信号数字预失真中的随机优化
最优化与控制
2022-01-31 v1 信号处理
摘要
在本文中，我们测试了一些现代随机优化方法与实践在 digital pre-distortion（数字预失真）问题中的性能，该问题是提供无线通信的基站上信号处理的有价值部分。在我们研究的第一部分，我们专注于寻找性能最佳的方法及其适当改进。在第二部分，我们提出了一种新的、准在线的测试框架，该框架使我们能将建模结果与真实 DPD 原型的行为相拟合，重新测试了前一部分中考虑的若干选定实践，并确认了在真实条件下表现为最佳的方法的优势。对于所用模型，在标准机制下深度最大提升为 7%，在线机制下为 5%（度量本身为对数尺度）。我们还实现了工作时间减半，同时标准与在线机制下深度分别保持 3% 和 6% 的提升。所有比较均与 Adam 方法（在文献 [Pasechnyuk et al., 2021] 中被誉为 DPD 问题最佳随机方法）以及 Adamax 方法（在提出的在线机制中最佳）进行。
引用
@article{arxiv.2201.12159,
title = {Stochastic optimization in digital pre-distortion of the signal},
author = {A. V. Alpatov and E. A. Peters and D. A. Pasechnyuk and A. M. Raigorodskii},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12159},
year = {2022}
}
备注
20 pages