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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:% K5 E' Z6 a& a, y, ]
    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1 O6 t  q6 O& p3 F7 c' K$ {
    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& V% j# \) f! ^7 w& v0 j% I
    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+ G( Q/ O9 f0 F" W) i1 W2 p
    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
    0 ^4 Y2 l3 E* Z  c6 B9 ~& e谱的影响。
    - C' W! i2 [+ `. {9 c, c本文的主要工作及创新可概括如下。
    1 s8 F/ |! T* u! K6 q1. 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
    + u* D( A* e( p/ Z! E9 v' J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
    . D$ F3 {4 W; ~" j, L% I3 O  B( @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)
    % B( q" o- v1 C  D6 h) I7 p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,
    , h  C7 i  O0 Q* u9 c具有更高的稳定性。
    9 d& B; q$ {/ y  e8 G2. 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4 }3 R: F  x9 }& m
    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
    . A6 `! K" I. {+ g- C( V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。
    & @0 j6 U+ F( X7 o1 W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 k+ d) \# D. i. y, t3 j  M
    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3 z0 [8 D: R. Q
    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)5 j! i6 W: A$ K1 t+ S, B
    2
    5 w& J" w3 j" p: D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% 。: [5 I* w4 Z/ t2 H" 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 。6 w/ U. M& |3 ?& \) z
    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)。, a. |0 k# v, G8 ]
    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 。, R: B% [2 D$ E; \/ L9 e7 H
    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
    # J: P) s5 O8 C* E9 Z4 A
    ; V4 a6 {7 Z* m( J

    B题解放军信息工程大学90005023队.pdf

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