本章全面推导了新的修正贝塞尔-傅立叶(MBF)非线性射频功率放大器(PA)无记忆行为模型,并对其特性进行了探讨和描述。它的性能与其他主要竞争车型相比是最有利的。本章有效地证明了它是微波和毫米波无记忆功放行为建模的首选模型。这一新模型源于寻找比贝塞尔-傅立叶(BF)模型精度更高的低阶模型,同时改进的Saleh(MS)模型是目前使用的最佳无记忆小信号到大信号PA行为模型[1–6]例如,需要不断重新计算模型参数的情况,例如,在具有线性存储器的功放自适应预失真线性化器中〔7–11〕,或在包含非线性功放的大型多载波和/或多波段子系统仿真中。对于后一种情况——单个正交频分复用(OFDM)空中接口将是一个常见的现代示例——具有可访问可分解特性的PA模型是可取的。BF模型和现在新的MBF模型就是这样的例子。这里的可分解性是指单独产生、隔离、包括或排除每个和所有非线性PA谐波和互调产物(IMP)、多径和相邻信道干扰信号的能力。
要证明新模式的优越性,自然需要与其他模式进行比较分析。在这里,这种分析是以相同的物理测量为基准的。因此,第1.1.2节首先描述了用于该分析的模型提取的物理环境。详细介绍了L波段横向扩散金属氧化物半导体(LDMOS)功率放大器和现代宽带码分多址(WCDMA)信号,它们在本章中用于模型提取、验证和比较。这是一个典型的现代固态功率放大器;其他功率放大器的结果,这里没有介绍,是非常相似的。然后,在第1.1.3节中,总结了BF模型,其中MBF模型是寻求改进的。特别是从模型精度的角度,特别强调了低阶高炉模型的异常精度差距。第1.1.4节列出了MBF推导。这就需要对BF模型的起源和组成进行更深入的阐述。介绍了推导功率放大器的假设射频瞬时电压传输特性(IVTC)的概念及其复FS近似。探索两者之间的关系可以发现更精确的低阶模型。在此基础上,说明了如何导出新的MBF模型,利用该模型可以直接提取精度更高的低阶模型。本次展览的进一步好处是对BF模型获得了新的有用见解。在第1.1.5节中,提取并分析了LDMOS PA的各种MBF模型及其IVTC。第1.1.6节主要介绍三阶MBF模型的模型精度和行为预测性能与其他已建立的低阶模型相比有多好。第1.1.7节阐述了关键结论。
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