 AM, tankist said:

Может еще какой-нибудь совет дадите на базе того, что имеется на сегоднящний день?

 

digital-predistortion-for-rf-communication.pdf

 

PS. И в конце статьи ссылка на IEEE.

[petrov 7]

tankist

Ваш совет бесполезен, так как симулинка нет и не будет .

Если в позу вставать, то ничего не будет, интернет есть - значит все инструменты есть. Скрипты с нуля написать у вас выйдет только если ваша фамилия - Вольтерра. Берёте книжку Уидроу, Стирнз - Адаптивная обработка сигналов, реализуете примеры оттуда в симулинке, потом обобщаете опыт на нелинейные фильтры  .

Картинка из книжки Diniz - Adaptive Filtering - Algorithms and Practical Implementation.

[tankist 0]

В ваших рекомендациях всегда звучит фраза "адаптивные". А если я хочу неадаптивную? Это принципиально неправильно?

Изменено 22 июня, 2023 пользователем tankist

[petrov 7]

tankist

Адаптивный - в том числе способ вычисления искомой нелинейной цепи компенсирующей, способ понять как это работает, подобрать порядок.

И практически статика будет плохо работать из-за нестабильности параметров аналоговых цепей.

[tankist 0]

Для адаптивного алгоритма должна быть обратная связь, чтобы вычислять параметры тракта "на лету". У меня же таковой нет (по определенным причинам). Поэтому я ориентируюсь грубо на приближенную характеристику с большими допущениями, что она не сильно изменится.

[des00 25]

2 hours ago, tankist said:

Для адаптивного алгоритма должна быть обратная связь, чтобы вычислять параметры тракта "на лету". У меня же таковой нет (по определенным причинам). Поэтому я ориентируюсь грубо на приближенную характеристику с большими допущениями, что она не сильно изменится.

речь не о вашем усилителе, возьмите абстрактный усилитель c усилением вида K = (1 + a*x^2), где x - входной сигнал. Затем в матлабе попробуйте его линеаризовать адаптивно, затем в ручную, как вы это сделали с вашим усилителем. Затем сравнить коэффициенты и результат. Вот на модели пройдете все шаги DPD

[insertokai 0]

Попробовал использовать адаптивный алгоритм в разных вариациях:

1. Коэффициенты (5x5) рассчитываются заранее (функцией), а затем применяются на самодельном блоке DPD

 

 

Для обучения  используется комплексные сигналы (simout3 и simout4) .
Усилитель

Характеристика усилителя

Полученный результат


2. Коэффициенты (5x5) рассчитываются заранее при помощи стандартного блока  DPD Coefficient Estimator, а затем применяются на блоке DPD




Результат


3. Коэффициенты (5x5) рассчитываются в реальном времени автоматически при помощи стандартного блока  DPD Coefficient Estimator и отправляются на блок DPD



Результат



В итоге не получилось добиться приемлемых результатов уровня побочных колебаний. Что можете посоветовать? 


Ссылка на проекты https://drive.google.com/file/d/1nKCu2LobI_ty17GvEKtK7htOBAcEc-qt/view?usp=sharing
Версия MATLAB 2022
 

Изменено 9 августа, 2023 пользователем insertokai

[petrov 7]

insertokai

Начните с линейного адаптивного фильтра с одним комплексным коэффициентом, готовые блоки не использовать, только простейшие операции арифметические, выводить коэффициенты в файлы не нужно, процесс адаптации у вас в одной модели должен визуализироваться.

Чисто идеологически это должно быть похоже на модельку по ссылке.

https://electronix.ru/forum/index.php?app=forums&module=forums&controller=topic&id=149154&do=findComment&comment=1588989

[insertokai 0]

В 09.08.2023 в 13:46, petrov сказал:

insertokai

Начните с линейного адаптивного фильтра с одним комплексным коэффициентом, готовые блоки не использовать, только простейшие операции арифметические, выводить коэффициенты в файлы не нужно, процесс адаптации у вас в одной модели должен визуализироваться.

Чисто идеологически это должно быть похоже на модельку по ссылке.

https://electronix.ru/forum/index.php?app=forums&module=forums&controller=topic&id=149154&do=findComment&comment=1588989

В разных примерах алгоритмов используют два сигнала (сигнал+шум и шум) для коррекции. Можно ли использовать сигнал+шум (после усилителя) и сигнал (до усилителя) для коррекции? Можно ли будет перейти от коэффициентов, рассчитанных в адаптивном алгоритме, в систему со статическими коэффициентами (пересчитывать не получится из-за отсутствия обратной связи) ?

Попробовал LMS алгоритм с коэффициентом, подав вход и выход усилителя. Схема и результат lms_err1:



 

[petrov 7]

insertokai

В разных примерах алгоритмов используют два сигнала (сигнал+шум и шум) для коррекции.

Ссылку приведите, чтобы было понятно о чём речь.

_

Можно ли будет перейти от коэффициентов, рассчитанных в адаптивном алгоритме, в систему со статическими коэффициентами (пересчитывать не получится из-за отсутствия обратной связи) ?

Уже было, можно, после завершения процесса адаптации и получаются искомые коэффициенты.

_

Попробовал LMS алгоритм с коэффициентом, подав вход и выход усилителя.

Разбивайте задачу на более простые куски, сначала разберитесь с линейным адаптивным фильтром на нулевой частоте, без нелинейности, потом добавите нелинейный квадратичный член и квадратичный член в адаптивный фильтр и т. д.