射频功率放大器最优行为模型的选取与指纹特征的识别

发布时间：2017-12-03 19:05

  本文关键词：射频功率放大器最优行为模型的选取与指纹特征的识别

  更多相关文章： 射频功率放大器 行为模型 Wiener模型 Hammerstein模型 NARMA模型

【摘要】：射频功率放大器作为通信设备中不可或缺的一部分,具有非线性性和记忆特性两大特征。射频功率放大器的行为模型是用数学的手段研究该系统的重要手段。运用行为模型的原理计算模型参数(例如非线性程度和记忆深度),并且将其作为表征射频功率放大器性能的重要指标,是一件很有意义的工作：一方面,建立射频功率放大器的行为模型不仅能够降低使用物理设备模型带来的成本、通过封装物理模型进行知识产权的保护,更能预测、评估和量化其对通信系统的性能,提高拟合输出信号的精度；另一方面,在电子对抗中,提取敌方射频功率放大器的最优行为模型,可将模型参数作为指纹,利用其不随外部条件改变的固有特征,实现射频功率放大器的个体识别。本文提出了射频功率放大器最优行为模型的选取与指纹特征识别的几种方法：(1)针对Wiener模型、Hammerstein模型和非线性自回归滑动平均模型(NARMA)模型,提出了基于加权最小二乘法的最优行为模型选取方法,以及计算最优模型参数(指纹特征)的计算方法,给出了数学分析,并对实际信号进行了数值仿真计算与验证。(2)对于Hammerstein模型,采用不同的正交多项式替代经典模型中刻画非线性放大器的奇次项Taylor级数,提出了基于不同正交多项式的改进的Hammerstein最优模型。(3)针对Wiener模型、Hammerstein模型和非线性自回归滑动平均模型(NARMA)模型的不同最优行为模型,分析与比较得出给定实际射频功率放大器的最优行为模型。
【学位授予单位】：中国工程物理研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1249706