Volterra級數(shù)是一種用于解決非線性問題數(shù)學模型,在功率放大器線性化領域中,其龐大的計算難度限制了實際線性化處理的效果。為了解決Volterra級數(shù)計算量過大的問題,使用諧波探測方法替代Volterra級數(shù),使用多個簡單多項式對功率放大器復雜的記憶非線性特性進行建模,結(jié)合該模型與前饋線性化結(jié)構(gòu),提出了一個基于諧波檢測的數(shù)字前饋結(jié)構(gòu)。該數(shù)字前饋方法避免了前饋方法中時延因素對于功率放大器線性化效果的影響。仿真中,上述方法提供了平均20dB的抑制效果,驗證了諧波探測理論應用于功率放大器線性化領域的可行性。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

功率放大器測試平臺

對采集到的信號作傅里葉變換,計算基波及諧波分量的幅值與相位。圖2中,展示的是基波及三、五次諧波分量的幅值隨輸入信號強度的增加而變化過程,其中,基波在輸入信號達到5dBm時開始趨于飽和,諧波量繼續(xù)隨著輸入幅值的增加而增加。3.2 基于諧波探測的功放輸出波形擬合

本文中使用最小二乘的方法,基于已知的輸入信號與諧波分量之間的關系,計算式(7、8)中參數(shù)bnmcnm而確定輸出信號的諧波量的幅值、相位與輸入信號幅值之間的關系。將輸入信號的幅值作為自變量帶入模型,即可計算出輸出信號中各個頻點的數(shù)值。通過快速傅里葉逆變換,或者是多個單頻信號混合的方式,就可以得到一個精準還原的功率放大器輸出波形。圖3中以輸入信號為13dBm的信號為例,比對了基于模擬擬合出的波形與實際測試采集的波形。在將通過波形還原得到的波形與實際測量的波形進行相減后,得到兩個曲線間的最大誤差不超過輸出信號最大值的2%�；谝陨蠈嶒灴梢钥闯�,5個頻點的諧波探測模型已經(jīng)可以達到很好波形擬合效果,且相比于記憶深度為3的5階記憶模型,諧波探測方法的計算量僅為前者的1/30。4 基于諧波探測的前饋法

【參考文獻】：
期刊論文
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