检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江科技学院,浙江杭州310023 [2]浙江大学信息科学与工程学院,浙江杭州310027 [3]宁波大学信息学院通信技术研究所,浙江宁波315211
出 处:《电路与系统学报》2008年第5期90-94,共5页Journal of Circuits and Systems
基 金:国家自然科学基金资助项目(60372026);宁波市科技攻关项目(2003B10012)
摘 要:目前的射频功率放大器模型通常将其看作无记忆器件,但在宽带通信系统中,功率放大器的记忆效应明显,无记忆模型无法准确描述其输入输出特性。本文对功率放大器的Volterra级数模型进行了简化,在考虑记忆效应的同时,也有效克服了一般Volterra级数模型参数数量过于庞大的缺点。采用观测矩阵维数固定的递推最小二乘算法对模型参数进行辨识,不仅能实时跟踪射频功率放大器非线性特性的变化,而且减小了参数辨识所需的运算量和数据存储空间。Most existing behavioral models of RF power amplifiers (PAs) assume that PAs are memoryless devices. But in wideband communication systems, PA memory effects are typically observed and memoryless models can no longer accurately depict the input-output relationship of PAs. A novel behavioral model based on simplified Volterra series is proposed to treat memory effects and reduce the complexity of general Volterra model. Since the characteristics of amplifiers change during transmission time, a recursive least squares algorithm with size-fixed observation matrices is developed to update the parameters of the proposed PA model. The identification algorithm can decrease computational complexity and data storage space and facilitate real-time online identification.
关 键 词:射频功率放大器 记忆效应 VOLTERRA级数 辨识 最小二乘
分 类 号:TN929.5[电子电信—通信与信息系统]
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