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
器（PA，Power Amplifier），简称功放。为了提高功率放大器的效率，通常又要
4 Y* ?! a9 A, w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
5 ^" ]$ |  ?, d, L9 }4 D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，
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
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
% d; S5 r  n  `! ?' g4 \预失真技术中的功放模型的建立及预失真算法的研究。
; ^) _% }2 r3 `1 ]7 C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
, }# q( ]: [7 B8 ]/ W9 g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
- r, o4 g1 H3 J# O8 X  W# E3 S. u/ VNMSE=-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
/ r& d2 q& w. Z7 E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
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，
性能有所改善，NMSE=-42.6dB（图4.8）。
2 g/ g7 R" E$ M' V- l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
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
% f, P/ A0 x, b: X5 }* q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
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
+ y6 k! ]6 A* z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 O0 k9 S) N6 O+ Y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, E+ b" ]5 D- ]4 J2
  F/ f. p4 `  B3 h3 L, `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，
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。
6 ?% l) c6 n# l6 i8 f" _1 V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
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
$ c. ?! Q" c# {+ c% ~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
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
% c1 V  E7 t( v学习结构图（图4.15），求得NMSE=-44.1dB、g  9.456。
/ g. t, [) d; ]6 x7 M3 J; S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
- P' C6 R+ i% L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
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
ACPR=-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
' k6 r" W7 m' D8 q9 Y9 W比分别为ACPR=-52.2dB、ACPR=-50.1dB。比较ACPR 可以直观的发现，采用
$ ~" F+ W& d7 r9 n# ?# ]预失真补偿的功率放大器的频谱泄露明显减小。
. }6 A; j6 K! \4 V7 p2 p
2 G9 d& d3 n1 F+ p8 f! R

夏朗的芒果

谢谢楼主分享。。。。学习ing

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

谢谢楼主分享。。。。学习ing

1224017485

不错哦，可惜没有体力值唉