功率放大器非线性特性与预失真建模研究

"本文详细探讨了功率放大器的非线性特性以及预失真建模的研究，涉及函数多项式、Saleh方法、最小二乘法（LS）、递归最小二乘法（RLS）等拟合算法，以及相邻信道功率比（ACPR）的计算和分析。" 在功率放大器的非线性特性研究中，通常需要考虑其对信号幅度和相位的影响。在本研究中，针对问题1A，由于输出信号相移接近于0，所以忽略了相位变化，重点分析幅度的非线性。对于无记忆效应的功率放大器，可以利用函数多项式和Saleh模型进行建模。其中，多项式模型通过LS算法和RLS算法求解最优参数，通过比较不同阶数模型的均方根误差（NMSE）来确定最佳模型复杂度。 此外，研究还引入了正交函数基对模型进行多项式表示，以进一步优化建模性能，并与原始多项式模型进行了对比。预失真技术被用于改善功率放大器的线性化效果，问题1B中，预失真器的建模同样采用函数多项式，通过反馈迭代来优化参数，以减小预失真器的拟合误差。通过计算实际系统的幅度增益和使用NMSE/EVM评估模型准确性，确保预失真器和功放的联合模型达到最佳线性化效果。 对于有记忆效应的功率放大器（问题2A），研究中采用了“和记忆多项式”模型，利用LS和RLS算法求解参数，RLS算法尤其适用于处理大量数据，能提高拟合精度。模型的阶数和记忆深度的选择需要平衡模型复杂度和拟合效果。 在模型评估阶段，论文通过估计信号的功率谱密度来计算ACPR，这是一项关键指标，用于衡量信号的带外失真性能。预失真补偿对于降低ACPR和改善带外干扰有显著作用。通过以上方法，研究者能够对功率放大器的非线性行为进行有效建模，并设计出能够减少失真的预失真器，从而提升通信系统的整体性能。