基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡分块压缩感知算法

基于矩阵置换的分块压缩感知(BCS)引入矩阵置换的策略,使复杂子块和稀疏子块向介于两者中间的稀疏度水平变化,用单一采样率采样时可以减少块效应,但仍存在块间稀疏度均衡效果较差的问题。为了得到更好的重构效果,提出基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡BCS(BCS-RMP)算法。首先,在采样前对图像进行矩阵置换的预处理,通过波浪式置换矩阵对图像各子块的稀疏度进行均衡;然后,采用相同的测量矩阵对子块进行采样,在解码侧进行重构;最后,通过波浪式置换逆矩阵对重构结果进行逆变换得到最终的重构图像。仿真结果表明,与现有矩阵置换算法相比,当选择合适的子块大小和采样率时,所提波浪式矩阵置换算法可有效提高图像的重构质量,且能更准确地体现细节信息。

宽带GaN功率放大器的建模与预失真

对正交频分复用传输系统中宽带GaN功率放大器的建模与预失真线性化方法进行研究。应用一个带有记忆的多项式模型来建模GaN功率放大器及其逆特性,并通过递推最小二乘法(RLS)辨识模型参数,然后利用预失真间接结构实现了GaN功率放大器的预失真器。最后,仿真验证预失真方法的有效性,结果表明记忆多项式模型可以对GaN功率放大器进行建模并实现线性化。