本文關鍵詞：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,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備模型帶來的成本、通過封裝物理模型進行知識產(chǎn)權的保護,更能預測、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。
【學位授予單位】：中國工程物理研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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