【摘 要】
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伴随着无线通信技术的快速发展，射频功率放大器作为一种高能耗非线性器件，是无线通信收发机中关键组成部分之一，可以直接影响最终的通信效果。深入摸清射频功率放大器的外部行为，对射频功率放大器的外部行建立起准确的行为模型，对指导射频功放线性化技术的相关研究等方面有着重要的意义。极限学习机算法在回归统计和模式识别等方面得到广泛的应用，同时，这也为射频功率放大器行为模型的研究提供了新思路。使用原始极限学习机算
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伴随着无线通信技术的快速发展，射频功率放大器作为一种高能耗非线性器件，是无线通信收发机中关键组成部分之一，可以直接影响最终的通信效果。深入摸清射频功率放大器的外部行为，对射频功率放大器的外部行建立起准确的行为模型，对指导射频功放线性化技术的相关研究等方面有着重要的意义。极限学习机算法在回归统计和模式识别等方面得到广泛的应用，同时，这也为射频功率放大器行为模型的研究提供了新思路。使用原始极限学习机算法对射频功放进行行为建模的方法具有建模速度快的优点，但也存在着重复实验时建模精度变化范围大等不足。
为了解决上述的问题，本文基于改进的极限学习机算法，针对GaNHEMT射频功率放大器特有的非线性失真特性，进行外部行为建模的研究。将差分进化优化极限学习机和粒子群优化极限学习机两种学习算法引入到射频功放行为建模当中。分别借助差分进化和粒子群优化的方法，通过对原极限学学习算法的网络结构中输入参数的优化选择，有效解决了原始极限学习机功放行为建模方法中存在的不足。
实验结果表明，这两种基于改进极限学习机的方法都能对射频功放的外部行为精准建模。以对E类功放小信号增益建模结果为例，基于差分进化优化的极限学习机算法的行为建模的均方根误差变化范围为0.016至0.020，均值为0.018;基于粒子群优化的极限学习机算法的行为建模的均方根误差变化范围为0.016至0.021，均值为0.019。更进一步，也从侧面验证了基于极限学习机的单隐藏层前馈神经网络类算法对非线性器件和电路行为建模的可行性。
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