一种基于BOC信号的导航发射信道预失真方案

以很好地补偿有记忆效应的非线性模型，记忆多项式模型如下：

　　式中：K 为记忆多项式阶数，补偿效果与多项式阶数有关，一定程度下，阶数越高补偿效果越好，但同时会增加算法的复杂度，针对相同的输入信号，预失真多项式最佳阶数的选择与功放模型有关。Q 为记忆深度，记忆深度越大，预失真效果也越明显，功放线性度改善越好，但太大也会实现困难，要根据实际需要选取合适的。

　　akq 是预失真器的多项式系数，其估计精度决定了预失真器的性能，系数更新可以通过自适应算法获得。

　　LMS算法是一种梯度最速下降算法［8］，在算法迭代过程中，它不需要计算相应的相关矩阵，也不需要进行矩阵运算，因此具有每次迭代时的计算量最小，所用的存储空间最少，容易以硬件实现，便于调试等优点，被广泛应用。其算法流程图如图4所示。

　　估计的误差信号为：

　　可以看出，由当前时刻的权系数矢量和以误差函数为比例因子的输入矢量可以得到下一时刻的权系数矢量。预失真器通过以上给定的算法，不断更新预失真器的参数，以达到对信道记忆非线性逆特性的逼近。

　　3 仿真结果与分析

　　本文采用BOC（14，2）信号进行仿真验证。码延迟和载波初相位均为0，Saleh 模型使用经典模型参数［2.158 7 1.151 7 4.003 3 9.104 0］，FIR 滤波器的系数取［0.769 2 0.153 8 0.076 9］。多项式阶数取5，记忆深度取3.图5（a）为原始输入的BOC（14，2）信号的星座图，图5（b）为经过滤波器的线性、功放的非线性等失真后的星座图，输入信号为BOC 信号，带宽较宽，卫星信道呈现出有记忆的非线性特性，理想星座经过信道后，如果不采用任何补偿措施，可看到星座图已出现扭曲，幅度失真且出现相位偏转。图5（c）为加入预失真之后的星座图，可看到星座图已得到改善，接近理想星座。

　　图6 为BOC（14，2）信号在预失真前后系统输出信号和原信号的功率谱密度，明显可见，在经过卫星发射信道后信号不仅被放大且出现严重的带外频谱扩展，会造成相邻信道干扰（ACI），引起带外失真。在信号经过预失真后，明显降低了BOC信号的带外频谱扩展，减少了相邻信道干扰（ACI），大大减小了带外失真。

　　4 结语

　　基于当前导航卫星发射信道的记忆非线性对BOC信号的失真影响，本文通过对导航卫星发射信道的等效简化建模的研究，提出将发射信道的主体部分（HPA以及前后置滤波器）等效为有记忆Wiener-Hammerstein模型，并设计出一种适合此模型的基于直接学习结构的自适应LMS预失真方案，用于消除这种失真影响。仿真结果表明，该方案能有效抑制BOC信号的带外频谱扩展，减小带外失真，优化星座图，减小带内失真，可以很好地消除导航信道对BOC 信号的失真影响，在卫星导航系统中有着重要的意义。