Power Amplifier

Усилитель мощности модели с памятью

  • Библиотека:
  • RF Blockset / Конверт Схемы / Элементы

Описание

Усилители мощности 2D порта моделей блока Power Amplifier. Многочленное выражение памяти, выведенное из ряда Волтерры, моделирует нелинейное отношение между сигналами ввода и вывода. Этот усилитель мощности включает эффекты памяти, потому что выходной ответ зависит от текущего входного сигнала и входного сигнала в предыдущие разы. Эти усилители мощности полезны при передаче широкополосных или узкополосных сигналов.

Параметры

развернуть все

Тип модели в виде Memory polynomial, Generalized Hammerstein, Cross-Term Memory, или Cross-Term Hammerstein. Следующая таблица обобщает характеристики различных моделей:

МодельДанные о характеристикеТип коэффициентовВнутриполосный спектральный переростВнеполосная гармоническая генерация
Memory polynomial (значение по умолчанию)Полоса пропускания (я, Q)КомплексДаНет
Generalized HammersteinИстинная полоса пропусканияДействительныйДаДа
Cross-Term MemoryПолоса пропускания (я, Q)КомплексДаНет
Cross-Term HammersteinИстинная полоса пропусканияДействительныйДаДа

  • Memory polynomial – Эта узкополосная реализация полинома памяти (уравнение (19) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий в высокой частоте.

    Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей комплексной матрицы размерностей Memory Depth (mem)× Порядок напряжения (градус):

    [C11V0C12V0|V0|C1,градусV0|V0|градус1C21V1C22V1|V1|C2,градусV1|V1|deg1Cmem,1Vmem1Cmem,2Vmem1|Vmem1|Cmem,градусVmem1|Vmem1|deg1].

    В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет сумму задержки.

  • Generalized Hammerstein – Эта широкополосная реализация полинома памяти (уравнение (18) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными множителями несущих частот, и получает внутриполосный спектральный перерост. Увеличение степени нелинейности увеличивает число внеполосных сгенерированных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, действующие в низкой частоте.

    Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей действительной матрицы размерностей Memory Depth (mem)× Порядок напряжения (градус):

    [C11V0C12V02C1,градусV0градусC21V1C22V12C2,градусV1градусCmem,1Vmem1Cmem,2Vмадам12Cmem,градусVмадам1deg].

    В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет сумму задержки.

  • Cross-Term Memory – Эта узкополосная реализация полинома памяти (уравнение (23) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий в высокой частоте. Модель включает продвижение, и отставание памяти называет и обеспечивает обобщенную реализацию модели полинома памяти.

    Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов матрицы, заданной поэлементно продукт

    C.* MCTM,

    где C является комплексной матрицей коэффициентов размерностей Memory Depth (mem)×{ Глубина памяти (мадам)( Порядок напряжения (градус)1)+1} и

    MCTM=[V0V1Vmem1][1|V0||V1||Vmem1||V0|2|Vmem1|2|V0|deg1|Vmem1|deg1]=[V0V0|V0|V0|V1|V0|Vmem1|V0|V0|2V0|Vmem1|2V0|V0|deg1V0|Vmem1|deg1V1V1|V0|V1|V1|V1|Vmem1|V1|V0|2V1|Vmem1|2V1|V0|deg1V1|Vmem1|deg1Vmem1Vmem1|V0|Vmem1|V1|Vmem1|Vmem1|Vmem1|V0|2Vmem1|Vmem1|2Vmem1|V0|deg1Vmem1|Vmem1|deg1].

    В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству условий памяти. Индекс сигнала представляет сумму задержки. Дополнительные столбцы, которые не появляются в Memory polynomial модель представляет перекрестные условия.

  • Cross-Term Hammerstein – Эта широкополосная реализация полинома памяти работает с конвертом входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными множителями несущих частот, и получает внутриполосный спектральный перерост. Увеличение порядка нелинейности увеличивает число внеполосных сгенерированных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, действующие в низкой частоте.

    Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов матрицы, заданной поэлементно продукт

    C.* MCTH,

    где C является комплексной матрицей коэффициентов размерностей Memory Depth (mem)×{ Глубина памяти (мадам)( Порядок напряжения (градус)1)+1} и

    MCTH=[V0V1Vmem1][1V0V1Vmem1V02Vмадам12V0deg1Vмадам1deg1]=[V0V02V0V1V0Vmem1V03V0Vмадам12V0degV0Vмадам1deg1V1V1V0V12V1Vmem1V1V02V1Vмадам12V1V0deg1V1Vмадам1deg1Vmem1Vmem1V0Vmem1V1Vмадам12Vmem1V02Vмадам13Vmem1V0deg1Vмадам1deg].

    В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству условий памяти. Индекс сигнала представляет сумму задержки. Дополнительные столбцы, которые не появляются в Generalized Hammerstein модель представляет перекрестные условия.

Матрица коэффициентов в виде комплексной матрицы для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели и как действительная матрица для Generalized Hammerstein и Cross-Term Hammerstein модели.

  • Для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели, можно идентифицировать комплексную матрицу коэффициентов на основе измеренного комплекса (я, Q) характеристика усилителя выхода по сравнению с входом. Как пример, смотрите, что помощник функционирует в Расчете Матрицы коэффициентов.

  • Для Generalized Hammerstein и Cross-Term Hammerstein модели, можно идентифицировать действительную матрицу коэффициентов на основе измеренной действительной полосы пропускания характеристика усилителя выхода по сравнению с входом.

Размер матрицы зависит от количества задержек и степени системной нелинейности.

  • Для Memory polynomial и Generalized Hammerstein модели, матрица имеет размерности Memory Depth (mem)× Порядок напряжения (градус).

  • Для Cross-Term Memory и Cross-Term Hammerstein модели, матрица имеет размерности Memory Depth (mem)×{ Глубина памяти (мадам)( Порядок напряжения (градус)1)+1}.

Демонстрационный интервал данных ввода - вывода раньше идентифицировал матрицу коэффициентов в виде действительной положительной скалярной величины.

Точность модели может быть затронута, если содействующий шаг расчета отличается от размера шага симуляции, заданного в Блоке Configuration. Для лучших результатов используйте содействующий шаг расчета, по крайней мере, столь же большой как размер шага симуляции.

Введите сопротивление в виде действительной положительной скалярной величины.

Выведите сопротивление в виде действительной положительной скалярной величины.

Выберите этот параметр, чтобы заземлить и скрыть отрицательные терминалы. Очистите параметр, чтобы отсоединить отрицательные терминалы. Путем представления этих терминалов можно соединить их с другими частями модели.

Алгоритмы

развернуть все

Ссылки

[1] Морган, Деннис Р., Чжэнсян Ма, Джэехиеонг Ким, Михаэль Г. Цирдт и Джон Пэсталан. "Обобщенная Модель Полинома Памяти для Цифрового Предварительного искажения Усилителей мощности". IEEE® Transactions на Обработке сигналов. Издание 54, № 10, октябрь 2006, стр 3852–3860.

[2] Гань, Литий и Эмэд Абд-Элрэди. "Цифровое Предварительное искажение Систем Полинома Памяти с помощью Прямого и Косвенного Изучения Архитектур". В Продолжениях Одиннадцатой Международной конференции IASTED по вопросам Обработки сигналов и Обработки изображений (SIP) (Ф. Крус-Ролдан и Н. Б. Смит, редакторы), № 654-802. Калгари, AB: Нажатие ACTA, 2009.

Введенный в R2017b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте