基于编码—解码模型的D类功率放大器行为建模

D类功率放大器具有优异的传输效率,属于开关类功放,其输出信号存在较大的非线性失真。对D类功率放大器进行行为建模时要同时考虑其非线性和记忆特性。文中将小波变换引入到编码—解码神经网络模型中,提出了小波编码—解码神经网络模型。使用基于门限循环单元的编码—解码模型和小波编码—解码模型进行D类功率放大器的行为建模。实验结果表明,文中提出的D类功率放大器行为模型相比于传统的Voterra-Laguerre模型而言,在信号的时域和频域都具有更高的精度。