研究生数模竞赛B题(2013年)
2013全国数学建模竞赛B题优秀论文

基于最小二乘法的碎纸片拼接复原数学模型摘要首先对图片进行灰度化处理,然后转化为0-1二值矩阵,利用矩阵行(列)偏差函数,建立了基于最小二乘法的碎纸片拼接数学模型,并利用模型对图片进行拼接复原。
针对问题一,当两个数字矩阵列向量的偏差函数最小时,对应两张图片可以左右拼接。
经计算,得到附件1的拼接结果为:08,14,12,15,03,10,02,16,01,04,05,09,13,18,11,07,17,00,06。
附件2的拼接结果为:03,06,02,07,15,18,11,00,05,01 ,09,13, 10,08,12,14,17,16,04。
针对问题二,首先根据每张纸片内容的不同特性,对图片进行聚类分析,将209张图片分为11类;对于每一类图片,按照问题一的模型与算法,即列偏差函数最小则进行左右拼接,对于没有拼接到组合里的碎纸片进行人工干预,我们得到了11组碎纸片拼接而成的图片;对于拼接好的11张图片,按照问题一的模型与算法,即行偏差函数最小则进行上下拼接,对于没有拼接到组合里的碎纸片进行人工干预。
我们最终经计算,附件3的拼接结果见表9,附件4的拼接结果见表10。
针对问题三,由于图片区分正反两面,在问题二的基础上,增加图片从下到上的裁截距信息,然后进行两次聚类,从而将所有图片进行分类,利用计算机自动拼接与人工干预相结合,对所有图片进行拼接复原。
经计算,附件5的拼接结果见表14和表15该模型的优点是将图片分为具体的几类,大大的减少了工作量,缺点是针对英文文章的误差比较大。
关键字:灰度处理,图像二值化,最小二乘法,聚类分析,碎纸片拼接一、问题重述碎纸片的拼接复原技术在司法鉴定、历史文献修复与研究、军事情报获取以及故障分析等领域都有着广泛的应用。
近年来,随着德国“斯塔西”文件的恢复工程的公布,碎纸文件复原技术的研究引起了人们的广泛关注。
传统上,拼接复原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低。
特别是当碎片数量巨大,人工拼接很难在短时间内完成任务。
2013数学建模B题论文正文

承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):20131019所属学校(请填写完整的全名):南京航空航天大学金城学院参赛队员(打印并签名) :1. 郑言言2. 刘鹏3. 茆中良指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):孙艳波冯云霞陈小平(论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误,论文可能被取消评奖资格。
)日期: 2013 年 9 月 16 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):碎纸片的拼接复原摘要碎纸拼接技术是图像处理与模式识别领域中的一个较新但是很典型的应用,它是通过扫描和图像提取技术获取一组碎纸片的形状、颜色等信息,然后利用计算机进行相应的处理从而实现对这些碎纸片的全自动或半自动拼接还原。
2013年全国大学生数学建模竞赛B题全国一等奖论文

碎纸片的拼接复原【摘要】破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。
本文主要解决碎纸机切割后的碎纸片拼接复原问题。
针对第一问,附件1、2分别为沿纵向切割后的19张中英文碎纸片,本文在考虑破碎纸片携带信息量较大的基础上,利用MATLAB对附件1、2的碎纸片图像分别读入,以数字矩阵的方式进行存储。
利用数字矩阵中包含图像边缘灰度这一特征,本文采用贪心算法的思想,在首先确定原文件左右边界的基础上,以Manhattan距离来度量两两碎纸片边界差异度,利用计算机搜索依次从左往右搜寻最匹配的碎纸片进行横向配对并达成排序目的。
最终,本文在没有进行人工干预,成功地将附件1、2碎纸片分别拼接复原,得到复原图片见附录2.1、2.2,纵切中文及英文结果表分别如下:为先对本文3、第4行及第9Spearman拼接复原1. 对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片(仅纵切),建立碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件1、附件2给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。
如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预的时间节点。
复原结果以图片形式及表格形式表达。
2. 对于碎纸机既纵切又横切的情形,请设计碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件3、附件4给出的中、英文各一页文件的碎片数据进行拼接复原。
如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预的时间节点。
复原结果表达要求同上。
3. 上述所给碎片数据均为单面打印文件,从现实情形出发,还可能有双面打印文件的碎纸片拼接复原问题需要解决。
附件5给出的是一页英文印刷文字双面打印文件的碎片数据。
请尝试设计相应的碎纸片拼接复原模型与算法,并就附件5的碎片数据给出拼接复原结果,结果表达要求同上。
二、模型假设1. 假设原题附件给出的破碎纸片图像是完好无损的。
2. 假设原题附件给出的破碎纸片仅包含纯文字内容(中英文),不含表格线等。
3. 假设原题附件给出的破碎纸片在切割时无油墨损失。
2013年全国研究生数学建模竞赛D题

2013年全国研究生数学建模竞赛D 题空气中PM2.5问题的研究大气为地球上生命的繁衍与人类的发展提供了理想的环境。
它的状态和变化,直接影响着人类的生产、生活和生存。
空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题。
2013年7月12日《中国新闻网》记者周锐报道:“2013年初以来,中国发生大范围持续雾霾天气。
据统计,受影响雾霾区域包括华北平原、黄淮、江淮、江汉、江南、华南北部等地区,受影响面积约占国土面积的1/4,受影响人口约6亿人”(中国国家发展和改革委员会(发改委)2013年7月11日公布在官方网站上的一份报告披露了上述信息,中新社北京7月11日电)。
对空气质量监测,预报和控制等问题,国家和地方政府均制定了相应政策、法规和管理办法。
2012年2月29日,环境保护部公布了新修订的《环境空气质量标准》 (GB3095—2012)[1],本次修订的主要内容:调整了环境空气功能区分类,将三类区并入二类区;增设了颗粒物(粒径小于等于2.5μm)浓度限值和臭氧8小时平均浓度限值;调整了颗粒物(粒径小于等于10μm)、二氧化氮、铅和苯并(a)芘等的浓度限值;调整了数据统计的有效性规定。
与新标准同步还实施了《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行) 》 (HJ633—2012)[2]。
新标准将分期实施,京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市已率先开始实施并发布AQI(Air Quality Index);今年113个环境保护重点城市和国家环保模范城市也已经实施;到2015年所有地级以上城市将开始实施;2016年1月1日,将在全国实施新标准。
上述规定中,启用空气质量指数AQI 作为空气质量监测指标,以代替原来的空气质量监测指标――空气污染指数API (Air Pollution Index)。
原监测指标API 为无量纲指数,它的分项监测指标为3个基本指标(二氧化硫2SO 、二氧化氮2NO 和可吸入颗粒物PM10)。
2013研究生数学建模B题建模

参赛密码(由组委会填写)第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校广西民族大学参赛队号10608008队员姓名1.高洋洋2.黄慧冬3.李素娇参赛密码(由组委会填写)第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目功率放大器非线性特性及预失真建模摘要信号的功率放大是电子通信系统的关键功能之一,其非线性失真对无线通信系统将产生诸多不良影响.功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重要意义.为了满足功率放大器线性度要求,功放线性化技术与预失真也就成为高效率发射机系统的关键技术之一.本文采用了正交多项式逼近函数、最小二乘法拟合、曲线拟合以及归一化以及NMSE评价法等.问题一,对题1给出的数据进行曲线拟合可得功放的多项式表达式,然后利用正交多项式求得预失真特性函数,最后以“输出幅度限制”为约束条件进行Matlab求解,得到了预失真补偿的结果.问题二,用一个无记忆的非线性系统来表征功率放大器的非线性,以“输出幅度限制”为约束条件进行Matlab求解,基于多项式的无记忆放大器的高效预失真结构推广到有记忆放大器的预失真中, 非线性多项式模型作为记忆预失真器模型实现了记忆非线性放大器的快速、高效的线性化.针对问题三,相邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio,ACPR)是表示信道的带外失真的参数,利用Fourier变换计算功率谱密度函数,衡量由于非线性效应所产生的新频率分量对邻道信号的影响程度.文章中主要运用多项式曲线拟合的方法求出功放的非线性表达式的逼近形式,然后用NMSE参数评价了无记忆和有记忆的功放非线性模型, 结果相当乐观. 在满足预失真处理的“输出幅度限制”,且尽可能使功放的输出“功率最大化”的条件下,我们用最小二乘拟合的方法逼近功放模型的曲线,求出了无记忆和有记忆功放的放大倍数.建立预失真模型是我们还运用了正交多项式和间接学习结构,得到的预失真模型代入应用之后,结果与线性化的目标函数做归一化均方误差评价,得到的结果非常好,模型的精确度是很高的.关键词:功率放大器, 有记忆功放, 无记忆功放, 非线性失真, 预失真一、问题重述功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重要意义.目前已提出了各种技术来克服改善功放的非线性失真,其中预失真技术是被研究和应用较多的一项新技术.在数字预失真中,多项式模型由于其简单、易于实现而被普遍使用.然而多项式有效阶的确定,关系到预失真器后低通滤波器的设计和线性化的效果,因此具有非常重要的作用.针对间接结构多项式预失真器,本文提出了一种预失真无线通信中射频功率放大器预失真技术研究正交多项式模型得到预失真器的特性函数F (x ).通过理论分析及性能仿真,验证了该算法的有效性.文章给出了某功放无记忆和有记忆效应的复输入-输出测试数据,及其输入-输出幅度图,通过功放的非线性模型然后对其采取数值计算,用最小化目标误差函数的方法,求得近似的F (x ),放大器的预失真器的非线性参数,以达到预失真补偿的目的.总体原则是使预失真和功放的联合模型呈线性后误差最小.数值计算结果业界常用NMSE 参数评价其准确度.最后计算功放预失真补偿前后的功率谱密度.本文尝试解决以下三个问题:问题一,建立无记忆功放的非线性特性的数学模型和预失真模型,写出目标误差函数,计算线性化后最大可能的幅度放大倍数.问题二,建立有记忆功放的非线性特性的数学模型和预失真模型,写出目标误差函数,计算线性化后最大可能的幅度放大倍数.问题三,根据所附的数据采样频率1272.30⨯=s F MHz ,传输信道按照20MHz 来算,邻信道也是20MHz.根据给出的数据,请计算功放预失真补偿前后的功率谱密度,并用图形的方式表示三类信号的功率谱密度(输入信号、无预失真补偿的功率放大器输出信号、采用预失真补偿的功率放大器输出信号).二、问题分析这是一个功率放大器非线性及预失真问题,通过题意分析及查阅文献可知.功放的非线性特性特点在于各类功放的固有特性不同,特性函数G (·)差异较大,即使同一功放,由于输入信号类型、环境温度等的改变,其非线性特性也会发生变化.难点在于信号输入输出量大,以及怎样使有记忆及无记忆放大器精确反映实际功放的性能,利用曲线拟合的方式求特性函数G (·)及预失真器特性函数 F (·),如何选取最大可能的幅度放大倍数g .2.1 问题一无记忆效应的功率放大器,即当前的输出信号仅与当前时刻的输入信号有关,而与过去时刻的输入信号无关. 预失真的实质为功放模型的求逆问题,理论上如果功放模型在信号包络区间是单调的,则其逆存在。
数学建模国赛2013年b题

数学建模国赛2013年b题(最新版)目录一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述二、题目背景及要求三、解题思路与方法四、具体解题过程五、总结与展望正文【一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述】数学建模国赛是一项面向全国大学生的竞技活动,旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解,培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
2013 年 b 题为该年度竞赛中的一道题目,具有一定的代表性和难度,本文将对此题进行分析和解答。
【二、题目背景及要求】2013 年 b 题的题目背景是关于某城市公交车站的乘客候车问题。
题目要求参赛选手建立一个数学模型,描述乘客的候车时间、乘客数量以及公交车的发车间隔等要素之间的关系,并通过模型求解在满足乘客舒适度的前提下,如何调整公交车的发车间隔,使得乘客的候车时间最短。
【三、解题思路与方法】针对这道题目,我们可以采用以下思路和方法:1.根据题目描述,建立乘客候车时间的数学模型。
我们可以将乘客的候车时间看作一个随机变量,其期望值表示乘客平均候车时间。
2.建立乘客数量与公交车发车间隔的关系。
根据题目描述,当公交车站内乘客数量超过一定阈值时,公交车会提前发车。
因此,我们可以将乘客数量作为一个影响发车间隔的因素。
3.利用数学方法求解最优的发车间隔。
根据乘客候车时间的数学模型和乘客数量与公交车发车间隔的关系,我们可以建立一个优化问题,求解在最小化乘客平均候车时间的前提下,公交车的最佳发车间隔。
【四、具体解题过程】具体解题过程如下:1.根据题目描述,建立乘客候车时间的数学模型。
假设乘客到达公交车站的间隔时间为{λ_i},每个乘客的候车时间为{t_i},则乘客平均候车时间为 E(t) = ∑(t_i * λ_i)。
2.建立乘客数量与公交车发车间隔的关系。
假设公交车发车间隔为Δt,当乘客数量超过阈值 K 时,公交车提前发车。
因此,我们可以得到以下关系式:E(t) = ∫(λ_i * min(t_i, Δt)) dλ_i + K * ∫(min(t_i, Δt - τ)) dλ_i,其中τ表示公交车提前发车的时间。
数学建模国赛2013年b题

数学建模国赛2013年b题【最新版】目录一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述二、题目背景与要求三、题目分析与解题思路四、解答过程与结果五、总结与启示正文【一、数学建模国赛 2013 年 b 题概述】数学建模国赛是一项面向全国大学生的竞赛活动,旨在培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
2013 年的 b 题是关于传染病传播的动力学模型,要求参赛选手运用数学方法对传染病的传播进行建模和预测。
【二、题目背景与要求】传染病在全球范围内造成了巨大的经济损失和人员伤亡。
因此,研究传染病的传播规律,预测疫情发展趋势,对制定防控措施具有重要意义。
2013 年 b 题要求参赛选手建立一个传染病传播的动力学模型,并根据实际数据进行参数估计和模型验证,最终预测疫情在未来一段时间内的传播情况。
【三、题目分析与解题思路】传染病传播的动力学模型主要包括三个基本要素:感染者、易感者和康复者。
根据题目给出的数据,我们需要建立一个包含这三个要素的数学模型,并利用相关数学方法对模型进行求解。
【四、解答过程与结果】解答过程主要包括以下几个步骤:1.根据题目描述,确定感染者、易感者和康复者之间的转换关系。
2.根据实际数据,建立初始值和边界条件。
3.利用微分方程等数学方法,求解模型。
4.对模型进行参数估计和模型验证。
5.根据模型预测疫情在未来一段时间内的传播情况。
通过以上步骤,我们可以得到传染病在未来一段时间内的传播趋势,从而为政府和相关部门制定防控措施提供科学依据。
【五、总结与启示】数学建模国赛 2013 年 b 题的解答过程充分体现了数学方法在解决实际问题中的应用价值。
通过参加此类竞赛,学生可以提高自己的数学素养、团队协作精神和创新能力。
2013年数学建模B题

碎纸片的拼接复原摘要本文主要研究了规则碎纸片的拼接复原问题。
首先利用二值法、Freeman链码和环形像素点匹配等算法建立基于像素点数值匹配模型,然后利用MATLAB 软件对碎纸片像素点进行数字化处理,得到各碎纸片的像素点数值矩阵,再利用MATLAB软件编程进行矩阵特征优化匹配得到复原图。
(图5、图6、图7、图8 、图9、图10)对于问题一,要解决纵向切割二维规则碎片拼接,利用MATLAB软件对碎纸片进行像素点数字化处理,根据像素点数值利用二值法和Freeman链码算法找到相邻的碎纸片,编程求解得到碎纸片的拼接复原图,对于顺序错乱的碎片进行人工干预,结合MATLAB软件求解,最后得到碎纸片的拼接复原图。
(见附录1)对于问题二,要解决横纵切割碎片的拼接,使用环形像素点匹配算法对碎纸片进行跟踪匹配,在SSDA算法的基础上确定最左侧为初始模板。
根据碎片对应的行像素特征的粗细搜索匹配,选出最佳匹配区域作为目标的当前位置,然后对模板进行逐一更新,得出每一行后再按行拼接得出复原图。
(见附录2)对于问题三,要解决横纵切割碎片的正反面拼接,根据环形像素点匹配算法和像素行算法思想进一步扩展,对碎片进行匹配得到11条行碎片,根据问题一的算法思想,进行行之间的匹配拼接,得到初始复原图后,人工微调程序输出顺序和正反面互换语句,运行程序输出完整单面图。
正反顺序对照后确定为最优复原图。
(见附录3)关键字:Freeman链码环形像素点匹配二值法一、问题的背景及重述1.1问题的背景在考古研究、公安调查取证、自动装配、虚拟现实、测量建模等领域中,经常需要把大量的碎片物体拼接成一个或几个完整物体,如考古出土的一些破损的珍贵文物需要重现历史文物的形貌;公安机关调查取证中有可能发现被撕毁的报纸、照片、文件,对这些碎片物体加以复原有利于案件的侦破。
在很多情况下,由于事先对碎片的数目和形状都无法估计,如果通过手工进行拼接,不仅费时费力,而且也不能保证能得到较好效果的复原物体。
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(1) Saleh 模型 Saleh 模型是根据对行波管功率放大器(traveling wave tube amplifier, TWTA)的输 入输出数据进行统计分析后得到的,TWTA 的 AM-AM 和 AM-PM 失真特性相对来说 都比较明显,并且模型参数较少,参数的提取也比较方便,是目前一种常用的无记忆 功放模型[6]。 假设功放的输入信号为:
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二、 问题假设
1. 2. 3. 4. 5. 6. 不考虑时间、温度、环境等外界因素的影响; 不考虑功放因温度漂移、老化等引起功放特性的变化; 不考虑外部信号或电路自身对该功率放大器的干扰; 不考虑当输入信号、负载和元件自身发生变化时,造成系统的不稳定性的影响; 不考虑功放的特性随时间变化,假设在一定时间内功放的特性都是恒定的; 假设功率放大器的非线性特性是可逆的;
[7] 简单起见,令 A r t 用 r 表示输入信号幅度,则模型的特性函数为 :
Ar
r
Ar 1 Ar 2
r 2 1 r 2
(3)
(4)
式(3)和(4)中, r 为输入信号的包络幅度, A , A , , 为待定参数,本文 通过 Yang[8][9]最新提出的智能优化算法——布谷鸟搜索算法对参数进行寻优,得到待 定参数 1 , 1 , Q , Q 分别为 1 =3.1344, 1 =0.5920, Q =0.0100, Q =10.0000。 (2) 复系数幂级数模型 由于功放的输入输出都为射频实信号,而功放建模与预失真都在基带进行,基带 信号为复信号,需要完成射频实信号到基带复信号的转换。实系数幂级数不能表征功 放的 AM-PM 特性,因此需要复系数幂级数对功放进行建模[10]。射频中,功放的输入 输出特性用 K 阶幂级数可以表示为:
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一、 问题重述
信号的功率放大是电子通信系统的关键功能之一,其实现模块称为功率放大器 (PA,Power Amplifier),简称功放。功放的输出信号相对于输入信号可能产生非线性 变形,这将带来无益的干扰信号,影响信息的正确传递和接收,此现象称为非线性失 真。传统电路设计上,可通过降低输出功率的方式减轻非线性失真效应。 功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重 要意义。目前已提出了各种技术来克服改善功放的非线性失真,其中预失真技术是被 研究和应用较多的一项新技术, 其最新的研究成果已经被用于实际的产品(如无线通信 系统等), 但在新算法、 实现复杂度、 计算速度、 效果精度等方面仍有相当的研究价值。 请研究的几个问题: 1. 无记忆功放 A. 建立无记忆功放的非线性特性的数学模型, 然后用 NMSE 评价所建模型的准确 度。 B. 根据建立无记忆功放的非线性特性的数学模型, 以线性化原则以及 “输出幅度 限制”和“功率最大化”约束,建立预失真模型。写出目标误差函数,计算线性化后 最大可能的幅度放大倍数,运用评价指标参数 NMSE / EVM 评价预失真补偿的结果。 2. 有记忆功放 A. 建立有记忆功放的非线性特性的数学模型, 然后用 NMSE 评价所建模型的准确 度。 B. 根据建立无记忆功放的非线性特性的数学模型, 以线性化原则以及 “输出幅度 限制”和“功率最大化”约束,以框图的方式建立预失真处理的模型实现示意图(提 示:可定义基本实现单元模块和确定其之间关系,组成整体图) ,然后计算预失真模型 相关参数。运用评价指标参数 NMSE / EVM 评价预失真补偿的计算结果。 3. 拓展研究 相邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio,ACPR)是表示信道的带外失真的 参数,衡量由于非线性效应所产生的新频率分量对邻道信号的影响程度。其定义为
b :记忆多项式参数
12. Y:记忆多项预失真幅值系数 13. P:记忆多项预失真相角系数 14. K:记忆多项式阶数 15. M:记忆多项式深度 其他符号见正文。
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四、 模型建立与求解 4.1 问题一 : 无记忆功放非线性特性与预失真建模
4.1.1 问题 1 (A):无记忆功放非线性特性建模 1. 数据分析 功放的非线性既可以从频域也可从时域来观察,常用的 AM-AM 和 AM-PM 特 性曲线则是对非线性器件比较直观的描述。AM-AM 特性表示输入信号幅度和输出信 号幅度的关系, AM-PM 特性表示和输入信号幅度相关的输出信号的附加相移[1], 无记 忆功放模型的 AM-AM 和 AM-PM 特性曲线如下图 4-1 所示。
综上可得:本文建立的 5 阶复系数幂级数模型相对 Saleh 模型能更准确描述无记 忆功放的非线性特性。 4.1.2 问题 1(B):无记忆功放非线性预失真模型 1. 无记忆多项式预失真模型原理 针对无记忆放大器的特性,使用上述复系数多项式模型对其进行模拟, 由于预失真 [11] 模型应该具备放大器非线性特性的逆特性 ,通过两个模型的叠加使得模型的输入输 出特性呈线性。通过复系数多项式预失真模型得到预失真原理图如下图 4-3 所示。
三、 符号说明
1. x t :输入信号 2. y t :输出信号 3. t :信号相角 4. r t :输入信号模值 5. a k : k 阶射频复系数 6.
ck : k
阶基带复系数
7. F :幅度特性的复系数多项式 8. :相位特性的复系数多项式 9. G :幅度特性函数 10. :相位特性函数 11.
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x t r t exp j t
则功放的输出信号为:
y t A r (t ) exp j t r t
(1)
(2)
式中, A r t 和 r t 分别表示功放的 AM-AM 和 AM-PM 特性函数。为了
(a) Saleh 模型 AM-AM 与 AM-PM 曲线图
(b) 复系数多项式模型 AM-AM 与 AM-PM 曲线图 图 4-2 Saleh 模型和复系数多项式功放的 AM-AM 与 AM-PM
由上图的 AM-PM 曲线可以明显看出 Saleh 模型的相角偏移对于复系数多项式模 型更大,因此可得出复系数幂级数模型比 Saleh 模型能更准确的描述无记忆功放的非 线性特性。 然后,通过计算两个模型的 NMSE 来对模型的准确度进行定量评价。Saleh 模型 和复系数幂级数模型的 NMSE 值如下表:
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[ 2.9680- 0.0000i,0.3099 - 0.0000i, -0.1537 - 0.0000i,-3.4245 - 0.0000i,2.2082 0.0000i ]。 首先,本文通过绘制 Saleh 模型、复系数幂级数模型与原始输出信号的 AM-AM 及 AM-PM 曲线来对模型的准确性进行定性评价,结果如下图所示:
参赛密码 (由组委会填写)
第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛
学
校
桂林电子科技大学
参赛队号 1. 队员姓名 2. 3.
10595005 张晓凤 朱喜燕 蒋淑洁
参赛密码 (由组委会填写)
第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛
题 目 功率放大器非线性特性及预失真建模
摘
要:
功率放大器(PA)用于将已调信号放大到所需功率, 然后通过天线将信号发射出去, 它是现代无线通信系统中的关键部件。 但 PA 本身具有非线性特性及记忆效应, 严重地 影响了通信系统的正常传输。本文通过对 PA 进行研究,主要解决了如下若干问题: 问题一(A),对无记忆功放的非线性特性描述。首先,分别建立 Saleh 模型和 5 阶复系数多项式模型;然后,通过最小二乘法提取模型参数;最后,通过计算 NMSE 评价指标来定量评价两个模型的精确度。实验结果表明 5 阶复系数多项式模型的精确 度更高,NMSE 评价指标可达到-53.16dB,而 Saleh 模型只能达到-33.96dB。 问题一(B),针对无记忆功放的非线性特性。首先,分别建立 5 阶、6 阶无记忆多 项式预失真模型,并对其进行线性化处理;然后,通过自适应的 RLS 算法提取模型参 数;最后,通过计算得到模型的 NMSE、EVM 评价指标及线性化后最大幅度放大倍数, 见表 2。实验结果表明无记忆多项式预失真模型能很好地对无记忆功放系统进行线性 化。 问题二(A):对有记忆功放的非线性特性描述。首先,建立不同记忆深度与阶数的 记忆多项式模型,并对其进行函数描述;然后,利用最小二乘法提取模型参数;最后, 计算 NMSE 值见表 3。 问题二(B):针对有记忆功放的非线性特性。首先,建立 3 阶 5 级记忆多项式预失 真模型,并对其进行线性化处理;然后,通过自适应的 RLS 算法提取模型参数;最后, 通过得到线性化后功放最大幅的度放大倍数为 9.45,NMSE = -43.37dB,EVM = 0.68%。 结果表明, 本文建立的记忆多项式预失真模型能很好地对有记忆功放系统进行线性化。 问题三:对于信号的功率谱密度。本文利用 matlab 自带的 pmem 函数进行直接求 解,结果见图 4-11。由图可得,未加预失真模型时,功放输出的 ACPR 为-21dB,加入 预失真模型后,功放输出的 ACPR 改善为-40dB。 关键字:Saleh 模型,复系数多项式模型,无记忆多项式模型,记忆多项式模型,RLS
图 4-1 AM—AM 特性和 AM—PM 特性曲线
由图 4-1 可知得出 AM-AM 和 AM-PM 特性曲线为两条光滑曲线, 说明此功放模 型为准无记忆功放,这样的 AM-AM 与 AM-PM 特性曲线称为放大器的静态特性[]。 2. 无记忆功放模型——Saleh 模型和复系数幂级数模型 无记忆功放是指功放当前输出值只与此时刻的输入值有关,与之前的输入值无关 ,无记忆功放模型被证明为是简单且比较精确的行为模型,一般适用于窄带信号和 温度不变的功放系统中使用[4]。 在无记忆模型中, 通常采用复系数幂级数模型、 Saleh 模 [5] 型及 Rapp 模型等 。 本文分别建立 Saleh 模型及复系数幂级数模型对无记忆功放的非线性特性进行描 述,并通过绘制 AM-AM,AM-PM 曲线对模型进行定性评价,利用 NMSE 指标对模 型进行定量评价。