[发明专利]一种基于分段仿射的功率放大器行为建模方法及装置

权利要求书

1.一种基于分段仿射的功率放大器行为建模方法，其特征在于，包括：

根据预设的分段仿射方法、预设的输入数据以及输出数据建立功率放大器行为所对应的分段仿射逼近模型，其中，所述分段仿射逼近模型包括多个子模型；

根据预设的有序聚类分析算法对所述分段仿射逼近模型中的多个子模型进行聚类得到聚类后的分段仿射逼近模型，其中，所述聚类后的分段仿射逼近模型中任一类用同一子模型表示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的分段仿射方法、预设的输入数据以及输出数据建立功率放大器行为所对应的分段仿射逼近模型，包括：

根据所述预设的输入数据和输出数据建立所述功率放大器的特性曲线，根据所述预设的分段仿射方法分段逼近所述特性曲线确定出分段数目、每段所对应的输入数据范围和参数向量；

根据所述每段所对应的输入数据范围和参数向量以及预设输入数据的非线性仿射函数建立子模型，根据所述子模型得到所述分段仿射逼近模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分段仿射逼近模型通过下式表示：

其中，f(x)表示所述分段仿射逼近模型；φ(x)表示输入数据的非线性仿射函数：表示各个子模型对应的参数向量；x表示输入数据；表示每段所对应的输入数据范围。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据预设的有序聚类分析算法对所述分段仿射逼近模型中的多个子模型进行聚类得到聚类后的分段仿射逼近模型，包括：

根据所述预设的有序聚类分析算法计算所述分段仿射逼近模型中任意两个子模型对应参数向量之间的欧氏距离；

将所述欧氏距离小于预设阈值的子模型划分为一类，将每类用相同子模型表示得到所述聚类后的分段仿射逼近模型。

5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预设的约束条件对所述每个子模型对应的参数向量进行稀疏简化优化得到简化后的参数向量；

根据所述简化后的参数向量调整所述聚类后的分段仿射逼近模型得到简化后的分段仿射逼近模型，将所述简化后的分段仿射逼近模型作为所述功率放大器的行为模型。

6.一种基于分段仿射的功率放大器行为建模装置，其特征在于，包括：

建模单元，用于根据预设的分段仿射方法、预设的输入数据以及输出数据建立功率放大器行为所对应的分段仿射逼近模型，其中，所述分段仿射逼近模型包括多个子模型；

聚类单元，用于根据预设的有序聚类分析算法对所述分段仿射逼近模型中的多个子模型进行聚类得到聚类后的分段仿射逼近模型，其中，所述聚类后的分段仿射逼近模型中任一类用同一子模型表示。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述建模单元，具体用于：

根据所述预设的输入数据和输出数据建立所述功率放大器的特性曲线，根据所述预设的分段仿射方法分段逼近所述特性曲线确定出分段数目、每段所对应的输入数据范围和参数向量；

根据所述每段所对应的输入数据范围和参数向量以及预设输入数据的非线性仿射函数建立子模型，根据所述子模型得到所述分段仿射逼近模型。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分段仿射逼近模型通过下式表示：

其中，f(x)表示所述分段仿射逼近模型；φ(x)表示输入数据的非线性仿射函数；表示各个子模型对应的参数向量；x表示输入数据；表示每段所对应的输入数据范围。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述聚类单元，用于：

根据所述预设的有序聚类分析算法计算所述分段仿射逼近模型中任意两个子模型对应参数向量之间的欧氏距离；

将所述欧氏距离小于预设阈值的子模型划分为一类，将每类用相同子模型表示得到所述聚类后的分段仿射逼近模型。

10.如权利要求6～9任一项所述的装置，其特征在于，还包括简化单元；所述简化单元，具体用于：

根据预设的约束条件对所述每个子模型对应的参数向量进行稀疏简化优化得到简化后的参数向量；

根据所述简化后的参数向量调整所述聚类后的分段仿射逼近模型得到简化后的分段仿射逼近模型，将所述简化后的分段仿射逼近模型作为所述功率放大器的行为模型。