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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    摘 要:
    ) W4 P+ ~" M3 A4 r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
    , x) I2 L- f2 F1 P$ M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
    3 Q/ x9 i) d2 c$ Y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8 Q$ z0 ^3 f7 P) D# \9 T" `7 S
    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! {/ Z+ B+ U9 O+ w
    谱的影响。- ], j+ d  p- M, O9 S
    本文的主要工作及创新可概括如下。
    ! w# @* O3 d6 c9 Z# `6 I  b1. 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
    - {/ \, f" ~' M8 [+ O7 F( S5 [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# _, ]) e' ~7 B8 D0 w0 ~
    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)
    & Z5 d, g6 M9 T  e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,
    2 e/ j' m, \! w: h+ c* A; \: t& C具有更高的稳定性。0 e6 R9 R1 g7 j
    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
    * T7 u6 b# C; }! P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
    7 f2 @9 D* ^7 B  j" s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。% t1 G3 n. \& L, n
    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
    0 \1 y! U5 g$ }* u; b# C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6 S. A$ M( f0 z  ?
    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)
    + p. K/ F2 r0 H2& k, C  j" x7 b2 O7 g2 @8 j( O& m
    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% 。
    ' C( n( a0 x" G' \* `) ^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 。
    9 m; Q$ v. |. G* h8 `5 ?) D( h8 b  R0 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)。
    ; N; N( M5 w4 G7 Z: l5. 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 。: j6 v  X' i3 Q% `+ I
    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9 v" _8 }- O' U" c- f4 K$ V

    # M+ C2 f/ m& R4 a  V

    B题解放军信息工程大学90005023队.pdf

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