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
6 e' q9 O& T/ [+ a: c4 f器（PA，Power Amplifier），简称功放。为了提高功率放大器的效率，通常又要
0 P' T3 j- ~1 @, W' R% a0 L9 f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，
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
" t" \( h( V0 a& Q9 g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
2 E6 @7 M0 p% v& o" C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
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
- J* o9 t3 N% l8 B10 时，NMSE=-97.5dB。为了避免求逆运算，采用LMS 自适应算法来求解，由
8 w; h9 I4 a' o4 O9 Y# f& h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）。
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
9 K5 U8 Z- t5 D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
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
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。
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
+ Z( m6 k1 m: N  h1 I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。
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0 S8 u/ u$ W  b+ Y! _, J; b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
' s, N6 b$ u1 N/ }! Y0 R( G) zK=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
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
' w$ b8 \( B) MK=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
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
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
( k3 o; u1 F# H; ]4 a6 z; ~8 [. I/ t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
* n% C8 z7 D( ~; x- a+ [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
/ C: T$ v8 `# F( K! s. m9 C, N比分别为ACPR=-52.2dB、ACPR=-50.1dB。比较ACPR 可以直观的发现，采用
- s& L' @; [& a* l预失真补偿的功率放大器的频谱泄露明显减小。
+ s, b, |$ D5 T. k' t: L

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

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1224017485

不错哦，可惜没有体力值唉