典型文献
5G宽带功率放大器行为模型重构算法仿真研究
文献摘要：
构建精确的功率放大器行为模型有助于设计及优化强非线性射频功放系统,也能够为功放预失真器的设计提供模型依据.因此,为获取高效简洁的功放行为模型,提出一种基于Dice准则的最小二乘算法(Least Squares Algorithm),借助粒子群优化方法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数优化,这种新的功放行为模型重构算法称为DLS-PSO算法,将DLS-PSO算法用于非线性广义记忆多项式功率放大器的系数裁剪,仿真结果表明,DLS-PSO算法的稀疏模型能够有效提高功放模型的建模精度及求解模型参数的收敛速度.
文献关键词：
功率放大器;行为模型;最小二乘;粒子群优化;广义记忆多项式
中图分类号：
作者姓名：
刘金亭;李明玉
作者机构：
重庆工商职业学院;电子信息工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]刘金亭;李明玉-.5G宽带功率放大器行为模型重构算法仿真研究)[J].广东通信技术,2022(10):61-63
A类：
功放行为模型
B类：
宽带功率放大器,模型重构,重构算法,算法仿真,仿真研究,强非线性,射频功放,预失真,真器,Dice,最小二乘算法,Least,Squares,Algorithm,粒子群优化,Particle,Swarm,Optimization,PSO,法称,DLS,广义记忆多项式,裁剪,稀疏模型,高功放,建模精度,解模,收敛速度
AB值：
0.328447
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