预失真技术范文

预失真技术范文（精选9篇）

预失真技术 第1篇

关键词：微波滤波器,自适应预失真技术,传输极点,耦合矩阵

交叉耦合微波/射频滤波器广泛地应用于各种通信系统中,特别是通信卫星、地面接收站、无线基站和中继站。滤波器的设计通常需要折衷各种参数需求,如插入损耗、损耗变化、群时延、物理尺寸和重量,并且谐振器的材料和类型一旦选定,那么无载品质因数Q就确定了。为了增加Q值,通常需要增大谐振腔的尺寸,结果导致滤波器变大变重,从而不适用于总体设计受限制的情形。实际中,有限的Q值将转化为能量损耗在滤波器中,恶化了滤波器的滚降特性,从而减小了滤波器的有效带宽。

在微波滤波器设计领域,预失真技术由Livingston[1]最先提出,后来Williams[2]为交叉耦合滤波器的预失真做了更为详细的阐述。但是他们都是对一个Q值较高的滤波器采用预失真技术,改善了滤波器的性能,却没有改变滤波器的尺寸和重量。而且这种传统的预失真是将各个传输极点向jω轴移动一个固定量,虽然这样可以改善损耗变化,但对插入和回波损耗有严重的影响;另一方面,在现代微波通信应用中,均衡群时延通常是在滤波器设计过程中同时完成的,而简单的预失真技术将引起滤波器群时延的增大,恶化了通信质量。

文中介绍的自适应预失真技术,通过调整预失真项[3],可以有效地弥补传统预失真技术的不足,并且能用低Q值的谐振器来实现高Q值滤波器的响应,从而达到减小滤波器尺寸的目的。此外,运用预失真技术,交叉耦合滤波器的传输零点不变,而反射零点已经不全部位于虚轴上,合理地选择反射零点,滤波器可以对称实现,也可以同步调谐实现,为预失真滤波器的设计提供了便利。

1 预失真理论

滤波器的传输和反射函数可以表示为

分母的根称为传输极点。在传统预失真[1,2]技术中,仅仅是将所有传输极点向jω轴移动一个相同的量r,用来模拟实际中滤波器的损耗对传输响应的影响。其中

r=CF/(Q×BW)

CF,BW,Q分别为滤波器的中心频率、带宽和所采用谐振腔的无载Q值。

利用自适应预失真技术[3],E(s)的表达式为

式中,c为一常数,ri(i=1,2,…,N)为引入的自适应因子,并且可以表示为

式中,Q为谐振腔无载Q值;Qp为欲实现的Q值;N为滤波器阶数。通过合适选择ri,可以改善滤波器的带内插损变化及群时延等性能,但是必须满足条件,如式(4)所示。

real[pi+ri]<0 (4)

滤波器的响应D(s)可由综合得到[4],所需要的响应可定义为R(s),运用全面最小二乘法[5],在式(4)的约束条件下调整ri,使得$\left|D(s)-R(s)\right|$最小。优化后可得到E(s)的一组新的根ti=pi+ri,最终传输函数为

$S{}_{21}(s)=\frac{{\rm P}(s)}{E^{\prime }(s)}$ (5)

E′(s)=c(s-t1)(s-t2),…,(s-tN) (6)

根据能量守恒定理,利用式(7),可以求出F(s)·F*(-s)的2N个根,这些根并不是全都在虚轴上,通过合适选择其中个根作为反射零点重组F(s),可以综合出物理结构对称滤波器或者同步调谐滤波器对应的耦合矩阵[6]。

E′(s)·E′*(-s)=F(s)·F*(-s)+P(s)·P*(-s) (7)

设sk(k=1,2,…,N)为预失真后滤波器的n个反射零点,并且定义

$\mu =\left|{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}}\text{R}}\text{e}(s{}_k)\right|$ (8)

若反射零点的取值使得μ值最小,则综合出的耦合矩阵关于副对角线对称,即此滤波器可以对称实现,但属于异步调谐;若反射零点的取值使得μ值最大,则耦合矩阵主对角线元素全为零,即实现的滤波器是同步调谐的,但结构不对称。

2 数值分析

一个6阶滤波器,中心频率为3 950 MHz,带宽为40 MHz,其两对归一化传输零点分别为±1.822和±1.081,带内回波损耗为22 dB,欲采用Q值为3 000的同轴腔体实现Q为10 000的腔体滤波器,预失真后,得到滤波器的新极点为

[-0.488±j0.253 7-0.406 8±j0.791 0-0.245 6±j1.116 4]

F(s)·F*(-s)的根为

±0.027 7+j1.002 1±0.166 5+j0.724 7

±0.213 1-j0.241 0±0.027 7-j1.002 1

+-0.166 5-j0.724 7±0.213 1+j0.241

其在复频域中的分布如图1所示,为方便起见,给各根都加以编号为1～12。

根据式(8),若选取编号为1,2,3,4,5,6或7,8,9,10,11,12的根作为反射零点,则使μ最大,综合得到的耦合矩阵为

若选取编号为2,4,6,8,10,12或者1,3,5,7,9,11的根作为反射零点,则使μ最小,综合得到的耦合矩阵为

自适应预失真前后的理想响应如图2、图3所示。其中,S21和S11表示预失真前滤波器的幅频响应,Pre-S21和Pre-S11表示预失真后的幅频响应;Gd和Pre-Gd分别为预失真前后的群时延。经过预失真后,滤波器的插损和回波损耗都有所增加,而群时延特性有所改善。

图4给出了自适应预失真后滤波器插入损耗的局部放大图,两端的插损相对中心频率处小。在实际中,滤波器通带两端的插损往往高于中心频率处的插损,于是经过预失真,将使得滤波器带内插损变化较为平坦,并且改善了滚降特性,增加了有用带宽。

3 结束语

文中对交叉耦合微波滤波器的预失真理论进行了统一的阐述,通过自适应预失真实现了滤波器传输极点向jω轴的异步移动,使带内插损变化和群时延变化更为平坦。利用该方法,能够用较低Q值的谐振腔来实现高Q值滤波器的响应,有利于现代微波通信终端的进一步小型化。同时,通过合适选择反射零点,滤波器可以对称实现,也可以同步调谐实现,为预失真滤波器的设计提供了便利。

参考文献

[1]Livingston R M.Predistorted Waveguide Filters[C].IEEE MTT-S Int.Microwave Symp.Dig,1969:291-297.

[2]Williams AE,Bush WG,Bonetti R R.Predistortion Tech-nique for Multicoupled Resonator Filters[J].IEEE Trans.Microwave Theory Tech,1985,MTT-33:402-407.

[3]Yu M,Dokas V,Tang W C,et al.Novel Adaptive Pre-distortion Technique for Cross Coupled Filters[C].Phila-delphia,PA:IEEE MTT-S Int.Microwave Symp.Dig.,2003:929-932.

[4]Cameron R J.General Coupling Matrix Synthesis Methods for Chebyshev Filtering Functions[J].IEEE Trans.Micro-wave Theory Tech,1999,47:433-442.

[5]马国田,杨德顺,梁昌洪.全面最小二乘法在多端口反射计校准技术中的应用[J].西安电子科技大学学报,1998,25(2):177-180.

市政道路预养护技术[最终版] 第2篇

摘 要：市政道路养护关系着城市发展和公共交通的正常运行，自然变化及人为损害导致路面需要定期养护，随着城市道路铺设增多，预防性养护随之增强。本文首先针对市政道路预防性养护做简单概述，介绍相关概念及养护范围等，接着阐述市政道路预防性养护的重要性，再次介绍道路预防性养护的时机，最后分析目前常用的预防性养护技术并提出发展思路，以期为相关领域的研究提供有价值的参考，力争为市政道路预养护作业提升略尽绵力。

关键词：市政道路；预防性养护；技术分析

引言

市政道路作为城市化建设的重要组成部分，关系着城市经济发展，影响着交通的正常运行，随着城市道路铺设越来越多，城市路况得到改善的同时，养护问题也随之而来，预防性养护是巩固道路质量与使用寿命的重要手段，行之有效的预防性养护有利于降低维修成本，强化市政道路的安全实用性。

一、市政道路预防性养护概述

我们概念中的市政道路预养护主要指，市政部门为了避免道路破损影响交通运行而采取的预防性措施，仅此巩固道路质量，延长道路使用寿命。市政部门有专职处理道路养护的工作人员，在道路铺设后，经过定期检查，随时处理小磨损或病害，有效延长了市政道路的使用寿命，为市民做好服务。

我国《城镇道路养护技术规范》中指出，预防性养护包括回复磨耗层、强化抗滑力及做好裂缝处理等。从根本上说，市政道路的预养护工作比养护破损道路的工作量少很多，这也是预养护的优势，倘若等到道路出现问题后不及时处理，待到已经破损到一定程度再采取养护，将耗费大量的人力物力，因此目前在市政道路养护工作的规划中，我们尽量保证市政道路预养护，强化预养护技术，提升对路况的监控，做好道路维护。

二、市政道路预养护重要性

首先市政道路预防性养护作为一种全新理念，有利于将路面问题扼杀在摇篮中。预防性养护主要针对施工道路出现问题的早期，通过良好的养护，抑制路面问题进一步恶化，通过对路面的监测，能够做到调整路面平整度、清除危害垃圾等，利用较短的时间通过处理微小危害强化道路使用质量，针对传统的养护方式，我们摒弃等待出问题后的重大维修，从公民安全角度出发，坚持防微杜渐。

其次科学养护，预防性手段减少维修时间，更节约成本。预防性养护大部分维修工作是在道路出现结构性损伤之前，通过预养护提升道路防御力，随着季节的不同，我们工作也会随之变化，比如对桥梁的修补、维修等均在天气变化之前，夏季路面容易出现裂缝，要做重点养护，冬季路面防护系统要增强，这些工作极大程度上用少的时间、少的成本为城市交通正常运行做出巨大贡献。

再次做好预养护降低工作养护成本。“小洞不补，终成大苦”，修补小洞容易，大坑的修理成本让人咋舌，从技术角度看，小的修补也要更容易些。道路使用寿命长相应的成本会降低，道路出现事故少，相应的成本会降低，我们做好预防养护，能够有效的强化道路抗性，提前消灭损坏因素，有利于我们节省资金投入其他重要的建设。

最后预养护是科学养护的体现，是控制道路病害的有效措施。事半功倍体现在道路预养护上，做好预养护能够完善道路路况，提升道路抗灾能力，直接强化社会化服务水平，安全高效的交通是我们城市经济发展的重要保障，通过科学预养护技术的引用与推广，市政道路寿命更长，使用更安全。

三、市政道路预养护时机

通常道路会经历三个周期，首先是建设使用后路面被氧化阶段，其次是路面出现槽坑，裂缝等阶段，最后路面出现龟裂、大面积凹陷、裂缝等阶段，可见这个周期是从小问题发展到结构性破坏的过程。预养护作为一种标准较高的养护方式，养护时路面的状态相对较好，也就是说，预养护通常处于道路的第一个变化阶段，通过科学手段将病害扼杀在摇篮中，延长道路的良好使用状态，巩固道路质量。

四、市政道路预养护技术

1、市政道路预养护技术分析

首先裂缝处理。道路出现裂缝是市政道路常见问题，由于季节变化温度不同，或相关施工搭建遗留问题等，裂缝逐渐形成，此列病害容易引导积水破坏地基，倘若不第一时间修补，道路很可能出现不均匀下沉，通常在预养护过程中我们针对10mm内的裂缝主要利用沥青浇灌、或密封胶修补的方式，一旦裂缝超过10mm，我们会采用细粒沥青混合料修补。道路裂缝的预养护重点在于及时修补，在监测过程中，发现一处补一处，这是唯一一类出现病害才能进行修补的预养护类型。

其次微表处处理。微表处作为道路预养护的重要手段，它对路面老化、麻面等状况的修补有很多的作用。通常在15mm以下的轻微车辙可以直接做罩面处理，但当车辙大于15mm时，则应按照长裂缝处理。微表处相对而言更适用与路面老化、道路麻面、道路出现松散等情况。

再次超薄磨耗层处理。近年来道路养护处理会采用超薄磨耗层技术，经过该技术处理的路面效果与微表处技术相差无几，不同的是，超薄磨耗层的厚度比微表处要大，基本在25mm左右，且通过超薄磨耗层技术，道路更平整、轻度好，抗滑性也好。值得一提的是，该技术更适合与断面平整的道路，当断裂过大时就需要用其他修补方式。

再次同步碎石封层技术处理。同步碎石封层是指利用沥青粘结薄碎石层形成罩面。该技术施工速度快，有利于修补后交通尽早开放等好处，同步碎石封层技术对路面龟裂有很好的修补功效，浅度的道路下沉也可以应对。

最后雾封层技术处理。该技术主要是通过在沥青路面上喷洒渗透清强的改良乳化沥青，形成防水层，提升路面粘结力强化抗性。当道路出现龟裂或细骨损伤时，雾封层技术将有效抵御路面龟裂、坑洞等恶化。雾封层有利于利用材料流动性，促进非机构性损伤自愈，是预养护常用手段。

2、市政道路预养护发展策略建议

首先对构筑物做好专项治理。市政道路有各类管线，通常地下水井周边的损害会比较大，一定程度上影响车辆形式的舒适度，在道路养护规划时，应加强对水井等构筑物的检查与加固，提前做好预防措施。

其次技术处理要有针对性。随着城市车辆的快速增长，道路水毁病害已经开始弱于车辙病害，针对车辙的养护方式，我们应加强对车站点的改造，如在该路段添加抗车辙沥青等，一是做到道路与养护，二也能保证在同一预养护周期中，尽量避免出现反复维修的现象。

再次强化市政道路预养护科学性。预养护的根本目的是延长道路使用年限，减少道路病害造成交通阻塞，同时通过预养护还能降低道路养护成本，因此在预养护过程中注重科学性很重要，做预养护时要做好监测时间的规划，每年对道路至少做一次功能性监测，统一对道路病害做统计分析，而后拿出科学的养护措施。

最后提升市政道路预养护管理。养的前提是管，首先对道路外观的检查和功能检查的管理有一定规范，在数据分析后才能有针对性的做好预养护，可见对市政道路动态管理是预养护的基础，做好各项检查管理，为预养护规划提供真实依据，有利于保证市政道路安全运行。

结束语

市政道路预养护能够有效保证道路使用质量及延长道路寿命，因此做好道路预养护规划配合科学方案，有利于做到道路使用功能与维护成本的统一，未来我们坚持做好道路构筑物管理、对道路做有针对性的技术处理、强化道路预养护科学性，提升预养护管理，这样才能保证市政道路安全稳妥的为人民服务，为城市化建设深化做贡献。

参考文献

预失真技术 第3篇

关键词：给水处理化学预氧化

0引言

经济的快速发展引发了环境污染问题，随着水污染形势的日益严峻，给水处理技术得到迅速发展。目前，我国给水处理技术根据地表水源分类，采取不同的处理方法，本文仅对给水处理工艺中的化学预氧化技术进行探讨。

1臭氯预氯化技术

臭氧自1876年被发现具有很强的氧化性之后，就得到了广泛的研究和应用，尤其是在水处理领域。但在使用过程中仍存在很多问题。且单独氧化处理效果不是十分理想，仍需同其它工艺进行结合，以体现其优势。

通常臭氧作用于水中污染物有两种途径，一种是直接氧化，即臭氧分子和水中的污染物直接作用。这个过程臭氧能氧化水中的一些大分子天然有机物，如腐殖酸、富里酸等；同时也能氧化一些挥发性有机污染物和一些无机污染物，如铁、锰离子。直接氧化通常具有一定选择性，即臭氧分子只能和水中含有不饱和键的有机污染物或金属离子作用。另一种途径是间接氧化，臭氧部分分解产生羟基自由基和水中有机物作用，间接氧化具有非选择性，能够和多种污染物反应。

臭氧的强氧化性决定其与水中的污染物作用后可获得不同的处理效果，因此使用臭氧预氧化的目的依水质而异，也与使用情况有关。研究表明，臭氧预氧化对水质的综合作用结果取决于臭氧投量、氧化条件、原水的pH值和碱度以及水中共存有机物与无机物种类和浓度等一系列影响因素。

首先，臭氧预氧化可破坏水中有机物的不饱和键。使有机物的分子量降低，可溶解性有机物DOC的浓度升高，具体表现为AOC和BDOC的浓度升高，从而提高有机物的可生化性，但Ames实验表明部分氧化中间产物具有一定的致突变活性，需要提高臭氧投量来降低这些产物的毒性活性，此外臭氧也会将氨氧化成硝酸盐，但中性条件下氧化速度极慢，控制溶液的pH值可以提高反应速度。

其次，对于具有较高硬度和较低TOC的原水，通常在TOC含量为2.5mg／L左右、硬度与TOC比值大于250mg／LCaCO₃／mgTOC时、低的奥氧投量(0.5～1.5mg／L)等条件下可起到助凝作用，提高混凝效果，但由于臭氧预氧化会提高水中有机酸的浓度，而部分有机酸会与混凝剂中的铁、铝离子络合，从而使得滤后水中铁或铝的总浓度升高，故需对其采取一定措施进行处理，以达到国家制定的生活饮用水水质标准；此外，臭氧氧化能够灭活水中的一些致病微生物，如细菌、病毒、孢子等。也能够强化去除藻类物质及其代谢产物，进一步提高常规给水处理的除藻效果，并且还可去除水中含有不饱和键的嗅味物质。

再者，对于氯化消毒副产物前质，臭氧预氧化可对其进行一定程度的破坏，或使之转化成副产物生成势相对较低的中间产物，但不可避免地也会升高一些其它物质的副产物生成势，同时产生一些臭氧副产物。实验表明，当水中溴离子浓度高时，采用臭氧预氧化工艺的水厂出水澳酸盐浓度普遍升高，臭氧氧化可将原水中的溴离子氧化成澳酸盐和次澳酸盐，溴酸盐本身具有致癌作用，而次溴酸盐与氯化消毒副产物前质作用，会生成毒性更强的溴代三氯甲烷，对人类造成更大的威胁。

上述作用结果表明，单纯使用奥氧氧化，出水水质并不十分理想，特别是对于氨氮的去除以及出水生物稳定性控制等，因此必须将臭氧预氧化与其它水处理工艺结合起来，如滤后采用活性炭吸附。或发展臭氧预氧化与生物活性炭联用技术，以进一步强化处理效果。

虽然臭氧具有比较强的氧化性，但是其设备投资大、运行费用高，即使在发达国家，臭氧仍是一种昂贵的水处理技术。

2商锰酸盐复合药剂预氧化技术

高锰酸钾最初的应用主要是消毒、除铁、除锰、除嗅味以及水中有机物含量的检测上，前人对与水中微量污染物作用方面的工作研究很少，并且多数实验是以人工配制的溶液为目标物，研究酸性条件下高锰酸钾的作用效果，因此研究具有一定的局限性，为进一步了解高锰酸钾的氧化性质，哈尔演工业大学于1985始开展了高锰酸钾去除饮用水中污染物的研究工作，并提出了高锰酸钾预氧化除污染技术，经过二十几年的研究，在去除天然水中微量有机物、控制卤仿和致突变物质，以及氧化助凝等方面取得了一系列进展，并在生产中得到推广和应用，同时系统地分析了高锰酸钾除污染的作用效能与机理，为进一步奠定研究高锰酸盐复合药剂提供了理论基础。

高锰酸盐复合药剂是在对高锰酸钾进行了大量的研究基础上研制得出的，该药剂主要是以高锰酸钾为核心、由多种组分复合而成，其充分利用了高锰酸钾与复合药剂中其它组分的协同作用，促进具有很强氧化能力且利于除污染的中间价态介稳产物和具有很强吸附能力的新生态水舍二氧化锰的形成，将氧化和吸附有机的结合起来，强化去除水中的有机污染物、强化除藻、除嗅味、除色、降低三氯甲烷生成势和水的致突变活性等等，从很大程度上提高了高锰酸钾对水中污染物的去除率。

研究表明，使用高锰酸盐复合药剂对实际水样进行预氧化处理，可显著地去除水中多种有机污染物：并且与其它预处理工艺进行对比发现，复合药剂对有机污染物的去除效果要明显优于单独高锰酸钾预氧化，也远优于单纯聚合氯化铝或预氯化工艺；进一步研究表明，采用复合药剂预氧化代替预氯化，能够强化去除藻类以及难去除的嗅味物质，从很大程度上改善混凝处理效果，降低滤后水色度和浊度，对于预氯化处理过程出现的副产物问题，复合药剂预氧化能起到一定程度的控制作用，且能够提高对氯化消毒副产物前质和致突变物质的去除效果，显著降低三氯甲烷的生成势和水的致突变活性，同时使用PPC预氧化也不存在臭氧预氧化出现的溴酸盐副产物问题；对水中存在的少量重金属，PPC投量在1.0～2.0mg／L时，去除率便可达到90％以上，对微量铅可达100％去除：此外，考虑到使用高锰酸盐复合药剂进行预氢化，向水中投加一定量的高价态锰，是否会使水中总锰浓度增加。研究结果表明，高锰酸盐复合药剂中的主剂在氧化过程中被还原为胶体二氧化锰，在混凝剂的作用下会形成密实絮体，可通过沉淀与过滤进行分离，通常给水处理条件与高锰酸盐投量范围内，可以保证较低的滤后水剩余锰浓度，满足国家生活饮用水卫生标准。

上述研究结果表明，高锰酸盐复合药剂对于受污染的饮用水源，具有一定的处理能力，可以从多方面强化提高处理出水效果，但单纯使用PPC，对水中氨氮的去除表现出一定的局限性。使用生物活性炭技术处理饮用水中的可溶性有机碳与氨氨问题，是一种公认的较为有效的方法，大量的文献表明，臭氧氧化一生物活性炭联用技术可以达到较为理想的处理效果。

功率放大器数字预失真技术的研究 第4篇

在无线通信系统中,为达到发射要求,射频信号需要较高的功率,因此需要通过功放将其放大,以获得所需信号功率值。功放往往工作在放大器的非线性区域,而这些非线性将产生诸如由幅度失真(AM-AM)、相位失真(AM-PM)[1]所引起的谐波失真、互调失真等失真产物[2]。

工程上为了避免非线性失真,通常采用预失真技术对其进行线性补偿。按照实现位置的不同, 预失真技术可以在射频、中频和基带实现,分别称为射频预失真、中频预失真和基带预失真。其中,射频预失真一般采用模拟电路来实现,具有电路结构简单、成本低、易于高频和宽带应用等优点,缺点是频谱再生分量改善较少,高阶频谱分量抵消较困难。中频预失真与射频预失真的原理相似,但是精度不如射频预失真高。基带预失真尤其是数字基带预失真,由于工作频率低,可以用数字电路实现,适应性强,而且可以通过增加采样频率和增大量化阶数来抵消高阶互调失真,是一种很有发展前途的方法。

1 功放的非线性特性分析

功放的失真特性源于其内部的热记忆效应和电记忆效应,具体分析如下:

(1) 热记忆效应由器件内部热电耦合产生,器件内部温度的变化将引起器件部分热学、电学参数发生变化,从而使得器件的非线性特性发生变化。

(2) 电记忆效应主要是由终端阻抗(偏置和匹配电路阻抗)发生变化而产生的,这些阻抗包括载波频率、谐波频率及其基带频率上的阻抗,它们是带宽的函数。

(3) AM-AM失真特性就是功率放大器的增益压缩现象,可以采用非线性的多项式来表征放大器的这种特性,表示如下:y=a1x+a3x3+a5x5+a7x7+a9x9+,式中, a为多项式系数;x为输入信号的幅度;y为输出信号的幅度。

(4) AM-PM失真特性的数值与AM-AM失真相似,也是由输入信号的幅度决定的。

假设输入信号为y=cos(ωmt),式中,ωm为角频率。当加入AM-AM失真时,输入信号可表示为y=β1cos(ωmt)+β3cos(3ωmt)+β5cos(5ωmt)+;当加入AM-PM失真后,输入信号可以表示为$y=[\beta {}_1\cos (\omega {}_{\text{m}}t)+\beta {}_3\cos (3\omega {}_{\text{m}}t)+\beta {}_5\cos (5\omega {}_{\text{m}}t)+\cdots ]\cos \left\{\omega {}_{\text{c}}t+\frac{\phi }{2}[1+\cos (2\omega {}_{\text{c}}t)]+\cdots \right\}$。

2 功放的记忆多项式模型

功率放大器模型分为无记忆功放和有记忆功放模型两大类。当输入信号具有较宽的带宽时,功放的记忆效应不能被忽略,此时我们可以用记忆多项式模型表征功放的记忆特性。

具有记忆效应的非线性功放在其通带内可以用Volterra(伏特拉)级数表示如下[3]:

式中,τk=[τ1,,τk]T是积分变量;hk()是k阶Volterra级数的实数部分。为了降低模型复杂度,Kim等人提出了一种具有记忆效应的多项式来表征射频功放的动态的非线性[4],表达式可写为

式中,x(n)=Iin(n)+Qin(n)表示射频功放的输入信号,y(n)=Iout(n)+Qout(n)(n)表示射频功放的输出信号;系数wkq为复数;m表示多项式的阶数,它表征了记忆多项式的非线性;n表示多项式的记忆深度,它表征了记忆多项式模型的记忆效应。当记忆深度n=0时,式(2)可改写为$y(n)={\displaystyle \sum _{k=0}^{m-1}w}{}_{k\text{o}}x(n)|x(n)|{}^k$,即为传统的无记忆多项式,其输出信号只与当前输入有关。

对于宽带系统,理想的预失真器结构也应为有记忆多项式结构,与式(2)保持相同的形式。我们将在下一小节做具体描述。

3 自适应预失真方案与算法的实现

3.1 自适应预失真方案

我们采用非直接学习结构验证预失真器的自适应效果,如图1所示。图中,PA为高功率放大器;w(n)为预失真器的抽头系数,由自适应算法计算出来,即wkq的一维表示。采用这种结构的好处就是不识别非线性信道的模型就可以直接辨识出预失真

器的模型参数,结构简单。在此模型中,预失真器A和预失真器B具有完全相同的结构。

记忆非线性信道的输出采样y(n)作为预失真器B的输入,预失真器B的输出b(n)与系统的输入采样a(n)进行比较,误差信号e(n)用于预失真器B的自适应。当预失真器B收敛时,即可将预失真器B的参数w(n)全部复制给预失真器A,预失真器A通过周期性地更换系数,可以适应信道特性的缓慢变化。

根据预失真器的记忆多项式(见式(2)),我们可以设u(n,k)=x(n)|x(n)|k,其实现框架如图2所示。图中,FIR滤波器的个数为n+1,滤波器的阶数为m-1。

3.2 算法的实现

在算法的实现上我们采用的是递推最小二乘法,该算法含有一个收敛因子,此因子可以根据输入信号的幅度变化自动调整其大小,具有很强的自适应性,且收敛速度快。

3.2.1 最小二乘法(LS)的实现[5]

预失真B的误差表示为

前加窗最小二乘法性能函数为

式中,

w(n)的最佳权值归结为

将式(3)代入式(6)后我们得到:

设

w(n)的最佳值满足方程∇w(n)ε(n)=0,解得

3.2.2 递推最小二乘法(RLS)算法

由式(9)得到,w(n-1)=R-1x(n-1)rxd(n-1),由式(8)得到

将式(10)求逆后,得$R{}_{\text{x}}^{-1}(n)=\frac{1}{\lambda }\left[R{}_{\text{x}}^{-1}(n-1)-\frac{R{}_{\text{x}}^{-1}(n-1)y(n)R{}_{\text{x}}^{-2}(n-1)}{\lambda +\mu (n)}\right]$,其中,μ(n)=yT(n)R-1x(n-1)y(n)。令c(n)=R-1x(n),则可设$g(n)=\frac{c(n-1)y(n)}{\lambda +\mu (n)},g(n)$为收敛因子,它决定了迭代的收敛速度。

综合上述算式得到系数更新算法为w(n)=w(n-1)-g(n)e(n),c(n)的更新公式为c(n)=λ-1[c(n-1)-g(n)yT(n)c(n)],其初始值c(n)=δ-1l,式中,λ为遗忘因子,一般取小于1或1附近的值;δ为很小的实数,l为单位方阵。

4 仿真及结果分析

我们用MATLAB软件搭建了一个测试平台。信源采用宽带WCDMA 3载波信号。从实际功放中采得系数如下:

预失真器模型采用5阶的非线性,3阶的记忆性。

输入信号仅仅通过高功率放大器后可以得到图3所示的失真信号频谱图;输入信号先经过数字预失真器后再经过高功率放大器可以得到图4所示的频谱图。图中,横坐标表示信号采样点的个数;纵坐标表示每个采样点信号对应的频谱(单位为dB)。在工程应用中一般以邻道功率抑制比(ACPR)作为衡量预失真器性能的重要指标,对比图3、图4可以看出,本算法可以有效地抑制失真现象,且信号的ACPR值改善了28 dB,算法较为有效地达到了线性化的目的。在试验中我们还发现,多项式的线性阶数为5阶就足以表示功放的非线性,阶数太大对预失真效果改善并不明显,反而会增加算法的复杂度;记忆深度则不然,记忆深度越大,预失真效果越明显,功放的线性度改善越好,但是太大了也会加大算法在工程应用中的实现难度,所以我们应该根据工程应用的实际需要选取合适的记忆深度值。

5 结束语

本文讨论了功放的失真原理和基于记忆多项式的数字预失真算法对功放失真的校正,并且采用MATLAB工具对算法进行了仿真,仿真结果表明,算法能够很好地抑制信号的非线性失真,较好地实现功放的线性化。

摘要：在宽带码分多址(WCDMA)等宽带通信系统中,射频功率放大器呈现出严重的电记忆效应和热记忆效应,产生频谱再生和邻道干扰,传统的无记忆预失真技术已经无法消除信号失真而达到理想的线性化效果。针对此类有记忆性的功放,文章提出一种新的记忆多项式预失真器,以跟踪射频功率放大器特性的变化,并进行非线性补偿。

关键词：记忆效应,数字预失真,记忆多项式,递推最小二乘法

参考文献

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预失真技术 第5篇

随着通信技术的飞速发展,多电平(M-QAM)多载波调制技术(WCDMA,OFDM等)得到了广泛应用,而这些技术无一例外地都属于非恒包络调制技术,因此对功率放大器的非线性非常敏感。功放的非线性会引起带外频谱扩张,产生邻信道干扰,带内失真则引起误码的上升,严重影响通信系统的性能。因此功放的线性化技术就变得尤为重要。

功率放大器的线性化技术有很多种[1,2],相比于其他线性化技术,自适应数字基带预失真法由于引入了自适应算法,并且在基带进行处理,不涉及复杂的射频信号处理并可以实时跟踪功放的变化特性,因此可以很好地校正功放的非线性。

而数字基带预失真法又可以分为基于多项式的预失真法和基于查询表技术的预失真法[3]。由于查询表预失真技术的效果直接受到表项大小的影响,且当功放非线性较严重时就需要大量表项,甚至多维表项,此时表的自适应收敛就会非常慢,预失真性能严重下降,因此使用基于幂级数多项式的预失真法。

1 基本原理

数字基带预失真技术的基本原理就是基带信号首先经过预失真器的预处理,而预失真器的传输特性则刚好是功放传输特性的反函数,这样最后经过放大器后输出信号就只有线性的增益了[4]。其基本原理如图1所示。

图2给出了预失真技术的实现原理:当输入信号为rin时,由于非线性特性,功放的实际输出小于所期望的线性输出αrin,但同时可以看到当功放输入为rin-pd时,则输出为αrin。因此可以在功放前端加一预失真器,如果输入为rin,则预失真器输出为rin-pd,再经过功放后就使系统输入输出呈现线性关系了。

2系统结构

基于幂级数多项式的数字基带预失真技术结构如图3所示。

如图3所示,输入信号经过直角坐标/极坐标(R/P)的转换,而后经过幅度、相位预失真器后,再经过 R/P转换进入功率放大器(仿真中假设ADC/上变频、DAC/下变频均为理想情况,因此可忽略),反馈回路耦合一部分信号(1/G,G为功放期望线性放大倍数)后与源信号比较产生误差,从而自适应地调整幅度、相位预失真器,当两者达到收敛后,功放实现线性输出。

2.1幂级数多项式预失真器

假设功率放大器的失真只受幅度和相位的影响,设输入的信号为:

vin(t)=r(t)cos(wct+θ(t)), (1)

则放大器的输出可以表示为:

y(t)=G(r(t))cos(wct+θ(t)+Φ(r(t))), (2)

式中,r(t)ejθ(t)是输入信号的复包络,wc为载波频率,G()、Φ()代表功放的幅度和相位传输函数。预失真的目的就是提供一个正好与功放非线性特性相反的预失真器,使得最后达到线性输出的效果。假设源输入信号为vo(t)=ro(t)ejθo(t),则预失真器相应的输出为:

vp(t)=F(ro(t))ej(θo(t)+Ψ(ro(t))), (3)

函数F()和Ψ()表示预失真的多项式。理想情况下有:

G(F(ro(t))=αro(t), (4)

Ψ(ro(t))+Φ(F(ro(t)))=0, (5)

式中,αro(t)为期望的功放线性输出,将将F()和Ψ()2个非线性的方程用多项式表示为:

F(r)=f1r+f2r2++flrl=VTRf, (6)

Ψ(r)=ψ0+ψ1r++ψmrm=PTRψ, (7)

以上2式即是幅度和相位预失真器的预失真函数。

2.2预失真系数更新自适应算法-LMS算法

LMS算法是一种常见的自适应算法,以其结构简单、复杂度低、易于实现为被广泛采用。要求得式(6)、式(7)中的最佳预失真向量V和P,就是要使得下面定义的2个均方误差最小:

J1(V)=E((αr-G(VTRf))2), (8)

J2(P)=E((Φ(VTRf)+PTRψ)2), (9)

按照LMS迭代算法,向量V的迭代公式为:

$\begin{array}{l}\mathit{V}{}_{k+1}=\mathit{V}{}_k-\mu {}_k\nabla {}_{V}J{}_1(\mathit{V}{}_k)=\\ \mathit{V}{}_k+\mu {}_{k}R{}_{f,k}G\end{array}$

’(VkTRf,k)(αr-G(VTRf)), (10)

式中,μk为迭代步长因子,根据功放特性G’(VkTRf,k)近似为1,则上式可以写成:

Vk+1=Vk+μkRf,k(αr-G(VTRf))。 (11)

相位预失真是得到一个与Φ(F(ro(t))相反的相位偏移,使其与放大器产生的相位偏移正好抵消。

同理有:

eψ,k=PkTRψ,k-Φ(F(r(t))), (12)

Pk+1=Pk-μψ,keψ,kRψ,k。 (13)

2.3功放模型

功放模型在预失真系统中占有重要地位,选择文献中经典的Saleh模型[5],该模型很好地描述了窄带功放的AM-AM、AM-PM特性,其表达式如下:

$A(r)=\frac{\alpha {}_{1}r}{1+\beta {}_{1}r{}^2},\Phi (r)=\frac{\alpha {}_{2}r{}^2}{1+\beta {}_{2}r{}^2}$, (14)

其中:α1=2.158 7,β1=3.151 7,α2=4.003 3,β2=9.104 0。

2.4衡量预失真性能关键指标

衡量预失真系统预失真性能的主要指标为邻信道功率比(ACPR)和误差矢量幅度(EVM)[6,7]。

ACPR定义为:邻信道功率与主信道功率的比值,用来衡量对邻信道干扰的大小。ACPR越低,那就意味着功放的三阶及五阶交调越低,功放的线性度越好。

EVM定义为:误差矢量信号平均功率的均方根值和参考信号平均功率的均方根的比值,并以百分数形式表示。EVM越小,说明功放的非线性对信号的影响就越小。

3 仿真结果分析

仿真中采用16 QAM信号,该信号经过滚降因子为0.25的平方根升余弦滤波器后进入预失真器。

从图4可以看出,经幂级数多项式预失真后,ACPR较传统的极坐标查询表预失真改善了10 dB 左右,达到了-50 dB(仿真中,查询表预失真技术在表项N=64时ACPR为-40 dB,且继续增加表项时,ACPR不再改善)。

图5是信号经查询表预失真(a)及幂级数预失真(b)后星座图的情况,从中可以看出,经幂级数预失真后,星座图得到了明显改善,EVM从6.43%降低为1.67%,基本消除了功放非线性所引起的星座图扩散和旋转效应。

图6是功放的AM-AM(幅度-幅度失真)曲线比较图,图中左侧为经查询表预失真后的AM-AM曲线,右侧为经幂级数预失真后的AM-AM 曲线,可以看出,幂级数预失真方法较传统的查询表预失真效果更优,功放输入输出基本呈现线性关系。

4结束语

主要介绍了一种基于幂级数多项式的数字基带预失真技术,该技术通过将输入信号分别进行幅度预失真和相位预失真,较好地纠正了功放的非线性。仿真表明,ACPR较查询表预失真技术改善了10 dB左右,EVM由6.43%降低为1.67%,星座图得到了很好地纠正,AM-AM曲线基本呈现了线性关系,达到了线性化目的。

摘要：为了减小功放的非线性,使系统实现线性输出,介绍了一种基于幂级数多项式的数字基带预失真技术,并论述了其基本原理和系统结构,最后从邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio)、星座图、功放的幅度-幅度特性(AM-AM)三个方面进行了仿真,结果表明该预失真技术较传统的查询表预失真技术,不仅能节省大量的存储空间,而且能更好地纠正功放的非线性,预失真性能更优。

关键词：幂级数多项式,基带预失真,ACPR

参考文献

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预失真技术 第6篇

BOC调制信号的频谱分裂在中心频点的两侧，有利于避开与中心频点信号频谱的相互重叠，从而减小信号间的相互干扰，以实现频段共用。此外，BOC调制信号比BPSK调制信号的相关函数主瓣更窄，它具有更高的码跟踪精度和更强的抗多径干扰能力。由于BOC调制的独特性使其在新一代全球卫星导航系统中倍受青睐。

BOC调制信号经过导航卫星发射信道时，由于各个器件的非理想特性将会使其产生一定程度的失真，致使导航系统的性能会受到一定的影响。目前，国内外对此已有相关的研究。文献[1]主要分析Galileo的几个候选BOC调制信号特性，其中BOC调制的非线性特性主要是采用固态功率放大器(SSPA)来仿真，分析了输入功率回退(IBO)为0 dB时，BOC调制方式的相关损耗。文献[2]主要分析Galileo的几个候选BOC调制信号的跟踪精度受到线性和非线性失真的影响，分析了由于滤波器带宽的限制而带来的功率损耗和相关损耗。文献[3]主要分析星上高功放对BOC及其衍生信号的失真影响，主要分析了带宽限制和非线性效应带来的联合影响。

非线性失真对卫星导航系统性能的影响主要在于：引起信号幅度、相位失真，使星座图发生压缩偏转，致使接收方判决检测受很大影响，引起带内失真;产生大量的互调失真和谐波失真，信号频谱扩展产生的邻道干扰(ACI)，产生带外失真。因此，对卫星导航信道的非线性补偿研究显得尤为重要。但是，目前国内外大部分只是针对非理想卫星信道对BOC信号的影响进行了研究，对于消除这种影响的研究却甚少。

自适应数字预失真技术是补偿非线性失真最好的方法之一，它通过在非线性器件前构造非线性失真的逆特性来达到线性化目的。随着信息速率的增加，信号带宽不断增加，导航信道不仅具有非线性特性，其记忆效应也越来越明显。对于有记忆效应的非线性失真，若仍采用传统的无记忆预失真技术，非线性补偿机制可能失效或是效果不佳。因此，研究记忆非线性失真的线性补偿技术具有非常重要的意义。

本文即是对BOC信号进行预失真仿真分析，对导航卫星发射信道进行建模等效，提出将发射信道等效为Wiener-Hammerstein模型，并设计了一种针对此模型的基于直接学习结构的自适应LMS预失真方案，通过仿真结果可以看出该预失真方案可以很好地消除导航信道对BOC信号的失真影响。

1 导航发射信道模型

根据目前已有的国内外导航卫星发射信道模型，可归纳总结出导航卫星发射信道的等效简化模型[4]如图1所示。

如图1所示，前置滤波器和后置滤波器均采用线性FIR滤波器，高功放采用行波管功率放大器(TWTA)模型。行波管大功率放大器AM/AM变换表现为幅度非线性失真，AM/PM变换表现为相位非线性失真，通常可用无记忆Saleh幅值-相位模型进行模拟，即：

当综合考虑前置滤波器、TWTA、后置滤波器时，记忆效应不能忽略，此时，导航发射信道实际上可以等效为有记忆Wiener-Hammerstein模型[5]，即线性时不变系统(LTI_1)后串连一个无记忆非线性模型(NL)后再串连一个线性时不变系统(LTI_2)，该模型常用于描述卫星通信中的大功率功放。其结构图如图2所示。

其中每个模块用数学表达式表示为：

综合每个模块可得Wiener-Hammerstein模型的数学表达式为：

式中：K表示功放模型的多项式阶数;L表示功放的记忆深度。

2 预失真方案

预失真方法通常分为查找表预失真和多项式预失真，因多项式预失真较节省RAM存储单元，且收敛速度快，本文选用多项式预失真方法。基于多项式的预失真有直接学习结构和间接学习结构两种，其中直接学习结构的结构简单，算法收敛后能达到比较好的预失真效果，预失真器参数不受功放非线性系统输出端噪声的影响，可直接更新预失真器的参数。但需首先设定PA模型，根据模型估计出放大器的非线性传递函数，再求出逆函数作为预失真器的传递函数。由第一部分导航发射信道模型的描述可知，导航发射信道的主体部分可等效为有记忆Wiener-Hammerstein模型，符合直接学习结构中要求模型已知的条件，所以本文采用直接学习结构[6]。

图3即为基于直接学习结构的预失真框图，在这个结构中，x(n)为n时刻的输入信号，y(n)为功放的输出信号，其中整个系统所期望的响应为d(n)，图中的线性放大倍数为G，当e(n)=d(n)-y(n)在算法收敛于e(n)=0时，则功放的输出为输入信号的线性，并且有y(n)=G*x(n)。

针对本文建立的导航发射信道为一有记忆非线性信道，为补偿非线性，其逆特性也应具有记忆效应。基于记忆多项式的预失真通常可以很好地补偿有记忆效应的非线性模型，记忆多项式模型[7]如下：

式中：K为记忆多项式阶数，补偿效果与多项式阶数有关，一定程度下，阶数越高补偿效果越好，但同时会增加算法的复杂度，针对相同的输入信号，预失真多项式最佳阶数的选择与功放模型有关。Q为记忆深度，记忆深度越大，预失真效果也越明显，功放线性度改善越好，但太大也会实现困难，要根据实际需要选取合适的。akq是预失真器的多项式系数，其估计精度决定了预失真器的性能，系数更新可以通过自适应算法获得。

LMS算法是一种梯度最速下降算法[8]，在算法迭代过程中，它不需要计算相应的相关矩阵，也不需要进行矩阵运算，因此具有每次迭代时的计算量最小，所用的存储空间最少，容易以硬件实现，便于调试等优点，被广泛应用。其算法流程图如图4所示。

估计的误差信号为：

设XL(n)=[x(n),x(n-1),⋯,x(n-L+1)]T为输入信号矢量，WL=[w1,w2,⋯,wL]T为滤波器参数矢量，μ表示收敛因子，控制收敛速度和稳定性。

则LMS算法的迭代公式为：

可以看出，由当前时刻的权系数矢量和以误差函数为比例因子的输入矢量可以得到下一时刻的权系数矢量。预失真器通过以上给定的算法，不断更新预失真器的参数，以达到对信道记忆非线性逆特性的逼近。

3 仿真结果与分析

本文采用BOC(14,2)信号进行仿真验证。码延迟和载波初相位均为0,Saleh模型使用经典模型参数[2.158 7 1.151 7 4.003 3 9.104 0],FIR滤波器的系数取[0.769 2 0.153 8 0.076 9]。多项式阶数取5，记忆深度取3。图5(a)为原始输入的BOC(14,2)信号的星座图，图5(b)为经过滤波器的线性、功放的非线性等失真后的星座图，输入信号为BOC信号，带宽较宽，卫星信道呈现出有记忆的非线性特性，理想星座经过信道后，如果不采用任何补偿措施，可看到星座图已出现扭曲，幅度失真且出现相位偏转。图5(c)为加入预失真之后的星座图，可看到星座图已得到改善，接近理想星座。

图6为BOC(14,2)信号在预失真前后系统输出信号和原信号的功率谱密度，明显可见，在经过卫星发射信道后信号不仅被放大且出现严重的带外频谱扩展，会造成相邻信道干扰(ACI)，引起带外失真。在信号经过预失真后，明显降低了BOC信号的带外频谱扩展，减少了相邻信道干扰(ACI)，大大减小了带外失真。

4 结语

基于当前导航卫星发射信道的记忆非线性对BOC信号的失真影响，本文通过对导航卫星发射信道的等效简化建模的研究，提出将发射信道的主体部分(HPA以及前后置滤波器)等效为有记忆Wiener-Hammerstein模型，并设计出一种适合此模型的基于直接学习结构的自适应LMS预失真方案用于消除这种失真影响。仿真结果表明，该方案能有效抑制BOC信号的带外频谱扩展，减小带外失真，优化星座图，减小带内失真，可以很好地消除导航信道对BOC信号的失真影响，在卫星导航系统中有着重要的意义。

下一步工作将把此等效信道模型以及预失真方案应用于BOC的其他衍生信号(如AltBOC、CBOC、MBOC等)并进行推广应用。

摘要：由于卫星导航系统中导航卫星发射信道的记忆非线性效应,使带宽受限的二进制偏移载波(BOC)调制信号失真加剧,导航系统性能将受到严重影响。针对这个问题,建立并分析了导航发射信道模型,提出将等效简化信道模型的主体部分(HPA及其前后置滤波器)等效为Wiener-Hammerstein模型的思想,同时设计了一种针对此模型的基于直接学习结构的自适应LMS预失真方案。仿真结果表明,该方案能有效抑制BOC信号的带外频谱扩展,优化星座图,可以很好地消除导航信道对BOC信号的失真影响,在卫星导航系统中有着重要的意义和良好的应用前景。

关键词：BOC信号,导航发射信道,预失真,记忆多项式

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预失真技术 第7篇

通常, 非恒定包络调制信号经过非线性的功率放大器放大后会产生信号失真, 由此导致通信的干扰。它还具有较高的峰均比, 对信道的非线性特性非常敏感。特别是功率放大器工作在饱和状态时, 将使发射信号产生严重的非线性失真, 导致一系列影响通信质量的后果, 如频带内的相位和幅度失真。由此导致接收端对信号解调后的星座图的恶化, 产生码间干扰, 造成误码率上升。同时, 功率谱密度边带的提高会出现频带外失真, 导致频谱再生和邻道干扰[1]。为使非恒定包络的调制信号经过功放后不产生非线性失真, 通常采用线性回退的方法来达到线性的要求。但结果是功率放大器工作在线性状态, 效率非常低。

为满足现代无线通信技术的需求, 射频功放线性化技术得到了迅速发展。多种支持功放线性化和效率增强方面的技术已经应用在无线通信系统中, 如功率回退技术、前馈技术和负反馈技术[2]、LINC (Linear Amplification with Nonlinear Components) 技术[3]、CALLUM (Combined Analogue Locked Loop Universal Modulator) 技术[4]、包络跟踪ET (Envelope Tracking) 、消除和恢复 (Elimination and Restoration) 技术、预失真技术、Doherty技术等。在各种线性化技术中, 数字预失真技术是一种在数字域可以改善功放线性化以及提高功放效率的理想技术。

由于卫星上能源严格受限, 完成星-地数据传输功能的空间通信系统需要实现高效率工作。因此, 空间通信系统中的功率放大器需要在输入功率一定的条件下, 使输出功率尽可能大。由此, 放大器需要工作在饱和状态。空间通信系统中功放的线性化成为了一个有意义的研究课题。为了解决通信系统高效率与高线性度间的矛盾, 需要一种既能使通信系统采用非恒包络的高阶调制方式, 也可让功率放大器工作在饱和状态而调制信号的线性特性不出现恶化的解决方案。针对空间通信系统的应用需求, 本文开展了数字预失真技术应用在星载数传系统的研究, 详细阐述了一种用于空间通信中的数字预失真器及其预失真处理前后的信号输出特性结果。

1 数字预失真的实现过程

1.1 设计方案

图1给出了一种应用SRRC-OQPSK调制模式的空间数传发射机系统。非恒定包络的基带信号经成形滤波后, 经非线性函数预失真器变换后经数/模转换成模拟信号, 再调制后经功率放大器放大后输出并通过天线发射出去。经过功放的输出功率需要耦合出一部分信号, 经过解调, 送到模/数转换模块后输出的数字信号经过提取, 获得已调信号经过功放后输出特性参数, 通过反馈回路和自适应算法进行查找表的更新后实现数字预失真功能。

图2的技术方案基于FPGA硬件平台, 实现框图给出了基带信号产生及其中频调制的过程, 通过开关控制可实现预失真或非预失真模式的选择。

图2所示的数字预失真方案先由伪随机序列产生基带数据, 再经串/并转换和星座映射及FIFO数据接口模块后, 送入升余弦滚降滤波器 (SRRC) 模块以产生两路基带OQPSK信号经成形滤波后的信号。其中SRRC滤波器的实现主要通过FIR的IP核, 系数主要通过MATLAB工具箱推演出, 生成.coe文件导入FIR模块中。信号经CIC插值滤波器模块完成速率变换后, 送入数字预失真模块进行处理, 最后送入中频调制模块实现OQPSK基带信号的中频调制输出。该模块处于OFF模式时不工作, 产生的信号为一个未经数字预失真以及功放的原始信号 (raw signal) ;在ON模式下预失真模块工作, 产生信号为OFF模式下的原始信号经数字预失真处理过但未经功放处理过的信号。

1.2 实现方法

图3为对应图1中的虚线部分, 即实现SR-RC-OQPSK调制方式的基带信号产生及其调制的原理框图。包含伪随机序列信号源、时钟分配、FIFO接口、串/并转换、星座映射、CIC插值滤波器、SRRC升余弦滚降滤波、截位、数据尺度缩放、内插速率选择、数字预失真地址和乘法器及其地址对应内容, 以及中频调制共13个模块。其中, 若I路/Q路信号时间不同步, 则要通过FPGA软件仿真后找到不同步的时间, 并利用延时模块使之同步。上述模块都是通过编写VHDL代码并下载程序到FPGA硬件电路板上实现的。

对于整体方案中的非线性函数模块, 需要这个模块来拟合一条与非线性功放输入/输出归一化特性曲线成反函数的特性曲线。通过使用一乘法器乘以查找表 (LUT) 结构中存储的系数, 来实现非线性函数F-1功能的预失真器。该模块主要用I/Q两路信号分别进行预失真处理来实现, 预失真查找表地址产生模块的实现方法如图3所示, 其中z-n代表延时 (n代表延时的时间数) 。实部表和虚数表的地址通常都用I的平方与Q的平方之和的平方根表示, 即功率检测的值, 由此计算出输入平均功率大小的值作为查找表的地址, 按升序排列。该结构需要使用两个乘法器和一个加法器, 并且最后需要截位。

预失真查找表模块主要由4 096个地址和对应的4 096个地址内容组成, 通过Matlab工具计算出其地址对应的内容。图1所示系统中, 从高频功放 (HPA) 的输出功率中耦合出一部分信号, 经过解调, 送到模/数转换模块。经过对OQPSK未放大前和被HPA放大后的信号分别对应的功率值进行测量, 提取出所需功放在某个固定温度下的HPA输入/输出功率的特性参数, 如表1所示。

利用Matlab软件对该功放特性曲线进行归一化, 再求出其反函数。通常用该软件中polyfit函数编写*.m文件, 即用最小二乘法对该曲线进行多项式拟合, 并求出该多项式的系数。然后对该曲线进行线性插值, 将得到的其反函数的输入/输出功率特性做成一张4 096个地址及其对应内容的查找表, 并生成FPGA中IP核中ROM模块可以调用的*.coe类型文件, 然后将该文件调用到图2的工程文件内非线性变换函数模块对应的ROM模块中。通过乘法器乘以ROM对应的每个地址的内容, 最后预失真后的信号经过DAC (数/模转换) 和调制以及射频域的功放放大后, 通过天线发送出去。

2 实验结果

图1所示数传系统采用了Xilinx公司kc705型号的FPGA板和太速科技公司AD9777型号的AD/DA附加板作为控制核心, 还包括混频器、可调衰减器、信号源、某波段的射频功放以及带数字解调功能的频谱仪等。测试方案如图4、图5所示。

依据图4、图5所示方案, 对已经及未经预失真的信号进行了测试。分别完成了图4中A、DAC-C、两点以及图5中D、DAC-B两点对应信号的测量。测试结果如图6、图7所示。图6 (a) 及图6 (b) 分别表示图4中A处信号在Xilinx ise14.2软件环境中的测试结果及DAC-C处输出信号对应的星座图和频谱图。其中载波频率60 MHz的offset EVM为4.718 6%, EVM为4.718 1%, 幅度误差为0.25 d B, 相位误差为2.600 9°。

图7 (a) 及图7 (b) 分别表示图5中D处信号在Xilinx ise14.2软件环境中的测试结果及DAC-B点输出信号对应的星座图和频谱图。其中载波频率60 MHz的offset EVM为9.206 5%, EVM为9.096 6%, 幅度误差为0.48 d B, 相位误差为4.617 9°。图6 (b) 和图7 (b) 的信号码元速率均是1 Mb/s。

本文基于FPGA硬件系统, 初步完成了SRRC-OQPSK调制方式的基带信号经预失真处理后输出中频60 MHz的测试工作。预失真前后的测试结果表明, 数字预失真器输出特性符合系统设计要求。下一步工作将完成数字预失真器级联射频通道后数传系统性能的测试验证工作。

摘要：针对空间通信中非恒定包络调制信号的传输对功率放大器的高线性度和高效率的需求, 提出了一种应用于空间通信系统的数字预失真器方案。基于FPGA硬件平台、结合Matlab软件的仿真结果, 采用最小二乘算法拟合出非线性功放归一化输入/输出功率特性曲线的反函数实现的数字预失真器, 使得非恒包络调制信号经非线性射频功放后具有良好的线性特性。数字预失真器实现了60MHz中频输出、最大码率为1 Mb/s时, 将预失真前EVM值为4.71%的SRRC-OQPSK调制信号变换为EVM值为9.09%的信号, 经非线性功放后调制信号的EVM值小于5%。

关键词：空间通信,预失真技术,查找表,SRRC-OQPSK

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预失真技术 第8篇

OFDM是通信系统的一种关键技术,由于它能很好地对抗频率选择性衰落和窄带干扰,因此在DMB-T,DVB-T,WLAN,DAB等系统中都得到了广泛应用。但OFDM的主要缺点是它有很高的峰均功率比(PAPR),尽管大峰值功率出现的概率很低,但为了不失真地传输这些高峰均比的OFDM信号,发送端对高功率放大器(HPA)的线性度要求很高且发送效率极低,接收端对前端放大器和A/D变换器的线性度要求也很高[1]。解决这个问题可以从两方面入手:一是降低OFDM信号的峰均比,二是增大功放的线性范围。

目前降低OFDM信号PAPR的方法大致可归为信号预畸变、编码和信号扰码等技术。限幅是最简单实用的预畸变技术,目前应用较为广泛,相较于编码技术,限幅不受编码调制方式的限制,且适用于子载波数大的系统;与信号扰码技术相比,限幅不用传输辅助信息,接收端不需要做任何处理,降低了系统复杂度。虽然限幅会加大信号频谱的带外辐射分量,但通过简单的滤波操作可滤除频谱的带外分量,而且通过重复限幅滤波可以进一步降低信号峰值[2,3,4]。

迄今已有多种改善功放线性度的线性化技术,主要有功率回退、正向前馈、负反馈和预失真[5,6,7]等。功率回退简单易实现,缺点是功放效率大为降低。正向前馈能够提供大宽带和良好的互调失真压缩,但线性化性能严重依赖于幅度和相位的匹配。负反馈工作不稳定且带宽受限。预失真可以提供足够带宽,效率高,自适应性强,适用于宽带通信。

目前大部分文献都是单独从功放线性化或峰均比抑制的角度,解决OFDM信号高峰均比和功放线性度之间的矛盾。如文献[7-9]单独使用预失真技术来增大功放的线性化范围,然而由于预失真技术存在性能极限,当功放的输入电压值对应的线性输出值大于功放的最大输出电压值时,其非线性失真是不能通过预失真器得到补偿的。文献[2-4,10]研究了PAPR抑制算法,如PTS(部分传输序列)、限幅等,虽然这些算法能够很好地降低PAPR,但信号经过PAPR抑制后进入功放,在非线性动态范围内仍会受到失真影响;若仅将信号峰值抑制在功放的线性动态范围内,又不能保证功放高效工作。

针对以上论述的单独进行预失真或单独进行峰均比抑制存在的问题,本文将峰均比抑制(使用改进的限幅法)和预失真技术联合,先对有较大峰值功率的信号进行预畸变,使其工作在功放的动态范围内(使功放的输入信号幅值不会超过饱和电压值),然后在信号被送到功放之前,对信号进行预失真处理,增大功放的线性范围。仿真结果显示,与单独进行预失真或单独进行峰均比抑制相比,联合方法可以在系统误比特率提高不大的情况下,明显降低信号功率谱的带外扩展,从而降低对邻道信号的干扰,减小带内损耗,提高功放的效率。

1 改进的限幅法

传统限幅法是最简单也最直观的方法,就是当PA-PR超过某个值后,对OFDM波形进行限幅。这样显然可以使限幅输出后OFDM波形的PAPR都在门限值以内,但是限幅对信号的处理是一个非线性的过程,它将导致严重的带内噪声和带外干扰,从而降低整个系统的误比特率性能和频谱效率。

文献[1]提出了改进的限幅法,其原理图如图1所示。首先对OFDM信号进行J倍过采样,即在数据向量的中间添加N(J-1)个0来扩充原来的数据向量,并用NJ点IFFT把输入数据向量从频域过采样转换到时域。接着对信号进行限幅滤波,它首先对时域信号进行FFT操作使其转换到频域,再人为地将带外信号置零,最后进行IFFT操作将信号转换到时域,这就完成了对信号的滤波过程。图1中CP为循环前缀。

如果数字信号被直接限幅,限幅噪声将全部落在带内,改进的限幅法利用过采样可以有效避免这种混叠现象。限幅滤波后的信号没有任何带外干扰,与未限幅的OFDM信号一样[1]。虽然改进的限幅法中滤波会引起信号峰值再生,但比限幅前的信号峰值要小得多。因此可以利用重复限幅滤波进一步降低信号峰值,即限幅、滤波、再限幅、再滤波,直到达到满意的幅度水平。

2 预失真技术

为了研究非线性高功率放大器对信号的失真情况,首先要建立与实际工作特性十分相近的模型。高功率放大器的非线性主要表现为AM/AM特性和AM/PM特性。本文采用Saleh模型[11],它的模型结构简单,是一种常用模型,其AM/AM和AM/PM特性可用式(1)和式(2)表达,其中,各个参数的典型取值分别为αρ=2.158 7,βρ=1.151 7,αθ=4.003 3,βθ=9.104 0,公式为

预失真技术的基本思想[12]是在非线性功放前设置一个非线性单元(称之为预失真器),设置该非线性单元的传输特性函数F(Vm)与功放的传输特性函数G(Vd)互补,即F(Vm)G(Vd)=K,就基本可以实现功放的线性化。其中K为常数,表示预失真器和功放级联后的增益。当输入信号Vm经过预失真器与功放的级联时,就被线性放大为输出信号Va,且Va=KVm。

当信号输入电压值在功放的线性放大范围内,则输入信号时不需要预失真器处理;当信号输入电压值在功放的非线性放大范围内,则输入信号可以被预失真器正确处理;当信号输入电压值超过了放大器的饱和电压值,则不能被完全预校正的,而是只能按照饱和值修正,也就是说,即使信号通过预失真器和功率放大器的级联,仍然存在一定的非线性失真。预失真技术能够较好地补偿HPA固有的非线性特性,基本消除传输信号由于功率放大器引起的幅度失真和相位失真。但由于预失真技术存在性能极限,当功放的输入电压值对应的线性输出值大于功放的最大输出电压值时,其非线性失真是不可能通过预失真器补偿的,即预失真技术的线性化范围是有限的。

3 改进的限幅法与预失真技术的联合

文献[12]提出一种线性化技术的改善方法分段线性化。考虑输入信号值小于2倍饱和电压值xs的情况:当功放的输入幅度小于xs时,可以直接进行预失真处理;当输入幅度大于xs且小于2xs时,则将它分为2个部分,分别用2个放大器和2个预失真器进行处理。分段线性化技术可以扩大放大器输入功率的范围,但在实际中很难随时找到2个模型相同的放大器,而采用不同的放大器模型又给系统带来一定的复杂度。

本文将改进限幅法和预失真技术联合,可以扩大预失真技术的线性化范围,而且系统复杂度低,图2为相应的OFDM系统发射机框图。首先利用改进的限幅法,对串并转换后的数据进行J倍过采样和限幅滤波,直接降低OFDM系统的峰均比,对有较大峰值功率的信号进行预畸变,使其不会超过功放的动态范围(使功放的输入信号幅值不会超过饱和电压值);然后在信号被送到功放之前,先对信号进行预失真处理,通过增大功放的线性范围,降低邻道干扰(带外失真),提高功放的效率。

由于改进的限幅法为非线性畸变处理方法,会引起信号的失真,从而使系统误比特率性能变差。但是通过限幅法保证信号幅值在功放的动态范围之内,再对功放进行预失真处理,可以大大降低信号功率谱的带外扩展,从而降低对邻道信号的干扰,减少带内损耗。因此在对系统误比特率性能要求不是很严格的系统中,可以使用改进限幅法和预失真联合技术来提高功放的效率。

4 仿真

仿真在加性高斯白噪声(AWGN)信道下进行,依照DMB-T数字电视标准规定的选取OFDM有效子载波数为N=3 780,循环前缀长度CP=420,采用4QAM数字调制方式。功放采用Saleh模型,输入功率回退IBO=5 d B。首先利用改进的限幅法使功放的输入信号幅值不会超过饱和电压值,其中过采样因子J=4,重复限幅3次;然后采用经典的极坐标法查询表预失真线性化技术[12]对信号进行预校正,其中查询表大小cap=256。

4.1 功率谱

图3为系统采用不同处理方法时的信号功率谱密度图,从图中可以看出,系统加入功放后功率谱带外扩展严重,增加了对邻道信号的干扰。经过预失真处理后,带内与带外功率谱的差距有所减小,功率谱泄漏有所改善,但仍存在带外扩展,这是由于信号幅值超过放大器饱和电压值的点不能通过预失真器得到校正。若只对信号进行改进的限幅法操作,从图中可以看出,与原始的OFDM信号功率谱相比,改进的限幅法不会引起信号功率谱的泄漏,说明限幅滤波后的信号没有任何带外干扰。

如果在预失真处理前,先利用改进的限幅法降低信号峰均比,将信号幅值限在功放的输入饱和电压值以内,再利用预失真技术对信号进行预校正后送入放大器,由图3可以看到,此时功率谱与未通过功放的功率频谱重合。说明改进的限幅法和预失真联合技术可以明显改善信号功率谱的泄漏情况(与仅做预失真处理的系统相比,带外与带内功率谱的差距从27 dB提高到48 dB,改善了21 dB),从而降低对邻道信号的干扰,减少带内损耗,提高功放的效率。

4.2 误比特率

图4为不同信噪比下系统采用不同处理方法时的接收端信号误比特率图,从图中可以看出,输入功率回退IBO和系统信噪比SNR相同的前提下,未通过功放的系统误比特率最小,因为信号未受到放大器的非线性失真或限幅失真影响。而通过功放后的系统误比特率大大提高,这是由放大器的非线性引起抗误码性能的下降,即使大幅度增加信噪比,对减小系统误比特率而言,其所起的作用仍是微乎其微。

比较IBO=5 d B和IBO=2.5 dB两种情况下只经过预失真处理的系统,在SNR相同时,后者的误比特率要大于前者,这是由于IBO值越小,输入信号功率就越大,功率放大器的非线性增加,失真程度也就增大。

当IBO=5 d B和SNR=10 d B时,改进的限幅法与预失真联合处理后的系统误比特率为0.001 9,与仅有功放的系统误比特率0.031 9相比,大大下降;与只经过预失真处理的系统误比特率0.001 0相比,略微提高;与只经过改进限幅法处理的系统误比特率0.002 1相比,非常接近。

IBO和SNR相同的前提下,比较原始OFDM系统与只经过预失真处理的系统,发现误比特率近似相等;而只经过改进限幅法处理的系统误比特率有所提高,但提高不大。这说明预失真技术基本不会引起误比特率的提高,误比特率的提高主要由限幅对信号的畸变引起,但也不显著。

5 小结

本文从峰均比抑制和预失真技术两个不同角度,解决OFDM信号的高峰均比和放大器非线性之间的矛盾。分别讨论了改进限幅法和预失真技术,并提出将两者联合来实现对HPA的非线性补偿。最后通过Matlab仿真验证该联合技术,可以在系统误比特率提高不大的情况下,明显降低信号功率谱的带外扩展,从而降低对邻道信号的干扰,减小带内损耗,提高功放的效率。

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宽带数字预失真硬件平台设计与实现 第9篇

在当今的无线通信系统中功率放大器 ( Power Amplifier, PA) 是最重要组成部分之一。为了提高功放的效率, 功放往往工作在非线性区, 这样必然导致放大器呈现出严重的非线性失真。为了避免功放的非线性化, 提高功放的线性度, 就必须采用线性化处理［1］。数字预失真 ( Digital Pre-Distortion, DPD) 技术［2 －4］是线性化处理技术的其中一种, 是当下国内外研究的主流线性化技术。

由于功放的非线性效应, 产生的交调失真会使信号的频谱展宽, 而进行数字预失真处理时采集的信号带宽越大, 包含的交调分量越多, 功放的线性化就越好, 并且随着第3 代移动网络基站射频功率放大器的线性化需求的不断提高和立足于未来第4 代移动通信系统 ( IMT-Advanced) 基站［5］, 设计一款宽带的数字预失真硬件平台就显得尤为重要。针对上述情况, 硬件平台采用以FPGA芯片为核心的处理框架体系, 其中框架体系包含了采用中频采样定理的高速ADC和数字正交调制的DAC等模块, 基本实现了宽带信号采集及数字预失真处理的需求, 并根据2-D ( ADC) ［6，7］和ADC多次采样［8 －10］技术, 提出了超宽带矢量信号测试的系统结构和原理实现。 在实际测试中采用了3 载波WCDMA信号和多载波LTE信号作为系统的测试信号。在3 载波WCDMA测试中, 其邻信道功率比 ( ACPR) 达到了-60 dBc; 多载波LTE信号测试中, 其ACPR保持在-50 dBc以下, 基本达到了数字预失真的需求。

1 硬件框架

主芯片采用ALTERA公司出品的StratixII FP- GA系列中的EP2S60F1020C3, 主要完成数字预失真核心算法的实现。

整体的框图如图1 所示, 大致以FPGA的bank区域连接图所画。

① 采用多电源模式供电, 在大部分数字电路及大电流供应电源采用开关电源 ( LTC1778) , 而在模拟电源部分采用线性稳压 ( LDO) 电源 ( LM2678、 LT1085) , 线性电源相比开关电源输出的噪声较少;

② 存储设备, 可以分以下几类: 第一类EPCS芯片 ( EPCS64) , FLASH芯片 ( AM29LV128MH) , 其特性是掉电程序不丢失, 作为上电加载程序用; 第二类是SDRAM芯片 ( MT48LC4M32B2P - 7) , 上电加载后的程序在这上面运行, FPGA可以通过NIOS II与SDRAM进行通信, 这样较为方便的完成DPD所需算法的实现; 第三类是SSRAM ( GS88018CT -333) , 设计为两片, 分别作为存储原始信号和预失真信号数据, 每一片可以存储信号的数据容量为18 位的数据可以存储512 K个, 基本保证了宽带信号的连续性, 且这两款的时钟速率可以达到333 MHz, 满足了宽带信号数据速率的要求, 在DPD完成以后将预失真信号数据存入SSRAM, 并可以切断于预失真处理算法的运行, 这样就节省了功耗的输出, 提高了整机的效率;

③ 模数转换模块ADC ( LTM9003) 和数摸转换芯片DAC ( AD9788) , 系统中ADC采样速率可达到250 Msps, 并且自带下变频, 有2 片相同ADC, 可以采用2-D-DPD及ADC多次采样结构, 这样采集的信号的带宽可以超过300 MHz, 满足了大带宽的采集需求; DAC的采样速率高达800 Msps, 并且可以上变频, 可变为中频信号, 再利用信号发生器或者上变频器变为射频信号;

④ 控制模块, CPLD因其掉电不丢失的特性, 主要完成对于FPGA模式的控制及切换, 而单片机及其包含的上位机模块, 主要完成对于DAC的SPI通信, 完成对于DAC寄存器的配置, 而上位机模块是采用Visual C + + 制作的可视化界面, 实现了上位机模块于FPGA之间的通信, 有利于对于预失真过程的控制。

2 ADC采样原理及宽带信号采样

2. 1 ADC带通采样定理

数模转换芯片ADC ( LTM9003) 是凌力尔特公司 ( Linear Technology Corporation) 推出的宽带RF至数字接收器子系统。如图2 所示, LTM9003 包含了一个高性能的12 位, 250 Mpbs的数模转换器, 一个带通滤波器, 一个低通滤波器, 中频 ( IF) 放大器和一个高性能线性度RF下变频混频器, 简称LTM9003 为ADC模块。

从图2 中可以看出, ADC模块采用带通采样定理, 输入信号的带宽往往小于信号的中心频率。若带通信号的下截止频率为fL, 上截止频率fH, 这时并不需要采样频率高于2 倍的截止频率fH。

如果一个信号x ( t) , 信号带宽B = fH- fL, 令m = fH/ B - N, 这里N为不大于fH/ B的最大正整数。 如果采样频率fs满足条件:

则可以有抽样序列无失真得到原始信号x ( t) 。

由这里可以得到, 且ADC的最高采样速率为250 Mpbs, 当m = 1 时得到无失真采集信号x ( t) 的频谱最大带宽为125 MHz, x ( t) 的中心频率在出, 即187. 5 MHz。这样的采集带宽对于采集第3 代移动网络信号, 例如三载波WCDMA信号, 经过功放后可以采集到7 阶谐波分量, 基本满足第3 代移动网络基站需求。

2. 2 超宽带信号采样

为了满足未来第4 代移动通信系统基站且考虑到多波段多模式功放的需要, 系统中单片ADC模块的采集带宽远不能满足预失真的需求, 针对这种情况采用2-D ( ADC) 技术或者ADC多次采样技术。

根据本系统提出的2-D ( ADC) 结构来实现超宽带信号的采样如图3 所示, 其核心思想是采取分段采样的思想, 在双波段信号下, 2 个波段之间中心频率相隔较远 ( 最好大于100 MHz) , 2-D结构可以很好的支持双波段信号, 具体原理如下, 功率放大器输出的失真信号通过图3 中的上路和下路滤波器之后, 是对于另一波段信号的滤除, 这是为了防止频谱混叠, 在通过ADC进行分段采样, 如图4 所示。

在双波段信号通过ADC分段采样后, 就是对信号进行延时调整, 原始信号数据可以预先保存在SSRAM中, SSRAM的时钟速率最大可达333 MHz, 而在多波段多模式下, 所存的信号只需各波段上基带信号数据, 所以要求速率不高, 分别进行各自的延时调整, 最后通过DPD得到预失真信号, 在进行频谱搬移, 通过傅里叶变换处理合成, 最后在通过傅里叶逆变换得到双波段预失真信号, 通过DAC输出。

如图5 所示当信号是单波段信号 ( 带宽大于40 MHz) 或者双波短信号中波段中心频率较近时, 由于功放的非线性特性, 导致信号的失真带宽变得很大, 3 次谐波都已经超过了125 MHz, 这时可以采用如图5 所示采样方法, 以中心频率f1, f2, …, fn ( hertz) 把信号分割成n段, 间隔为 Δf Hz。

设每一段采集过来的信号为mi ( q) , i =1, 2, …, n, 通过DFT变换得Mi ( k) = ζ{ mi ( q) }, ζ 为傅里叶变换, Mi ( k) 可能包含了谐波分量和失真分量, 因此提取出Mi ( k) 中的有用部分信号即可, 为重构信号。

如图6 中所示, Mi ( k) 和Mi + 1 ( k) 的重叠部分为, 通过式 ( 2) 的最大相关性计算得出延时, P为频谱重叠部分的长度, 通过式 ( 3) 得到延时调整得到拼接起来的频谱S ( k) , 再通过傅里叶逆变换就可以得到功放输出信号, 接下来的步骤就是超宽带矢量信号DPD实现。

3 DAC数字单边带调制

AD9788 是ADI公司推出的一款专门用于无线通信系统的高速双通道16 位D/A转换芯片, 其最高采样速率可达800 Msps, 可产生最高400 MHz的复数中频频率。在图7 中描述了传统双跳频无线发射机和单边带双跳频无线发射机的区别, 在传统的发射机中2 次跳频会产生对发射机毫无价值的第二频谱镜像, 通常必须对镜像执行滤波, 这在射频情况下成本会较高且实现较难。单边带调制在采用模拟器件实现时一是成本较高, 二是器件易于随温度变化, 抑制镜像有限。为了避免上述情况, AD9788 采用数字正交调制, 实现单边带调制。

在单边带调制是需要本振信号LO, 它有2 个部分组成: 一个是正弦LO, 代表虚数; 一个是余弦LO, 代表实数。AD9788 采用数字复数NCO来实现本振LO, 具体是通过相位控制字和频率控制字先对DAC采样时钟进行分频和相位的调整, 再通过正弦查找表和余弦查找表, 产生正弦LO和余弦LO。由于采用了数字方法, 余弦和正弦LO均可保证90°的正交分离, 且不会受到温度等其他因素的干扰。

数字正交调制器的实现如图8 所示, 从图中得到基带信号为x ( t) , 它有两部分组成: 实部和虚部。

那么基带信号可以定义为:

如果将该基带信号调制到复数载波上 ( 即与ejωt= cosωt + j × sinωt相乘) , 得到中频信号y ( t) , 实部和虚部分别表示为: Re ( y ( t) ) 和Im ( y ( t) ) 。

将这2 个信号合并成复数信号, 最后得到中频信号y ( t) :

y ( t) = Re ( t) + j × Im ( t) , ( 7)

再对y ( t) 进行上变频, 就可以得到需要的射频信号。

4 测试结果

硬件实现采用Cadence软件实现了宽带预失真硬件平台的原理图和PCB的设计, 采用了8 层的层叠结构实现了PCB, 在PCB中元件加载了IBIS模型, 并利用Cadence的信号完整性 ( Signal Integrity, SI) 软件SigXplorer对其中的高速电路 ( 尤其是LTM9003 的LVDS信号) 进行了仿真, 保证高速电路的性能指标达到要求。

采用Aglient矢量信号发生器 ( N5182A) 产生输入信号, 通过LTM9003 ( ADC) 进行下变频和带通采样, 然后将采样后的信号通过FPGA的数字下变频 ( DDC) 模块生成基带I/Q信号经AD9788 并上变频后送至频谱分析仪 ( E4445A) 。实际测试中, LTM9003 的采样速率为250 Msps和本振信号频率为1752. 5 MHz, AD9788 的采样速率为500 Msps, 采用2x插值滤波器, 上变频频率为100 MHz, 测试输入的射频信号的中心频率均在1. 94 GHz处, 在图9 中频谱分析仪显示了三载波WCDMA在1. 94 GHz处的功率谱, 其ACPR达到了-60 dBc。

整个测试结果如表1 所示, 从中看出当输入信号为带宽时, 其ACPR也在-50 dBc以下, 其基本性能达到数字预失真的要求。

5 结束语

设计并实现了一款以FPGA为核心的宽带数字预失真硬件平台, 并对整体框架进行了阐述, 其中着重分析了ADC ( LTM9003) 的中频采样定理和DAC ( AD9788) 的数字单边带调制。针对超宽带矢量信号的采集方法, 根据2-D ( ADC) 和单片ADC多次采样技术, 提出了相应的系统结构和原理实现。在实验测试中, 通过DDC模块对整机进行了ADC和DAC链路的测试, 性能基本达到了DPD的需求。

摘要：针对第3代移动网络基站射频功率放大器的线性化需求的不断提高和立足于未来第4代移动通信系统基站, 设计并实现了一款以FPGA为核心的宽带数字预失真硬件平台。首先, 对整体硬件框架进行了阐述并着重分析了LTM9003的带通采样定理和AD9788的数字单边带调制;其次, 根据2-D (ADC) 和ADC多次采样技术, 提出了超宽带矢量信号测试的系统结构和原理实现;最后, 对整机进行了ADC和DAC链路的测试, 测试结果表明其性能基本达到了数字预失真的需求。

关键词：数字预失真,FPGA,超宽带,中频采样,数字单边带调制

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