【摘 要】
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随着互联网的快速发展,工业化与信息化高层次深度融合发展,使得工业控制系统逐渐由原来的封闭模式变得开放,由自动化变得更加智能化。同时互联网中的安全威胁也逐渐渗透到了工业控制系统中,近年针对国家关键基础设施的严重攻击事件频繁发生,引起了各个国?个系统的性能。数字预失真技术作为一种功率放大器线性化方法,凭借其结构灵活,性能优越,被广泛应用。为了满足共时双频通信系统的要求,可支持两个频带工作的功率放大器备
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随着互联网的快速发展,工业化与信息化高层次深度融合发展,使得工业控制系统逐渐由原来的封闭模式变得开放,由自动化变得更加智能化。同时互联网中的安全威胁也逐渐渗透到了工业控制系统中,近年针对国家关键基础设施的严重攻击事件频繁发生,引起了各个国?个系统的性能。数字预失真技术作为一种功率放大器线性化方法,凭借其结构灵活,性能优越,被广泛应用。为了满足共时双频通信系统的要求,可支持两个频带工作的功率放大器备受关注,相应的双频数字预失真线性化方法也成为了研究的热点。本文针对共时双频数字预失真模型和模型的修剪方法进行研究,主要研究内容与创新点如下:1.提出改进动态偏差截断(MDDR,Modified Dynamic Deviation Reducation)模型,并将此模型拓展至双频,得到共时双频改进动态偏差截断(2D-MDDR,Concurrent Two Dimensional Dynamic Deviation Reducation)模型。经实验验证可知,2D-MDDR模型能够对功率放大器进行精确地行为建模,可以很好地抑制功率放大器产生的非线性失真,尤其是在非线性失真较强、传输信号较为复杂的情况下,性能优势明显,相比于2D-DPD模型,归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)有1 dB以上的提升,邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio,ACPR)约有 2-7 dB 的提升,相比于 DB-DDR模型,NMSE有1 dB的提升,ACPR约有1-4 dB的提升。2.针对共时双频数字预失真模型中系数量较大的问题,提出了一种基于 Group Lasso(least absolute shrinkage and selection operation)的模型修剪方法,通过此方法可以估计出功率放大器行为模型及预失真模型的系数的稀疏解,降低模型的系数量,修剪后的模型与完整模型性能相近。使用基于Group Lasso的模型修剪方法来提取模型系数,相比于使用最小二乘法(LS,Least Squares)提取系数,可以避免过拟合情况的发生。对该裁剪方法的性能进行了对比仿真验证,用于仿真的验证信号分别为基于AB类功率放大器采集的输入/输出WCDMA信号和基于Doherty功放采集的输入/输出LTE信号,仿真了 2D-DPD模型/2D-MDDR模型和裁剪后2D-DPD模型/裁减后的2D-平台使用Docker技术搭建,易于批量部署,提高了资源利用率。综上所述,本系统能够捕获和分析网络中针对工控系统的恶意行为,更好地应对网络攻击。同时,本系统易于部署和维护,大大降低了仿真成本。
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