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基于时延支持向量回归的射频功率放大器动态行为建模

DOI：10.1109/TMTT.2018.2884414 期刊：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 本文提出了一种基于时延支持向量回归（SVR）方法的新型动态行为建模技术。作为先进的机器学习算法，SVR方法综合考虑器件非线性和记忆效应，为射频功率放大器（PA）的行为建模提供了有效方案。该技术阐述了基本建模原理并详述了模型提取流程。与传统人工神经网络（ANN）需耗时确定最佳模型配置不同，SVR通过网格搜索技术可快速获得最优模型。文中还给出了针对射频PA的最优SVR模型选择实例——与默认SVR模型相比，所选模型性能显著提升。实验采用LDMOS PA、单管氮化镓（GaN）PA及Doherty GaN PA进行验证，证明新建模方法具有高效精准的预测能力。相较于传统Volterra模型、标准分段线性模型及基于ANN的模型，本SVR模型在合理复杂度下实现了更优性能。此外研究表明，该模型能准确预测PA在不同于建模输入功率电平下的工作行为。
作者： Jialin Cai，Chao Yu，Lingling Sun，Shichang Chen，Justin B. King
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于时延支持向量回归的射频功率放大器动态行为建模技术，以解决非线性和记忆效应问题，在精度和效率上优于传统方法。

研究成果

所提出的时延支持向量回归（SVR）模型为具有非线性和记忆效应的射频功率放大器（PA）提供了高效精确的行为建模，在性能上优于沃尔泰拉、分段线性以及基于人工神经网络的传统方法。该模型展现出良好的外推能力，并可通过网格搜索快速优化。

研究不足

该模型可能需要在更宽的功率范围内进行外推时进一步优化，在网格搜索过程中可能会计算密集。GaN器件中的陷阱效应增加了建模复杂性。

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