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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 18:08 |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:
    - E& C2 \& g* m5 [9 t: _2 E: 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
    % Q. L4 Y2 d! i; {' _$ e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
    7 ~% t+ @7 P, G* P6 R! w  H6 T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 p/ }8 T7 {" f' S& E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. D. \7 s" f' ~" C谱的影响。2 l' F  D0 q; d% u" W3 ]' C' G- q
    本文的主要工作及创新可概括如下。( u! e" |5 J& v9 S3 C% m3 U
    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
    2 y/ C& W1 ]9 K$ q# T5 {# @! z# K! M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. ^" R* t' _8 I1 I& T! ~
    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)0 C9 E2 w% H. `& S: o/ |- _
    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,$ B7 V) c5 o% W2 a& E2 M0 [; n
    具有更高的稳定性。
    - _/ s" r( D( D& r2. 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( w7 M  x9 ~, O7 W% {& N
    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& u9 s3 v* ]- |& u8 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。' b$ V. W* h: @
    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 g8 K  s4 a/ 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5 M2 ?7 h3 S+ Y& b
    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)
      X2 r% t8 [, i' E( _2
    1 s/ y: `. A) N4 |: W1 U: ?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% 。0 L/ o& e$ B/ m2 ^+ U
    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 。" S% O2 g& \3 R  x- c
    4. 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)。7 M3 z+ e4 e* D2 O4 N4 |& }5 R
    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 。
    3 L1 L$ @9 w5 M' q. s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7 n6 }0 u( L- c/ D/ d
    , \3 U2 y3 \+ L4 N' s: g

    B题解放军信息工程大学90005023队.pdf

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