PGSC建模与预失真：提升宽带功率放大器性能

"本文主要介绍了针对宽带功率放大器(Broadband Power Amplifier, BPA)的强记忆效应特性而提出的一种新的建模方法——PGSC模型，以及基于该模型的数字预失真(Digital Pre-distortion, DPD)技术。PGSC模型结合了广义记忆多项式(GMP)、特定交叉项(SCT)和记忆时刻信号交叉项(CIMT)三个基函数，用于构建功放的行为模型和DPD器。通过实际测试平台验证了模型的精度和线性化效果，与传统方法如PMEC和GMP相比，PGSC方法在减少归一化均方误差和提高线性化性能方面表现出优势。此外，该研究得到了国家自然科学基金等多个项目的资助。" 在无线通信领域，宽带功率放大器是关键组件，负责将信号放大到足够的功率以便传输。然而，由于非线性效应，BPA在放大过程中会导致信号失真，降低通信质量。记忆效应是指放大器的输出不仅依赖于当前输入，还与过去的输入有关，这使得建模和线性化更加复杂。 PGSC模型是一种创新的建模方法，它利用GMP、SCT和CIMT三个基函数来更精确地捕捉BPA的记忆效应。GMP是Volterra级数的一种扩展，能够描述非线性系统的动态行为。SCT和CIMT则考虑了特定的交叉项，进一步提高了模型的精度。通过这种方法，PGSC模型能更好地模拟放大器的实际行为，从而设计出更有效的DPD算法。 DPD技术是解决BPA非线性问题的一种策略，它在信号发送之前对其进行预失真，以抵消放大器在后续过程中可能引入的失真。在测试中，PGSC模型的DPD性能优于PMEC方法，降低了归一化均方误差，改善了输出信号的三阶邻信道功率比，这意味着信号质量得到了显著提升。同时，与GMP方法相比，PGSC方法使用较少的系数就能实现更高的模型精度和线性化性能，这在实际应用中意味着更低的计算复杂度和更高的效率。 PGSC模型和DPD技术为宽带功率放大器的建模和线性化提供了新的解决方案，对于提升无线通信系统的性能具有重要意义。这项研究的成果对于优化射频电路设计、提高通信系统的整体性能以及降低功耗等方面都有积极的贡献。