MATLAB实现的功率放大器记忆多项式建模与数字预失真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了功率放大器的记忆多项式行为模型，通过非线性参数提取和查找表生成，实现了高精度的数字预失真功能，有效改善功率放大器的幅度和相位失真特性。

详 情 说 明

基于记忆多项式模型的功率放大器行为建模与查找表实现系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的功率放大器记忆多项式行为建模系统，通过建立非线性记忆效应数学模型，构建高效的数字预失真查找表。系统能够准确描述功率放大器的幅度和相位失真特性，支持模型参数提取、非线性特性分析和预失真补偿表生成功能。系统包含记忆深度可配置的多项式建模引擎、自适应参数估计算法和实时查找表更新机制。

功能特性

• 记忆多项式建模：支持可配置的非线性阶数（3-9阶）和记忆深度（1-3个采样周期）
• 参数估计优化：采用最小二乘算法进行高精度模型参数提取
• 查找表生成：基于模型生成数字预失真补偿查找表，支持压缩和插值技术
• 性能评估：提供NMSE、EVM等模型精度评估指标
• 特性分析：输出功率放大器的AM-AM、AM-PM特性曲线
• 实时更新：支持训练数据长度与更新周期参数配置

使用方法

1. 准备输入数据：采集功率放大器的输入/输出复数基带信号对（I/Q数据）
2. 配置模型参数：设置多项式阶数、记忆深度、归一化系数等参数
3. 运行建模系统：执行主程序开始模型训练和查找表生成
4. 获取输出结果：

- 记忆多项式系数矩阵 - AM-AM/AM-PM特性曲线 - 数字预失真查找表 - 模型精度评估报告 - 预失真效果验证波形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持复数运算和矩阵操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括信号数据加载与预处理、记忆多项式模型参数估计、功率放大器非线性特性分析、数字预失真查找表生成与优化、模型性能评估指标计算以及预失真效果验证演示。该文件通过协调各算法模块完成从原始数据到最终预失真解决方案的完整工作流程。