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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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madio        

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    发表于 2014-8-30 18:00 |只看该作者 |倒序浏览
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    摘 要:5 R3 K. d& \# y' W$ o% `
    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/ X/ A0 N* w" u& q* v: J6 x) E- a
    器(PA,Power Amplifier),简称功放。为了提高功率放大器的效率,通常又要# C4 D: V7 Y. D# b9 m0 S
    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 a* r+ D# O" w6 T+ Y" @
    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,
    8 Z4 E7 U* b/ ^/ _; x3 @- Y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
      \+ E% Z0 d& \' \. h, T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
    . G3 `$ j8 y+ h' C预失真技术中的功放模型的建立及预失真算法的研究。
    : |0 s% @6 a& ~( N# l) [- B, q! D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
    9 |7 \" c9 i8 e$ d* v" H4 f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- K7 J( N# q5 o7 }: v' C* D" @- s
    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
    6 q" Q: B  u6 x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
    ; o6 k% W0 @6 \( F# o0 @3 f/ U10 时,NMSE=-97.5dB。为了避免求逆运算,采用LMS 自适应算法来求解,由
    # h1 o8 o9 _0 c* k, `: v3 w5 O% Y9 q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,
    2 [0 m% A. b: Q/ M! \  B' M性能有所改善,NMSE=-42.6dB(图4.8)。8 B1 p9 q8 C0 G
    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: Q1 v* h4 `# E5 C; D; w
    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
    - H- G) f7 Y6 B, [! V$ n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
    6 X4 Y( z2 n8 k- ~0 I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,. `) \5 h& P# Q8 y, \4 z# ]
    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# n* w% C% t0 |0 ?0 E3 r' I
    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。  h* |( K9 C+ \* J4 q
    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
    $ ~: a/ r! E; R% P$ j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! _: x. N, _6 c5 x! d% _' k$ M
    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
    6 I- M& T% q- _* t6 J: |式”模型的阶数K=3 ,记忆深度M=5,此时NMSE=-45.05dB。0 ?6 a# p) Z/ T6 q: D* h
    22 s: g! H' G  o; F" P- k
    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,
    ( `( m3 |9 T7 k( D5 q9 Y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; \" s# j. f7 g. o2 n1 b
    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。
    - x# ]/ l9 |# D2 o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. S( e5 y, ]9 ]( f  c2 _- C* {# S
    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! I  R: h9 A. J: R3 \6 O+ V
    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6 }0 B5 l  h, I/ C/ W
    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 O( O- l0 V* E  U  ~! j学习结构图(图4.15),求得NMSE=-44.1dB、g  9.456。
    1 g2 }; ~; H' J( E3 D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0 F; k1 |; W# F" M" E, {. k
    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
    3 _+ Q3 N, D, E6 v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
    : @" I1 @/ b! K1 P8 t, S2 M# LACPR=-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
    & i7 K5 v5 c1 J# a: k比分别为ACPR=-52.2dB、ACPR=-50.1dB。比较ACPR 可以直观的发现,采用% c7 G  ]7 P+ Y# l
    预失真补偿的功率放大器的频谱泄露明显减小。
    / Q% t- n+ n1 F) L
    , x  u( }) u# h$ R

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