功率放大器非线性特性与预失真建模深度探究

本文深入探讨了功率放大器的非线性特性及其预失真建模问题，主要围绕两个关键问题展开研究。 首先，针对问题1-A，作者构建了多种模型来模拟功放的非线性行为，包括信号幅值多项式模型、复系数多项式模型、极坐标Saleh模型和基于正交三角函数的模型。通过MATLAB进行最小二乘法求解，确定模型参数以最小化均方误差(NMSE)。实验结果显示，四阶复系数多项式模型在保持较低的复杂度同时展现出出色的拟合精度，其NMSE达到-46.6621dB，证明了其在实际应用中的优势。 接着，问题1-B着重于预失真处理。在特定约束下，优化了线性放大倍数g以适应输入信号的幅值范围。利用预失真处理器，将功放输出与输入数据作为训练样本，通过多项式特性函数估计并求解预失真模型。研究发现，考虑信号相位信息的模型在不同输入幅值范围内都能提供稳定的幅度放大效果，如最大幅度放大倍数g在给定的0到1.05范围内为1.8664。预失真补偿后的信号，其NMSE也为-31.6421dB，展示了良好的补偿效果。 进一步，文章提出了一种自适应无记忆功放预失真模型，它能根据输入信号幅值范围动态调整，最大限度地提升功率放大器性能。这种方法体现了对功放工作环境的灵活适应性。 针对问题2，针对有记忆功率放大器，作者构建了有记忆多项式模型来捕捉其非线性特性。通过对比不同记忆深度M和多项式阶数K，作者确定了合适的组合，即记忆深度M为3，多项式阶数K为4，此时模型的NMSE为-47.2707dB。同样，问题2-B也采用了类似的预失真处理策略，即先优化线性增益g，然后根据记忆多项式特性函数构建模型。 总结来说，本文通过对功率放大器的非线性特性进行深入建模，不仅提供了多种有效的模型选择，还探讨了如何通过预失真技术改善放大器的性能，尤其是在有记忆情况下。这些研究成果对于优化信号处理系统设计，提高放大器效率和稳定性具有重要意义。