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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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    发表于 2014-8-30 18:00 |只看该作者 |倒序浏览
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    摘 要:9 e/ `' E4 J) w) Y
    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* L8 P. }# ~7 \' N
    器(PA,Power Amplifier),简称功放。为了提高功率放大器的效率,通常又要
    . e" W/ a; T0 P( Y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
    9 m2 B$ y2 L2 c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,- s/ t) q/ v. @$ d
    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
    9 Q6 T: t2 U; i! i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
    * P: g4 A$ I  U' y( P* K5 D# Y预失真技术中的功放模型的建立及预失真算法的研究。* F  E7 t% H4 p
    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
    0 a9 l: r2 z- e: f: p8 @; T7 y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
    1 M4 o0 B9 X' M0 J" v* {5 M$ Z( ]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+ \9 R7 J( Z% S/ r
    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! i$ ~( o+ H+ q) |. F0 s
    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
    6 |( [- A! K( Q( s6 @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,. h9 d1 R! E/ L1 X! J; T1 F: W  u
    性能有所改善,NMSE=-42.6dB(图4.8)。1 S9 h: d+ L' _' H" n. K
    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
    + M& [; `" J2 k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& T$ V5 _, |2 H$ q  F
    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
    - ~& R# _' e" F1 s- t" c! U) m6 o; d" Y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,: D$ j$ s6 W  v! y9 m1 E9 ^
    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
    : P, Y1 l: }2 z6 O, X8 E9 o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。+ X, w; D" \! U9 F  @6 L  ~' R
    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
      b) D: n, X# P% r+ u2 x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' m3 c+ g. O8 O( J" U4 u1 p
    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
    % p/ k! Z5 M! `' y1 y) |式”模型的阶数K=3 ,记忆深度M=5,此时NMSE=-45.05dB。+ J; p0 S+ e; b% u
    2
    7 i! _( F6 p9 L# T( F, _9 I( `- ?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,
    6 N" U+ C8 f) o- B: Z% t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
    : }6 t" X. q% j) s; cK=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。
    : {  k) B( g! Q/ Q! P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$ N/ }. n- f6 m* z9 c! I( N( c2 o
    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
    ! U' T% x* Q6 x4 V9 A" ]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
    ! z* y5 N- `3 v0 p0 |! r2 f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
    ; l+ @+ y) t& O学习结构图(图4.15),求得NMSE=-44.1dB、g  9.456。4 a$ b/ R9 l9 Z
    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
    # f' o. w( J+ `7 K7 v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9 N7 g& }# Y" x& N
    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
    : k1 f$ Y& b% j5 [# i/ C& qACPR=-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3 j# r% L6 v# w4 }( {$ A9 G5 @
    比分别为ACPR=-52.2dB、ACPR=-50.1dB。比较ACPR 可以直观的发现,采用% [( l9 G, F# t0 Z% \( [$ ]
    预失真补偿的功率放大器的频谱泄露明显减小。' _' {- i. i) V4 M; S5 q
    8 w" S; I2 P; }1 s4 M9 b( k3 O$ L: @

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