功率放大器非线性特性及预失真建模

madio

摘 要：
信号的功率放大是电子通信系统的关键功能之一，其实现模块称为功率放大
& S& @, Z9 n; o/ e6 y7 {+ _1 @器（PA，Power Amplifier），简称功放。为了提高功率放大器的效率，通常又要
! i9 T: M: i4 P2 G, I/ E求其工作在饱和状态，这必然就会带来严重的非线性。功放的非线性失真会使得
原始信号的频谱扩展，从而对邻近信道造成较大的干扰。功率放大器的线性化，
3 k5 a7 w  R, {$ x是解决其效率和线性度矛盾的有效方法，能够使功放在输出高功率和高效率的同
2 g- f, L* _9 N$ q9 P  `! W时，保持良好的线性度。常用预失真技术[1](Predistortion)。本文主要研究对象为
1 G0 ?% d5 B( I预失真技术中的功放模型的建立及预失真算法的研究。
对于问题一，我们首先建立了无记忆功放的泰勒级数模型，利用最小二乘估
% u) d- S' Y7 E. m; n% l计得到不同阶数的NMSE 指标（图4.1），综合考虑选取阶数为10，此时
NMSE=-94.5dB 。为了解决最小二乘估计阶数增加后的不稳定性，将观测矩阵正
  I4 [, `# J7 y' Q% m, D; \: \! A交化后，采用最小二乘估计得到不同阶数对应的NMSE 指标（图4.3），阶数为
10 时，NMSE=-97.5dB。为了避免求逆运算，采用LMS 自适应算法来求解，由
1 V! k  z6 ]  Y/ v* z于数据有限，无法达到收敛，性能比较差（图4.7），但重复利用数据40 次后，
# ?" R2 d' O1 X# e* B' |- Z3 V( ?性能有所改善，NMSE=-42.6dB（图4.8）。
/ V& M4 q( E+ d' I" z  g- j9 ?对于无记忆预失真器同样建立泰勒级数模型，由于数据有限，自适应算法很
1 \- f. R3 u2 T+ e难收敛，所以采用直接学习结构，将功率放大器的输出减小g 倍后作为输入，g
% I: R  b! v; C) Y2 g, @为理想的线性放大倍数，功率放大器的输入作为输出，通过拟合得到的系统即为
) A/ _" V* E' T* e$ W7 v预失真器。对于模型的求解，分别使用了最小二乘估计，施密特正交化后求解，
估计出预失真器参数。最后用NMSE 评价预失真系统，预失真器在10 阶时，可
以达到NMSE=-59.03dB。此时线性化放大倍数可以达到理论最大值gmax 1.8265。
* ]6 H  i$ ^. J$ y" _. J1 P对于问题二，首先建立了有记忆功放的“和记忆多项式”模型，它是在无记
忆泰勒级数的基础上加入了时延项，利用最小二乘估计得到在不同阶数K，记忆
深度M 下，NMSE 的变化曲线图（图4.14）。我们选取有记忆功放“和记忆多项
式”模型的阶数K=3 ，记忆深度M=5，此时NMSE=-45.05dB。
  E% L& c. h. N& f8 i& u2
4 L- w9 s6 T1 l+ D在有记忆预失真的建模中，预失真器的模型同样为“和记忆多项式”模型，
& ]; @' v+ A& v* `, B依据计算量和NMSE 的变化情况，我们首先确定有记忆功放的模型参数为阶数
K=3，记忆深度M=5。我们分别使用直接学习法和间接预失真学习法求解模型。
我们得出了预失真器在不同阶数K，记忆深度M 下，预失真补偿后系统的NMSE
; z$ A6 }6 c" t3 S" X9 S' r: ?的变化曲线图（图4.17、图4.19）。对于直接学习法，最佳的阶数和记忆深度为
0 r( C( W  s' }K=3、M=5，此时NMSE=-45.4dB，线性化放大倍数g=9.4528；对于间接预失真
; P, `8 q8 l6 M. d学习法，最佳的阶数和记忆深度为K=4、M=4，我们提出一种改进的间接预失真
4 `9 ^) N: G  u% z) S2 f学习结构图（图4.15），求得NMSE=-44.1dB、g  9.456。
对于问题三，我们利用直接法求信号的功率谱密度函数，得到输入信号、无
" S- ]1 m4 [3 w- e/ D预失真补偿的功率放大器输出信号、采用预失真补偿的功率放大器输出信号的功
6 a9 t  l6 [( V$ k率谱图，并计算各自的ACPR。输入信号ACPR=-78.5dB，无预失真输出信号
! D# \4 s* `' r% Q. H' D- qACPR=-37.3dB，直接学习法和间接学习法的有预失真输出信号的相邻信道功率
比分别为ACPR=-52.2dB、ACPR=-50.1dB。比较ACPR 可以直观的发现，采用
$ v6 r) M, Z  |4 o6 ~预失真补偿的功率放大器的频谱泄露明显减小。

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夏朗的芒果

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鹏程万里2014

有体力了，下来看看

caiyuhao007

谢谢楼主分享

123jw

非常感谢楼主哈

123jw

希望楼主能继续提供好的资料

奥霸马2014

顶一个。。。。。。。。。。。

wwyapple

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1224017485

不错哦，可惜没有体力值唉