[发明专利]一种宽带射频功放的广义记忆效应两厢非线性模型

说明书

本发明公开了一种宽带射频功放的广义记忆效应两厢非线性模型，包括静态非线性无记忆多项式处理单元、广义记忆非线性处理单元和加法器，静态非线性无记忆多项式处理单元的输入端和广义记忆非线性处理单元的输入端分别接入信号x(n+M)，将宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号为x(n)，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＝1,2,3,......；静态非线性无记忆多项式处理单元的输出信号y₁(n)和广义记忆非线性处理单元的输出信号y₂(n)为所述的加法器的两个加数，加法器的输出信号y(n)＝y₁(n)+y₂(n)；优点是模型系数容易训练得到，且建模精度较高。

技术领域

本发明涉及一种宽带射频功放的非线性模型，尤其是涉及一种宽带射频功放的广义记忆效应两厢非线性模型。

背景技术

宽带射频功放的强静态非线性和记忆效应的非线性建模已有较多的相关研究，但是这些无论是记忆多项式非线性模型，传统广义记忆多项式非线性模型还是改进型广义分数阶记忆多项式非线性模型都存在阶次越高，系数发散特性越厉害，数值稳定性越差等问题，同时随着多项式阶次的升高，系数数量大幅增加，训练难度加大。

目前主要使用的三种非线性模型为，式(1)所示的传统广义记忆效应多项式模型、图1所示的改进型Hammerstein非线性模型和图2所示的串行双非线性两厢非线性模型。

传统广义记忆效应多项式模型具有较高的建模精度，但存在模型复杂，系数数量多，训练复杂等问题。而改进型Hammerstein非线性模型由于记忆效应部分仅仅只有0和1阶，阶数较少，且不考虑超前记忆效应，故改进型Hammerstein建模精度不高；串行双非线性两厢非线性模型相对于改进型Hammerstein非线性模型阶数较多，但其同样不考虑超前记忆效应，其建模精度虽然相对于改进型Hammerstein非线性模型稍有提高，但是仍不高，并且串行双非线性两厢模型在模型训练时不能通过线性训练方法一次求解，由此会造成模型系数不易训练得到。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种模型简单，系数数量较少，模型系数容易训练得到，且建模精度较高的宽带射频功放的广义记忆效应非线性模型。

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广义记忆效应两厢非线性模型，包括静态非线性无记忆多项式处理单元、广义记忆非线性处理单元和加法器，所述的静态非线性无记忆多项式处理单元的输入端和所述的广义记忆非线性处理单元的输入端分别接入信号x(n+M)，宽带射频功放的输入端在当前采样时刻的采样信号为x(n)，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＝1,2,3,......；所述的静态非线性无记忆多项式处理单元的输出信号y₁(n)和所述的广义记忆非线性处理单元的输出信号y₂(n)为所述的加法器的两个加数，所述的加法器的输出信号y(n)＝y₁(n)+y₂(n)。

所述的静态非线性无记忆多项式处理单元采用静态非线性无记忆多项式形式表示为：

其中，f为静态非线性无记忆多项式的最高阶次，e为静态非线性无记忆多项式的最低阶次，f﹥e，e和f均为正整数，为静态非线性无记忆多项式的系数，符号“||”为取模符号。

所述的广义记忆非线性处理单元采用改进型广义记忆多项式表示为：