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[2013B题优秀论文] 功率放大器非线性特性及预失真建模

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    1#
    发表于 2014-8-30 18:08 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    摘 要:
    : D4 P, t& h- V) [& ]! X+ Z$ @随着现代微波电路仿真技术与数字预失真技术的发展,功率放大器行为模型的研究9 Z: a1 J$ r+ ^: M& K& ^
    已经成为功率放大器研究领域的重要方向之一,而采用多项式结构描述放大器的特性是
    + F! Z. x% s3 Z+ y7 W行为模型研究中最主要的方法。本文主要研究了无记忆功率放大器和有记忆功率放大器3 p* w& S" M7 |! x4 p
    的多项式结构的系统建模,放大器的预失真处理技术,以及非线性放大器对输出信号频
    0 M' V; d! H7 Y( c8 G谱的影响。
    5 `- @( r& |3 c, [: h9 f9 i& \本文的主要工作及创新可概括如下。. Y9 b0 |/ T; ^
    1. 构建无记忆功率放大器基于一般多项式及和多项式的正交、非正交模型,利用6 R3 _4 ?/ r/ L" V* p. s
    最小二乘(LS)算法求解模型参数。通过数据仿真可知,和多项式及正交和多项
    0 Y2 W: z# j" l式模型优于一般多项式模型,当多项式为12 阶时,其归一化均方误差(NMSE)
    ( C$ L( e% d7 Y达到-100dB;并且在阶数较大时,正交和多项式模型性能优于和多项式模型,% V; R" p: |2 s$ u7 @9 b! e
    具有更高的稳定性。
      E( q- [3 @' r2. 建立无记忆功率放大器的和多项式预失真模型,通过系统逆辨识获取预失真处. H/ Q2 |! u/ S5 s# ?
    理器输出端的理想信号,将整体系统简化为预失真模块处理过程。利用最小均* o" {- A5 R9 A/ t5 c& O" P: ~: g  b
    方(LMS)和LS 算法求解预失真模型参数,并对预失真补偿效果进行评价。" m- r5 z, z& W2 Z
    实验结果表明,本文构建的预失真模型能够使功放整体输出具有较好的线性特: F, ^/ i6 o1 V, Y  \
    性,且逼近理想特性曲线。随着多项式阶数的增加,通过本文正交和多项式预
    : `# r& c' N% i1 ^2 \4 d$ a失真模型处理后,功放输出的归一化均方误差(NMSE)和误差矢量幅度(EVM)& V" f3 d  ~! v& ]
    21 X: z! q% A4 |* t4 g2 o. ?5 k6 V
    逐渐减小, 当阶数大于 10 时,正交和多项式模型 NMSE NMSE小于 -61 dB ,EVM 低 于 0.1% 。# M' t5 z% O% V. o
    3. 构建有记忆功率放大器和多项式模型, 并利用 LS 算法 求解模型 参数。 仿真结 果表明,随着多项式阶数和系统记忆深度的增加模型精越高 果表明,随着多项式阶数和系统记忆深度的增加模型精越高 果表明,随着多项式阶数和系统记忆深度的增加模型精越高 果表明,随着多项式阶数和系统记忆深度的增加模型精越高 ;当多 项式 大于 5阶, 系统记忆深度 系统记忆深度 大于 5时,系统的 时,系统的 NMSE NMSE低于 -45dB 45dB,而传统多 ,而传统多 项式模型仅为 -34 dB 。
    , t! \5 `$ @& O6 G" I4. 建立有记忆功率放大器的预失真和多项式模型,根据线性约束、输出幅度限制 建立有记忆功率放大器的预失真和多项式模型,根据线性约束、输出幅度限制 建立有记忆功率放大器的预失真和多项式模型,根据线性约束、输出幅度限制 建立有记忆功率放大器的预失真和多项式模型,根据线性约束、输出幅度限制 和功率最大化约束,获取预失真处理器想输 出信号,通过 LS 算法解其参 数。通过 NMSE NMSE和 EVM 分析可知,当 给定 功率放大器的阶数为 5,记忆深度 为 5时,解算得预失真器的多项式阶数等于 时,解算得预失真器的多项式阶数等于 5,记忆深度等于 ,记忆深度等于 3时的系统最优 , 此时的 NMSE NMSE等于 -45dB 45dB ,EVM 为 0.3% 。为了使预失真系统能够应对实际运 。为了使预失真系统能够应对实际运 用中放大器特性随着环境变化导致的预失真效问题,本文提出一种基于功 用中放大器特性随着环境变化导致的预失真效问题,本文提出一种基于功 用中放大器特性随着环境变化导致的预失真效问题,本文提出一种基于功 用中放大器特性随着环境变化导致的预失真效问题,本文提出一种基于功 放逆辨识 的自适应预失真处理 模块 ,模 块求解 采用最小均方 算法 (LMS)(LMS)(LMS)(LMS)(LMS)。) P1 U  \2 p" {5 E! E. A) m
    5. 通过周期图法估计信号的功率谱密度,算输入出相邻道比 通过周期图法估计信号的功率谱密度,算输入出相邻道比 (ACPR) (ACPR)(ACPR)(ACPR)(ACPR)。 输入信号的 输入信号的 输入信号的 输入信号的 输入信号的 ACPR ACPR等于 -78.4687 dB ,未经 预失真处理的 预失真处理的 预失真处理的 预失真处理的 预失真处理的 预失真处理的 功放系统 功放系统 功放系统 功放系统 输出信号的 输出信号的 输出信号的 输出信号的 输出信号的 ACPR ACPR等于 -37.2605 dB ,预失真处理后的 功放输出信号,预失真处理后的 功放输出信号ACPR ACPR等于 -51 .9625dB 。0 t# B; L) ?' c
    关键词 :正交多项式模型 , 系统逆辨识最小二乘 算法, 最小均方算法 ,自适应 预失真系统" t* p$ e5 ~% t8 U+ j8 Y: N
    ! G; k1 W4 P- m& V, ?+ u( T2 b

    B题解放军信息工程大学90005023队.pdf

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