一种改进的非线性记忆功放行为建模与仿真

作者：刘金亭; 曹李华; 李明玉; 胡珺珺

来源：计算机仿真, 2019, 36(02): 132-135.

• 记忆多项式
• 行为模型
• 动态偏差缩减法
• 归一化均方误差

为提高记忆非线性功率放大器的行为建模精度,提出了一种添加偶数阶非线性项的记忆多项式行为模型,称为广义记忆多项式行为模型(Generalized memory Polynomial Behavioral Model,GMPBM)。同时,为克服模型计算复杂度随非线性阶数和记忆深度呈指数级增长的问题,采用动态偏差缩减方法对所提模型进行简化。借助MATLAB仿真平台将新模型与传统功放模型进行对比仿真。结果表明,GMPBM模型能够更好的逼近功放的非线性特性,同时归一化均方误差(Normalized mean square error,NMSE)指标较传统Volterra级数模型得到明显的改善,验证了所提模型的精确性和有效性。

• 单位
  重庆大学; 重庆邮电大学移通学院