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基于时延支持向量回归的射频功率放大器动态行为建模
摘要： 本文提出了一种基于时延支持向量回归（SVR）方法的新型动态行为建模技术。作为先进的机器学习算法，SVR方法综合考虑器件非线性和记忆效应，为射频功率放大器（PA）的行为建模提供了有效方案。该技术阐述了基本建模原理并详述了模型提取流程。与传统人工神经网络（ANN）需耗时确定最佳模型配置不同，SVR通过网格搜索技术可快速获得最优模型。文中还给出了针对射频PA的最优SVR模型选择实例——与默认SVR模型相比，所选模型性能显著提升。实验采用LDMOS PA、单管氮化镓（GaN）PA及Doherty GaN PA进行验证，证明新建模方法具有高效精准的预测能力。相较于传统Volterra模型、标准分段线性模型及基于ANN的模型，本SVR模型在合理复杂度下实现了更优性能。此外研究表明，该模型能准确预测PA在不同于建模输入功率电平下的工作行为。
关键词： 时间延迟、射频（RF）功率放大器（PAs）、机器学习、动态行为模型、支持向量回归（SVR）
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于平方根的并发双频数字预失真记忆多项式模型
摘要： 本文提出了一种基于二维平方根的新型记忆多项式行为模型。该模型采用一组新的平方根基本函数来描述预失真器特性。由于所提模型仅包含两个嵌套求和项，其系数数量较三重嵌套求和的模型大幅减少。实验结果表明，相比二维数字预失真（2D-DPD）模型，本模型可将系数数量降低66.7%以上。此外，该模型能实现更优的邻道功率比（ACPR）性能：与2D-DPD模型及简易在线系数更新模型相比，归一化均方误差改善达11分贝；相较于二维改进型记忆多项式模型，在保持相近ACPR性能的同时具有更短的运行时间。
关键词： 功率放大器（PAs）、数字预失真（DPD）、双频
更新于2025-09-23 15:22:29