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該文提出了一種基于功率放大器行為模型誤差信號與輸入信號互相關(guān)的行為模型時(shí)延估計(jì)算法，并在此基礎(chǔ)上討論了如何動(dòng)態(tài)建立放大器行為模型的方法。采用這種方法建立非均勻時(shí)延的記憶多項(xiàng)式(MemoryPolynomial, MP)行為模型。仿真結(jié)果顯示該文提出的時(shí)延估計(jì)算法能夠有效地尋找到輸出信號中的主要時(shí)延分量，從而將傳統(tǒng)MP 模型的時(shí)延長度由6 減少到2，同時(shí)模型NMSE 只降低不到3dB，表明這種行為模型建立方法能夠很好地在模型復(fù)雜度與模型精度之間尋求平衡。
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