本文關(guān)鍵詞：射頻功率放大器最優(yōu)行為模型的選取與指紋特征的識別

  更多相關(guān)文章： 射頻功率放大器 行為模型 Wiener模型 Hammerstein模型 NARMA模型

【摘要】：射頻功率放大器作為通信設(shè)備中不可或缺的一部分,具有非線性性和記憶特性兩大特征。射頻功率放大器的行為模型是用數(shù)學(xué)的手段研究該系統(tǒng)的重要手段。運用行為模型的原理計算模型參數(shù)(例如非線性程度和記憶深度),并且將其作為表征射頻功率放大器性能的重要指標(biāo),是一件很有意義的工作：一方面,建立射頻功率放大器的行為模型不僅能夠降低使用物理設(shè)備模型帶來的成本、通過封裝物理模型進行知識產(chǎn)權(quán)的保護,更能預(yù)測、評估和量化其對通信系統(tǒng)的性能,提高擬合輸出信號的精度；另一方面,在電子對抗中,提取敵方射頻功率放大器的最優(yōu)行為模型,可將模型參數(shù)作為指紋,利用其不隨外部條件改變的固有特征,實現(xiàn)射頻功率放大器的個體識別。本文提出了射頻功率放大器最優(yōu)行為模型的選取與指紋特征識別的幾種方法：(1)針對Wiener模型、Hammerstein模型和非線性自回歸滑動平均模型(NARMA)模型,提出了基于加權(quán)最小二乘法的最優(yōu)行為模型選取方法,以及計算最優(yōu)模型參數(shù)(指紋特征)的計算方法,給出了數(shù)學(xué)分析,并對實際信號進行了數(shù)值仿真計算與驗證。(2)對于Hammerstein模型,采用不同的正交多項式替代經(jīng)典模型中刻畫非線性放大器的奇次項Taylor級數(shù),提出了基于不同正交多項式的改進的Hammerstein最優(yōu)模型。(3)針對Wiener模型、Hammerstein模型和非線性自回歸滑動平均模型(NARMA)模型的不同最優(yōu)行為模型,分析與比較得出給定實際射頻功率放大器的最優(yōu)行為模型。
【學(xué)位授予單位】：中國工程物理研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1249706