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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(hào)與輸入信號(hào)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(hào)中的主要時(shí)延分量，從而將傳統(tǒng)MP 模型的時(shí)延長(zhǎng)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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