基于增强NARMA结构的宽带功放行为模型

摘要

文章给出了基于增强NARMA结构的宽带信号激励下的功率放大器行为模型,并使用递归最小二秉(RLS)算法进行模型参数的提取和更新,该算法具有良好的自适应跟踪特性和数值鲁棒性,因此能够明显的提高模型的精确性并适合用于硬件实现.通过使用ADs仿真软件去收集一个100W功率放大器输入和输出的时域包络数据来进行模型的生成和验证.计算结果表明,本模型能够真实的捕捉到放大器的非线性特性和记忆效应,与传统的记忆多项式模型(MP)相比较,增强NARMA模型的NNSE降低了约6 dB,并同时降低了模型的复杂度.