QR-RLS算法在非线性功放建模中的应用

"基于QR-RLS脉动阵列的非线性功放建模" 在无线通信领域，功率放大器（Power Amplifier, PA）是系统中的关键组件，尤其在宽带通信系统中，其性能直接影响着整个系统的效率和质量。功率放大器在处理宽带信号时，常常表现出显著的记忆效应，即PA的输出不仅仅依赖于当前的输入信号，还与过去的输入历史有关。这种现象使得传统的无记忆模型无法准确地描述PA的输入输出特性，从而限制了系统性能的优化。 为了克服这一挑战，文章提出了采用Hammerstein模型来预测和建模宽带发射机的记忆效应。Hammerstein模型是一种非线性模型，它由一个非线性部分和一个线性滤波器组成，能有效地模拟PA在处理宽带信号时的复杂行为。非线性部分通常用来描述PA的非线性失真，而线性滤波器则考虑了PA的记忆效应。 在参数提取过程中，文章采用了基于脉动阵列的QR分解递归最小二乘算法（QR-Recursive Least Squares, QR-RLS）。该算法是一种高效且数值稳定的参数估计方法，相比于传统的RLS算法，它能够减少运算量和数据存储需求。QR分解能够简化矩阵运算，提高计算速度，而脉动阵列结构则使得算法更适合于硬件实现，特别是现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）。 通过脉动阵列的QR-RLS算法，不仅可以快速准确地估计出Hammerstein模型的参数，而且能够在FPGA上实现硬件加速，这对于实时系统来说非常重要。这种硬件实现的优势在于能够满足高速数据处理的需求，同时降低了功耗和成本。 关键词涉及的“查找表”可能是指在实现非线性部分时，利用预计算的查找表来近似非线性函数，以降低计算复杂度。这种方法在处理复杂的非线性关系时非常有效，并且可以在有限的硬件资源下实现。 本文的研究工作为宽带通信系统中非线性功放的建模提供了一种实用且高效的解决方案，通过结合Hammerstein模型和QR-RLS脉动阵列算法，能够更好地理解和预测功率放大器的记忆效应，从而优化系统的整体性能。这种技术对于未来无线通信系统的设计和优化具有重要意义。