【摘 要】
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This paper proposed an improved algorithm,which combines the advantages of Regularized Sparse Adaptive Matching Pursuit(RSAMP)algorithm and Orthogonal Matching Pursuit(OMP)algorithm to prune the redun
【机 构】
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China Academy of Space Technology of Xi'an,Xi'an 710100,China
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This paper proposed an improved algorithm,which combines the advantages of Regularized Sparse Adaptive Matching Pursuit(RSAMP)algorithm and Orthogonal Matching Pursuit(OMP)algorithm to prune the redundant terms of power amplifier(PA)behavioral models.By processing the two atomic index sets of this two algorithms,the intersection and complement set are obtained,and the correct atom index in the intersection is contained with great probability.We optimize the complement set by select the most correct atomic index from the complement set,and then combine the most correct atomic index with the intersection to get the final index set.This method can reduce the probability of missing the correct atomic index greatly to get a more accurate sparse model.Simulation results show that the proposed fusion algorithm can efficiently construct a sparse behavioral model with very few terms,and the running time can be reduced to a suitable level.
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