CN110135004B - 一种宽带射频功放的动态非线性建模系统 - Google Patents

一种宽带射频功放的动态非线性建模系统 Download PDF

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CN110135004B CN201910306179.6A CN201910306179A CN110135004B CN 110135004 B CN110135004 B CN 110135004B CN 201910306179 A CN201910306179 A CN 201910306179A CN 110135004 B CN110135004 B CN 110135004B
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Abstract

本发明公开了一种宽带射频功放的动态非线性建模系统，包括无记忆效应处理单元、系数分解记忆效应处理单元和加法器，无记忆效应处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示，系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的记忆多项式模型、系数分解的广义记忆多项式模型或者系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现；优点是在保证建模精度较高和复杂度较低的基础上，可以减少模型系数数量，减少训练时所耗的计算资源量，方便硬件实现。

Description

一种宽带射频功放的动态非线性建模系统
技术领域
本发明涉及一种动态非线性建模系统，尤其是涉及一种宽宽带射频功放的动态非线性建模系统。
背景技术
近年来，宽带射频功放的动态非线性建模系统(即动态非线性模型)得到了广泛的研究。Volterra级数模型作为动态非线性模型的基础，具有很高的建模精度，但存在复杂度过高的问题。为了克服Volterra级数模型复杂度高的问题，研究人员通过对Volterra级数模型进行串并组合，提出了一些简单的动态非线性模型，如传统记忆多项式非线性模型、改进型Hammerstein非线性模型和广义记忆多项式非线性模型等。尽管这些非线性模型相比Volterra级数模型复杂度有所降低，然而这些非线性模型为了保证建模精度，非线性阶次和记忆深度会比较高，而随着非线性阶次和记忆深度的升高，模型系数数量会大幅增加，导致训练时所耗计算资源大幅度增高，存在难以硬件实现等问题。
为了能够实现复杂度和建模精度的良好折中，同时又能够进一步减少系数数量，减少训练时所耗的计算资源量，进而方便硬件实现。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种在保证建模精度较高和复杂度较低的基础上，可以减少模型系数数量，减少训练时所耗的计算资源量，方便硬件实现的宽带射频功放的动态非线性建模系统。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种宽带射频功放的动态非线性建模系统，包括无记忆效应处理单元、系数分解记忆效应处理单元和加法器，所述的无记忆效应处理单元和所述的系数分解记忆效应处理单元分别具有输入端和输出端，所述的加法器具有第一加数输入端、第二加数输入端和和输出端，所述的无记忆效应处理单元的输入端和所述的系数分解记忆效应处理单元的输入端连接且其连接端为所述的动态非线性建模系统的输入端，所述的无记忆效应处理单元的输出端和所述的加法器的第一加数输入端连接，所述的系数分解记忆效应处理单元的输出端和所述的加法器的第二加数输入端连接，所述的加法器的和输出端为所述的动态非线性建模系统的输出端；
将宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号记为x(n)，所述的动态非线性建模系统的输入端接入信号x(n+M)，x(n+M)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第M个采样时刻的采样信号，M＝0,1,2,3,......η，η为大于等于1且小于等于10的整数，将所述的无记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y1(n)，所述的系数分解记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y2(n)，所述的加法器的和输出端输出信号y(n)＝y1(n)+y2(n)；
所述的无记忆效应处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示为：
Figure BDA0002029288020000021
其中，f为所述的无记忆效应处理单元的最高阶次，f为正整数，e为所述的无记忆效应处理单元的最低阶次，e为大于等于零的整数，f﹥e，
Figure BDA0002029288020000022
为所述的无记忆效应处理单元的系数，符号“| |”为取模符号，γ＝e,e+1,…,f；
当M＝0时，所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的记忆多项式模型实现，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000023
其中，r为系数分解的记忆多项式模型的阶数，r为大于等于1的整数，s为系数分解的记忆多项式模型的记忆深度，s为大于等于1的整数，hw和pq为系数分解的记忆多项式的系数；符号| |为取模符号，w＝0,1,…,r，q＝0,1,…,s-1；
当M＝1,2,3,......η时，所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型或者系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现；
当所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000031
式(3)中，
Figure BDA0002029288020000032
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项，Ka为包络对齐项的阶数，Ka为大于等于1的整数，La为包络对齐项的记忆深度，La为大于等于1的整数，k1＝0,1,…,Ka，l1＝0,1,…,La-1，/>
Figure BDA0002029288020000036
和/>
Figure BDA0002029288020000037
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项的系数，当l1＝0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l1≠0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000033
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项，Kb为包络滞后项的阶数，Kb为大于等于1的整数，Lb为包络滞后项的记忆深度，Lb为大于等于1的整数，Mb为包络滞后项的滞后度，Mb为大于等于1的整数，k2＝1,…,Kb，l2＝0,1,…,Lb-1，m1＝1,…,Mb，/>
Figure BDA0002029288020000034
和/>
Figure BDA0002029288020000035
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项的系数；
x(n-l2-m1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l2+m1个采样时刻的采样信号；
当l2＝0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l2≠0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000041
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项，Kc为包络超前项的阶数，Kc为大于等于1的整数，Lc为包络超前项的记忆深度，Lc为大于等于1的整数，Mc为包络超前项的超前度，Mc为大于等于1的整数，；k3＝1,…,Kc，l3＝0,1,…,Lc-1，m2＝1,…,Mc，/>
Figure BDA0002029288020000042
和/>
Figure BDA0002029288020000043
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项的系数；
当l3＝0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3≠0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
当l3-m2等于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3-m2小于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第l3-m2个采样时刻的采样信号，当l3-m2大于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l3-m2个采样时刻的采样信号；
当所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000044
其中，
Figure BDA0002029288020000045
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项，Md为超前记忆深度，Md为正整数，g为复包络超前项的阶数，g为正整数，K为复包络超前项的记忆深度，K为正整数，m＝1，2，…，Md，q1＝0,1,…,K-1，k4＝0,…,g，/>
Figure BDA0002029288020000046
和/>
Figure BDA0002029288020000047
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项的系数；
当q1＝0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1≠0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1个采样时刻的采样信号；
当q1-m等于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1-m大于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1-m个采样时刻的采样信号，当q1-m小于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第q1-m个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000051
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络对齐项，符号| |为取模符号，R为复包络对齐项的阶数，R为正整数，S为复包络对齐项的记忆深度，S为正整数，/>
Figure BDA0002029288020000052
和/>
Figure BDA0002029288020000053
为复包络对齐项的系数，k5＝0,…,R，q2＝0,1,…,S-1，
当q2＝0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q2≠0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q2个采样时刻的采样信号。
与现有技术相比，本发明的优点在于通过无记忆效应处理单元、系数分解记忆效应处理单元和加法器构建宽带射频功放的动态非线性建模系统，无记忆效应处理单元和系数分解记忆效应处理单元分别具有输入端和输出端，加法器具有第一加数输入端、第二加数输入端和和输出端，无记忆效应处理单元的输入端和系数分解记忆效应处理单元的输入端连接且其连接端为动态非线性建模系统的输入端，无记忆效应处理单元的输出端和加法器的第一加数输入端连接，系数分解记忆效应处理单元的输出端和加法器的第二加数输入端连接，加法器的和输出端为动态非线性建模系统的输出端，将宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号记为x(n)，动态非线性建模系统的输入端接入信号x(n+M)，x(n+M)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第M个采样时刻的采样信号，M＝0,1,2,3,......，将无记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y1(n)，系数分解记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y2(n)，加法器的和输出端输出信号y(n)＝y1(n)+y2(n)，无记忆效应处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示，当M＝0时，系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的记忆多项式模型实现，当M＝m时，系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型或者系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现，本发明将模型系数进行了分解，从而降低模型复杂度，减少模型系数数量，在保证建模精度较高和复杂度较低的基础上，可以减少模型系数数量，减少训练时所耗的计算资源量，方便硬件实现。
附图说明
图1为本发明的结构原理框图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例：如图1所示，一种宽带射频功放的动态非线性建模系统，包括无记忆效应处理单元、系数分解记忆效应处理单元和加法器，无记忆效应处理单元和系数分解记忆效应处理单元分别具有输入端和输出端，加法器具有第一加数输入端、第二加数输入端和和输出端，无记忆效应处理单元的输入端和系数分解记忆效应处理单元的输入端连接且其连接端为动态非线性建模系统的输入端，无记忆效应处理单元的输出端和加法器的第一加数输入端连接，系数分解记忆效应处理单元的输出端和加法器的第二加数输入端连接，加法器的和输出端为动态非线性建模系统的输出端；
将宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号记为x(n)，动态非线性建模系统的输入端接入信号x(n+M)，x(n+M)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第M个采样时刻的采样信号，M＝0,1,2,3,......η，η为大于等于1且小于等于10的整数，将无记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y1(n)，系数分解记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y2(n)，加法器的和输出端输出信号y(n)＝y1(n)+y2(n)；
无记忆效应处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示为：
Figure BDA0002029288020000061
其中，f为无记忆效应处理单元的最高阶次，f为正整数，e为无记忆效应处理单元的最低阶次，e为大于等于零的整数，f﹥e，
Figure BDA0002029288020000071
为无记忆效应处理单元的系数，符号“| |”为取模符号，γ＝e,e+1,…,f；
当M＝0时，系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的记忆多项式模型实现，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000072
其中，r为系数分解的记忆多项式模型的阶数，r为大于等于1的整数，s为系数分解的记忆多项式模型的记忆深度，s为大于等于1的整数，hw和pq为系数分解的记忆多项式的系数；符号| |为取模符号，w＝0,1,…,r，q＝0,1,…,s-1；
当M＝1,2,3,......η时，系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型或者系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现；
当系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000073
式(3)中，
Figure BDA0002029288020000074
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项，Ka为包络对齐项的阶数，Ka为大于等于1的整数，La为包络对齐项的记忆深度，La为大于等于1的整数，k1＝0,1,…,Ka，l1＝0,1,…,La-1，/>
Figure BDA0002029288020000075
和/>
Figure BDA0002029288020000076
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项的系数，当l1＝0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l1≠0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000081
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项，Kb为包络滞后项的阶数，Kb为大于等于1的整数，Lb为包络滞后项的记忆深度，Lb为大于等于1的整数，Mb为包络滞后项的滞后度，Mb为大于等于1的整数，k2＝1,…,Kb，l2＝0,1,…,Lb-1，m1＝1,…,Mb，/>
Figure BDA0002029288020000082
和/>
Figure BDA0002029288020000083
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项的系数；
x(n-l2-m1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l2+m1个采样时刻的采样信号；
当l2＝0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l2≠0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000084
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项，Kc为包络超前项的阶数，Kc为大于等于1的整数，Lc为包络超前项的记忆深度，Lc为大于等于1的整数，Mc为包络超前项的超前度，Mc为大于等于1的整数，；k3＝1,…,Kc，l3＝0,1,…,Lc-1，m2＝1,…,Mc，/>
Figure BDA0002029288020000085
和/>
Figure BDA0002029288020000086
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项的系数；
当l3＝0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3≠0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
当l3-m2等于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3-m2小于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第l3-m2个采样时刻的采样信号，当l3-m2大于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l3-m2个采样时刻的采样信号；
当系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure BDA0002029288020000091
其中，
Figure BDA0002029288020000092
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项，Md为超前记忆深度，Md为正整数，g为复包络超前项的阶数，g为正整数，K为复包络超前项的记忆深度，K为正整数，m＝1，2，…，Md，q1＝0,1,…,K-1，k4＝0,…,g，/>
Figure BDA0002029288020000093
和/>
Figure BDA0002029288020000094
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项的系数；
当q1＝0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1≠0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1个采样时刻的采样信号；
当q1-m等于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1-m大于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1-m个采样时刻的采样信号，当q1-m小于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第q1-m个采样时刻的采样信号；
Figure BDA0002029288020000095
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络对齐项，符号| |为取模符号，R为复包络对齐项的阶数，R为正整数，S为复包络对齐项的记忆深度，S为正整数，/>
Figure BDA0002029288020000096
和/>
Figure BDA0002029288020000097
为复包络对齐项的系数，k5＝0,…,R，q2＝0,1,…,S-1，
当q2＝0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q2≠0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q2个采样时刻的采样信号。
本实施例中，无记忆效应处理单元的系数
Figure BDA0002029288020000101
系数分解的记忆多项式的系数hw和pq、系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项的系数/>
Figure BDA0002029288020000102
和/>
Figure BDA0002029288020000103
系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项的系数/>
Figure BDA0002029288020000104
和/>
Figure BDA0002029288020000105
系数分解的广义记忆多项式的包络超前项的系数/>
Figure BDA0002029288020000106
和
Figure BDA0002029288020000107
系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项的系数/>
Figure BDA0002029288020000108
和/>
Figure BDA0002029288020000109
复包络对齐项的系数/>
Figure BDA00020292880200001010
和/>
Figure BDA00020292880200001011
分别可以采用现有成熟的方法训练得到。/>

Claims (1)

1.一种宽带射频功放的动态非线性建模系统，其特征在于包括无记忆效应处理单元、系数分解记忆效应处理单元和加法器，所述的无记忆效应处理单元和所述的系数分解记忆效应处理单元分别具有输入端和输出端，所述的加法器具有第一加数输入端、第二加数输入端和和输出端，所述的无记忆效应处理单元的输入端和所述的系数分解记忆效应处理单元的输入端连接且其连接端为所述的动态非线性建模系统的输入端，所述的无记忆效应处理单元的输出端和所述的加法器的第一加数输入端连接，所述的系数分解记忆效应处理单元的输出端和所述的加法器的第二加数输入端连接，所述的加法器的和输出端为所述的动态非线性建模系统的输出端；
将宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号记为x(n)，所述的动态非线性建模系统的输入端接入信号x(n+M)，x(n+M)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第M个采样时刻的采样信号，M＝0,1,2,3,......η，η为大于等于1且小于等于10的整数，将所述的无记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y1(n)，所述的系数分解记忆效应处理单元的输出端的输出信号记为y2(n)，所述的加法器的和输出端输出信号y(n)＝y1(n)+y2(n)；
所述的无记忆效应处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示为：
Figure FDA0002029288010000011
其中，f为所述的无记忆效应处理单元的最高阶次，f为正整数，e为所述的无记忆效应处理单元的最低阶次，e为大于等于零的整数，f﹥e，
Figure FDA0002029288010000012
为所述的无记忆效应处理单元的系数，符号“| |”为取模符号，γ＝e,e+1,…,f；
当M＝0时，所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的记忆多项式模型实现，其表达式为：
Figure FDA0002029288010000013
其中，r为系数分解的记忆多项式模型的阶数，r为大于等于1的整数，s为系数分解的记忆多项式模型的记忆深度，s为大于等于1的整数，hw和pq为系数分解的记忆多项式的系数；符号| |为取模符号，w＝0,1,…,r，q＝0,1,…,s-1；
当M＝1,2,3,......η时，所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型或者系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现；
当所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure FDA0002029288010000021
式(3)中，
Figure FDA0002029288010000022
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项，Ka为包络对齐项的阶数，Ka为大于等于1的整数，La为包络对齐项的记忆深度，La为大于等于1的整数，k1＝0,1,…,Ka，l1＝0,1,…,La-1，/>
Figure FDA0002029288010000026
和/>
Figure FDA0002029288010000027
为系数分解的广义记忆多项式的包络对齐项的系数，当l1＝0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l1≠0时，x(n-l1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure FDA0002029288010000023
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项，Kb为包络滞后项的阶数，Kb为大于等于1的整数，Lb为包络滞后项的记忆深度，Lb为大于等于1的整数，Mb为包络滞后项的滞后度，Mb为大于等于1的整数，k2＝1,…,Kb，l2＝0,1,…,Lb-1，m1＝1,…,Mb，/>
Figure FDA0002029288010000024
和/>
Figure FDA0002029288010000025
为系数分解的广义记忆多项式的包络滞后项的系数；
x(n-l2-m1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l2+m1个采样时刻的采样信号；
当l2＝0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l2≠0时，x(n-l2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
Figure FDA0002029288010000031
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项，Kc为包络超前项的阶数，Kc为大于等于1的整数，Lc为包络超前项的记忆深度，Lc为大于等于1的整数，Mc为包络超前项的超前度，Mc为大于等于1的整数，；k3＝1,…,Kc，l3＝0,1,…,Lc-1，m2＝1,…,Mc，/>
Figure FDA0002029288010000032
和/>
Figure FDA0002029288010000033
为系数分解的广义记忆多项式的包络超前项的系数；
当l3＝0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3≠0时，x(n-l3)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l1个采样时刻的采样信号；
当l3-m2等于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当l3-m2小于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第l3-m2个采样时刻的采样信号，当l3-m2大于0时，x(n-l3+m2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第l3-m2个采样时刻的采样信号；
当所述的系数分解记忆效应处理单元采用系数分解的改进型广义记忆多项式模型实现时，其表达式为：
Figure FDA0002029288010000034
其中，
Figure FDA0002029288010000035
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项，Md为超前记忆深度，Md为正整数，g为复包络超前项的阶数，g为正整数，K为复包络超前项的记忆深度，K为正整数，m＝1，2，…，Md，q1＝0,1,…,K-1，k4＝0,…,g，/>
Figure FDA0002029288010000041
和
Figure FDA0002029288010000042
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络超前项的系数；
当q1＝0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1≠0时，x(n-q1)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1个采样时刻的采样信号；
当q1-m等于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q1-m大于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q1-m个采样时刻的采样信号，当q1-m小于0时，x(n-(q1-m))为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的未来第q1-m个采样时刻的采样信号；
Figure FDA0002029288010000043
为系数分解的改进型广义记忆多项式的复包络对齐项，符号| |为取模符号，R为复包络对齐项的阶数，R为正整数，S为复包络对齐项的记忆深度，S为正整数，/>
Figure FDA0002029288010000044
和/>
Figure FDA0002029288010000045
为复包络对齐项的系数，k5＝0,…,R，q2＝0,1,…,S-1，
当q2＝0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号，当q2≠0时，x(n-q2)为宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的过去第q2个采样时刻的采样信号。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102855417A (zh) * 2012-09-28 2013-01-02 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法
CN104579187A (zh) * 2014-12-02 2015-04-29 南阳师范学院 用于建模宽带射频功放非线性的神经网络模型
CN105631098A (zh) * 2015-12-23 2016-06-01 南阳师范学院 一种宽带射频功放的广义记忆效应两厢非线性模型

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102855417A (zh) * 2012-09-28 2013-01-02 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法
CN104579187A (zh) * 2014-12-02 2015-04-29 南阳师范学院 用于建模宽带射频功放非线性的神经网络模型
CN105631098A (zh) * 2015-12-23 2016-06-01 南阳师范学院 一种宽带射频功放的广义记忆效应两厢非线性模型

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用;南敬昌等;《计算机应用研究》;20130815(第08期);全文 *
基于QR-RLS脉动阵列的非线性功放建模;曾兴斌等;《微波学报》;20090615(第03期);全文 *
改进型并行双非线性模型的ROF系统非线性建模;惠明等;《微波学报》;20180419(第02期);全文 *

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