功率放大器非线性建模与预失真算法优化

拟合算法-功率放大器非线性特性及预失真建模的研究论文深入探讨了在电子通信系统中功率放大器的重要角色及其非线性特性带来的影响。功率放大器（PA）作为关键组件，为了追求高效能，经常工作在饱和状态，但这会导致严重的非线性失真，影响信号质量和系统的整体性能。因此，线性化技术，尤其是预失真技术，成为解决这一矛盾的有效手段。 论文首先关注无记忆功放的泰勒级数模型构建，作者运用最小二乘法估计不同阶数的均方误差（NMSE），结果显示，选择阶数为10时，NMSE达到了-94.5dB。然而，随着阶数增加，最小二乘估计的稳定性问题显现，通过正交化观测矩阵，NMSE进一步提升至-97.5dB。尽管如此，使用LMS自适应算法求解在有限数据下表现不佳，需多次重复利用数据才能改善性能，最终达到-42.6dB。 针对无记忆预失真器，作者采用了直接学习结构，通过将放大器输出减小理想线性增益g倍作为输入，然后反向操作得到预失真器。利用最小二乘法和施密特正交化方法求解预失真器参数，预失真系统在10阶时，NMSE达到-59.03dB，此时线性化放大倍数接近理论最大值1.8265g。 论文还探讨了有记忆功放模型，即“和记忆多项式”模型，该模型在无记忆泰勒级数基础上引入时延项。通过最小二乘估计，作者分析了不同阶数K（如K=3）和记忆深度M（如M=5）下的NMSE变化，选取这些参数组合时，NMSE为-45.05dB。这部分研究展示了如何通过记忆机制优化线性化效果，提高功放的性能。 这篇论文不仅介绍了功率放大器非线性特性的基本概念，还提供了实际的预失真建模方法和策略，包括泰勒级数模型、记忆多项式模型以及自适应算法的应用，为提高电子通信系统的线性化性能提供了有价值的理论基础和实践指导。