射频功放的行为模型研究.pdf

致谢

感谢国家自然科学基金“宽带射频功率放大器非线性及行为模型的研究”的大力支
持。
本文的工作是在导师南敬昌教授的精心指导和悉心关怀下完成的。南老师严谨的治学
态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响，他渊博的学识，谦虚谨慎、实事求是的
品格，严谨细致的治学之风，为我树立了榜样。这两年来导师对我的学习、生活上给予了
许多关心和帮助，不仅让我学到了很多的理论知识，而且还给了我很好的科研机会，这些
都将融入到我未来的奋斗当中，使我受益终身。并且还教会我踏实认真的治学和为人的态
度，对我的人生之路产生了重大的影响，在此衷心感谢南老师对我的关心和指导。
科研和撰写此文期间，实验室同学对我的工作给予了热情的帮助，与他们的共同学习
和讨论使我受益颇多，在此向他们表示诚挚的感谢。
最后我要特别感谢我的父母，是他们将我养育成人，给了我无私的爱，在写论文的日
日夜夜里，他们始终都在给我默默地支持和鼓励。

摘要

随着现代无线通信的迅速发展，为缩短射频微波领域的产品设计周期和提高其精度，
对通信系统最重要的器件-功率放大器的系统级仿真提出了更高的要求，尤其随着微波电路
仿真技术与数字预失真技术的发展，研究射频功率放大器的行为模型对提高仿真系统的性
能有着重要的意义。
基于国家自然科学基金“宽带射频功率放大器非线性及行为模型的研究”，本文对功率
放大器行为模型的研究是利用ADS软件仿真的采样数据和Matlab软件进行研究，主要内
容有：
介绍了功率放大器的特性和最常见的功放行为模型，并仿真验证了其中的复系数多项
式模型、Saleh模型、记忆多项式模型、Volterra模型以及RBF神经网络模型。
对基于Volterra级数的模型进行了改进，包括简化了原Saleh模型的参数求解过程的
基于Saleh函数的模型和简化了Volterra模型系数和提高其精度的Volterra-Laguerre模型。
在BP神经网络模型的基础上，提出了提高其精度的记忆BP神经网络模型与PSO_BP
神经网络模型。另外研究并建模了PSO优化模型参数的ε−支持向量回归机预测模型。
为了更好的描述实际的射频功放，建立了功放的动态行为模型，仿真表明改进后的模
型具有更稳定的精度和良好的自适应能力。最后分析了如何通过实验测量的方法来验证行
为模型的实际性能以及行为模型的实际构建与应用。

关键词：射频功放；行为模型；Volterra级数；神经网络；支持向量机

Abstract

Withtherapiddevelopmentofmodernwirelesscommunication,toreduceproductdesign
cyclesandincreaseitsprecisionintheradiofrequencymicrowavefield,thekeydeviceof
communicationsystem-poweramplifierssystem-levelsimulationneedsthehigherdemand.
Especiallythedevelopmentofthemicrowavecircuitsimulationanddigitalpredistortion
technology,studyonbehavioralmodelsofRFpoweramplifierhastheimportantsignificanceto
enhancetheperformanceofsimulationsystem.
ThisarticleisbasedontheNationalNaturalSciencesFoundation“Studyonnonlinearity
andbehavioralmodelsforbroadbandRFpoweramplifier”,studyonbehavioralmodelsofpower
amplifieradoptstheMatlabsoftwareandthesampleddataofADSsoftwaresimulation,themain
contentinclude:
Introducespoweramplifiercharacteristicsandcommonbehavioralmodels,simulatesand
validatesthecomplexcoefficientpolynomialmodel,theSalehmodel,thememorypolynomial
model,theVolterramodelaswellastheRBFneuralnetworkmodel.
ImprovesbehavioralmodelsbasedonVolterraseries,incl