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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:5 J% o8 v5 w, V& \8 W
    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0 N3 P7 l; [; z( J# P
    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,4 \0 l. x& w  @2 @
    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$ {* l( u1 R, ^  w, m" ?/ M
    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" \( h( V0 a& Q9 g预失真技术中的功放模型的建立及预失真算法的研究。  B9 M# _+ f6 L4 B. i8 S, E
    对于问题一,我们首先建立了无记忆功放的泰勒级数模型,利用最小二乘估
    2 E6 @7 M0 p% v& o" C计得到不同阶数的NMSE 指标(图4.1),综合考虑选取阶数为10,此时# Y$ V) x; r1 z
    NMSE=-94.5dB 。为了解决最小二乘估计阶数增加后的不稳定性,将观测矩阵正% \: h# u8 `8 A" t) r4 ?! Q3 R, f! \
    交化后,采用最小二乘估计得到不同阶数对应的NMSE 指标(图4.3),阶数为
    - J* o9 t3 N% l8 B10 时,NMSE=-97.5dB。为了避免求逆运算,采用LMS 自适应算法来求解,由
    8 w; h9 I4 a' o4 O9 Y# f& h于数据有限,无法达到收敛,性能比较差(图4.7),但重复利用数据40 次后,$ _& f6 C+ \0 F& y, U+ n
    性能有所改善,NMSE=-42.6dB(图4.8)。% \* @1 I% Q7 U' B2 G
    对于无记忆预失真器同样建立泰勒级数模型,由于数据有限,自适应算法很
    9 K5 U8 Z- t5 D难收敛,所以采用直接学习结构,将功率放大器的输出减小g 倍后作为输入,g$ Z0 \) D; L5 s; ~+ d4 X$ U
    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& [. h- }! t5 {0 K) 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,  ]0 G1 W- B0 i' p' \" M" D: ^6 u
    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/ D: _3 X1 M% \& I5 e
    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。; s: K: l& o, y; d
    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! F! G% B# r/ N" p! {5 Y6 k
    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2 s7 v$ R5 r) f
    式”模型的阶数K=3 ,记忆深度M=5,此时NMSE=-45.05dB。4 w$ a$ N6 B, Q& \
    2
    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,$ s6 o3 @% ^  `& b6 T) l
    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。9 C; P3 p& G+ B* ]
    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% y6 {2 `" n4 O8 x" {* G, }4 \
    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  V1 F4 o# p, K1 m9 |( z: X
    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9 W1 `5 a3 d' M7 r
    学习结构图(图4.15),求得NMSE=-44.1dB、g  9.456。( q/ a( c% Q# j/ V2 U
    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 p: s* f- w) p: q/ z
    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: L0 I5 X# c. v8 p/ a. }

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