dc.contributor |
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions |
dc.contributor |
Gilabert Pinal, Pere Lluís |
dc.contributor.author |
Pertegal Miranda, David |
dc.date |
2008-11-12 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2099.1/7203 |
dc.language.iso |
cat |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Electrònica de potència |
dc.subject |
Amplifiers (Electronics) |
dc.subject |
Lógica Fuzzy |
dc.subject |
FPGA |
dc.subject |
LMS |
dc.subject |
Amplificadors de potència |
dc.title |
Aplicació de la lògica difusa a un algoritme LMS en un entorn FPGA |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.description.abstract |
Aquest treball fi de carrera presenta el disseny i desenvolupament d’un
algoritme de lògica difusa que té per objectiu millorar l’adaptació d’un sistema
de linealització basat en tècniques de predistorsió (PD) digital.
Aquest sistema predistorsionador, orientat a la linealització d’amplificadors de
potència (AP), està format principalment per tres blocs: el bloc d’identificació,
el de postdistorsió i el de predistorsió.
Les parts d’identificació i de postdistorsió estan formades per taules de
memòria que emmagatzemen els guanys corresponents a funcions no-lineals,
i incorporen cadascuna un bloc LMS, que és l’encarregat d’adaptar les
funcions no lineals. L’adaptació d’aquestes funcions no lineals es basa en la
minimització de l’error quadràtic mig definit com la diferència entre un senyal
de referència i el senyal obtingut a partir del model d’identificació o de
postdistorsió. L’algoritme triat per dur a terme aquesta minimització és el Least
Mean Square (LMS).
El comportament d’aquest error en l’algoritme LMS varia en funció del valor
d’un paràmetre, en un principi fix, al qual anomenem μ. Segons el valor
assignat a μ es pot aconseguir una adaptació lenta però acurada dels
paràmetres que formen la funció no-lineal o bé, en el cas contrari una
adaptació ràpida dels paràmetres però limitada pel que fa al valor final de
l’error, és a dir, menys acurada.
Com alternativa a fixar un valor per μ es presenta en aquest TFC un algoritme
Fuzzy-LMS. Aquest algoritme es basa en l’aplicació de tècniques de lògica
difusa per fer variable el paràmetre μ en funció de l’evolució de l’error
d’adaptació de l’algoritme LMS. |