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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:& z) q$ U6 d" F
    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
    7 \$ F! ^5 x7 n* S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
    1 j' h- Q; Q2 W& q" P) n& L, {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# ^4 A6 R$ y6 H# @2 ?& X$ [) k( n
    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9 ^: W5 q. _$ z: w  @9 W8 x! r
    谱的影响。
    6 G( Z! G6 m4 P; {4 M本文的主要工作及创新可概括如下。- G1 |# j# [6 u( k
    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7 t- X4 k4 z+ r1 W5 \
    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
    # p" y: X1 t1 ~3 ?: P8 @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)
    5 I0 _7 ]" e0 x+ X* [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,
    1 y, G) Y  Z, [9 s2 ^; k4 p" e# p具有更高的稳定性。$ V3 s7 w2 ]& \' h
    2. 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
    6 K, @  r+ M& y7 q4 T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- @' D+ W7 Z6 w7 ^- M& o# ~& z
    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。; B7 w/ A. `6 v  h7 r
    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
    8 t( s" Z0 I* {, }" m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
    + @' ?- G2 n7 K+ v  K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)
    + j  q" P' _5 Q5 A9 I& c+ t2
    ' P) B8 |$ n5 ]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% 。1 [. W) e7 f# o' B5 U# `9 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 。
    . n; \5 Z7 a& W# r, J" j4. 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)。* J- F# Q( h$ S) P4 o
    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 。) t. s6 o6 ^; S8 B# b
    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
    8 n1 V3 {8 D8 P; v5 |) ~- [+ ^8 r# Y9 \5 t: }. E

    B题解放军信息工程大学90005023队.pdf

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