功率放大器非线性特性与预失真模型：多项式拟合与ACPR分析

本文档深入探讨了功率放大器的非线性特性和预失真建模技术，特别是在使用多项式函数和最小二乘法进行数据分析和优化的过程中。首先，针对输入输出信号的非线性特性，作者尝试了不同多项式函数的拟合，其中正则化最小二乘法表现最佳，其对应的NMSE值为-68.6294，表明模型具有较高的准确性。 文章进一步关注了模型的计算效率与精度之间的平衡，通过对功放特性进行多项式变形函数的逼近，构建预失真模型。具体例子中，当多项式阶数分别为4、5和7时，模型的放大倍数和性能指标（如NMSE和EVM）都有所改善，显示出随着复杂度增加，模型的拟合能力增强，但可能带来更大的计算负担。 对于问题二，作者将功放的输入输出与“和记忆多项式”模型进行拟合，通过正则化最小二乘法处理，着重于5次多项式的模型。结果显示，记忆深度的不同会影响模型的精度，例如，记忆深度为7和3时，NMSE分别为-45.8394和-44.5315。预失真模型的构建同样遵循类似步骤，得到的整体模型在不同参数组合下的放大倍数和性能指标。 在问题三中，研究者将离散输入输出数据视为随机过程的样本，利用傅立叶变换分析功率谱参数。对比分析了未补偿和预失真补偿后功率放大器的输出信号，发现采用预失真补偿后的ACPR（邻道泄漏比）有所改善，证明了预失真技术在减少干扰和提升信号质量方面的有效性。 该文档通过实证方法和技术，探讨了如何通过拟合算法有效地捕捉和模拟功率放大器的非线性行为，并展示了预失真技术在优化信号质量和减小干扰方面的重要作用。最小二乘法、Tikhonov正则化以及傅立叶变换等工具在此过程中扮演了关键角色。这些方法和技术对于理解和设计高效、低失真的功率放大器系统具有实际意义。