数字预失真范文
数字预失真范文（精选7篇）
数字预失真 第1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
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
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
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
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宽带数字预失真硬件平台设计与实现 第2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StratixII 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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数字预失真 第3篇
射频功率放大器本质上都是非线性的, 其输出信号中包括非线性失真引起的失真信号。此外这些功率放大器都是有记忆效应的, 主要的记忆效应有:
(1) 热学记忆效应: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、电学参数的变化, 从而引起器件的非线性特性的变化。
(2) 电学记忆效应:主要指是MESFET放大器在调制频率的作用下的幅度和相位失真, 放大器在调制信号包络的作用下, 其栅节点阻抗等特性发生了变化。
如图1所示有记忆功放的输出不仅和现在的输入信号相关, 也和过去的信号相关。
2 总体方案设计
本系统里数字预失真的方法[1,2,3,4]解决高功率功率放大器的有记忆非线性失真问题。如图2所示, OFDM信号通过天线作为输入口 (其中输入的OFDM信号的带宽为8MH) , 经过射频滤波器抑制带外部分杂散噪声的干扰。通过模拟混频器将射频信号变换成57.6MHz的中频信号, 利用LC中频滤波滤除高频分量。最后ADC选择位长为14位, 采样率为76.8MHz的模式来采样中频信号。
经过ADC后的信号通过NCO (Numerically Controlled Oscillators) 模块下变频成零中频复基带信号, 利用半带滤波器滤除高频镜象。然后发送到对应的数字信号处理模块, 作相应的处理后发送给预失真模块 (图中暗影部份) 。经过预失真处理后送入上变频和DAC等。最后发给功放放大输出。
其中预失真部分结构由几部分组成。经过功放后的信号先用耦合器耦合, 然后经过衰减器。最后经过射频滤波和模拟下变频等模块后从ADC进入FPGA。经过模数转换的信号进行后下变频变成复基带信号然后经过预失真模块 (白色预失真模块) , 得到的结果与其对应发送出去的并经过匹配延时的信号 (暗影预失真模块) 作差。把误差送到LMS模块对权系数进行更新。在系统消除功放非线性特性的过程中, 误差会逐渐接近零值。这时候自适应更新模块就会进入跟踪状态。
3 预失真系统原理
对于预失真的系统组成有两种方式可以构造。一种是首先确定功放的参数, 然后再找出相应的反变换。然而, 非线性系统的反变换是非常难于获得的, 所以另一种方法是用非直接的训练结构来直接设计预失真器。这种方式的优点它不需要知道功放的模型和参数的估计。在图3中给出了这种非直接训练方式的结构。
在图中, 预失真模块2的输入是由功放耦合衰减后反馈的反馈信号y (n) , 是它的对应输出。实际上, 预失真模块1和预失真模块2的构成是完全一摸一样的, 即预失真模块2是预失真模块1的拷贝。在理想情况下, 我们希望, y (n) =Gu (n) , , 而且误差e (n) =0, 其中G是一个增益常数。利用相应的更新算法让|e (n) |2趋向零, 同时找出对应的权系数, 以达到预失真的目的。
在更新训练过程中, 预失真模块采用的是记忆多项式的模型[1], 而有记忆多项式的模型可以用以下式子描述。
其中
利用最小均方算法有
可见利用直接预失真训练模型和最小均方算法来实现的话, 可以使得系统结构变得比较简洁和容易实现。
4 方案仿真
下面使用一个8MHz的OFDM调制信号作为系统的原始输入信号。并利用Wiener-Hammerstein模型来构建一个有记忆的非线性功放模型来对自适应数字预失真系统仿真, 其中功放模型结构为
其中
前置和后置线性滤波器分别为
非线性多项式为
非线性多项式对应权系数
对应的仿真结果图为
可以看出原始OFDM信号本身的峰值跳变很大, 这种情况下如果没有采取功放线性化的措施时, 为了避免非线性特性的影响, 会把信号的输出功率调得非常低。因此会对功放的效率造成很大的影响。
当信号功率放得比较大时的信号输出结构如图6所示:
从图6看出, 在直接经过有记忆非线性功放后的输出信号已经严重的畸变。
从图7可以看出在先经过预失真后出来的功放输出信号基本上能够消除功放的记忆效应和非线性特性, 使得功放的效率可以大大的提高。
5 结束语
本文提出了一种基于有记忆多项式的数字自适应预失真方案, 由仿真结果看出系统对功放的线性化效果理想, 整个方案所需要的硬件资源较少, 而且实现难度不高, 从而可以以较低的成本来达到使功放线性化的目的。
摘要：随着无线通信技术的发展, 高功率放大器的应用越来越广泛。但受到功放的非线性特点的限制, 使功放的效率大大降低。因此, 数字预失真是多种功放线性化技术研究中的热点之一。本文提出了一种基于有记忆多项式的数字自适应预失真方案, 整个方案所需要的硬件资源较少, 而且实现难度不高, 可以实现数字预失真的目的。
关键词：数字预失真,功率放大器,记忆多项式
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基于多步迭代算法的数字预失真技术 第4篇
在现代通信系统中, 由于频带资源越来越紧张, 频谱的利用率越来越受到重视。为解决该问题, 多种高频谱利用率的传输技术和调制方式被相继提出, 但是这类技术所传输的信号通常具有较高的峰均比和较宽的频带[1]。因功率放大器本身存在非线性特性, 宽带信号经其放大后会产生失真, 所以现代通信系统中对功放的线性度有了更高的要求。
目前, 提高功率放大器线性度的主要方法有前馈线性化技术、负反馈技术、包络消除和恢复技术、LINC技术及数字预失真技术等。其中数字预失真技术因不存在稳定性问题且适用的带宽较宽、精度高、成本低等特点受到了广泛的关注。
数字预失真的基本原理如图1所示, 即在功率放大器的前端级联一个特性与之相反的数字预失真器DPD, 从而使整个系统呈线性效果。
数字预失真的基本原理也可以理解为:在数字预失真技术中, 首先对待优化功率放大器 (PA) 建立行为模型, 然后通过模型求逆[2]的方法得到对应数字预失真器 (DPD) 。将该数字预失真器级联到功放的前端, 如图1所示, 则可达到提高该功率放大器线性度的目的。
为使上述所求数字预失真器能够更好地补偿功放的非线性, 且保证功率放大器的工作效率, 一种新型迭代算法被提出。
1 记忆多项式模型 (MP)
记忆多项式模型是目前较为流行的一种模型, 其在对有记忆效应的功放进行预失真处理时有很好的性能, 且模型的复杂度较低, 便于实现。所以本文基于该模型对功率放大器进行数字预失真处理。
记忆多项式的数学表达式通常为:
其中, amk为模型的系数, K为模型的阶次数, M为模型的记忆深度。由于多项式中的阶次数K、记忆深度M影响着模型的精确度, 所以选取合适的模型阶次数及记忆深度也很重要。实际应用通过比较不同K、M情况下模型输出与实际输出的归一化均方误差 (NMSE) 来确定最佳的模型阶次数及记忆深度值[3], 如此确定了功放最终行为模型的数学表达式。
记忆多项式表达式 (1) 可以等价为:
在基于记忆多项式模型的数字预失真方法中, 无论是功率放大器的模型还是预失真器的模型, 均可等价为存在M个查找表, 且每个查找表的深度为建模信号的点数。由式 (2) 可看出, 该查找表的具体内容与输入信号的幅度直接相关。所以研究功放输入信号的时域特性是十分有意义的, 下面将通过MATLAB对功放输入信号的时域特性进行分析。
2 功放输入信号的时域特征
由功率放大器的AM-AM特性曲线知, 功放的非线性失真表现为对输入信号的峰值压缩。为使整个放大系统输出呈线性, 所以希望功放的输入信号的峰值预先有相应扩张的特性, 即功放输入信号较原信号有较高的峰均比 (PAPR) 。图2为原信号及预失真信号的时域波形。
由图2可见, 预失真信号在幅值较大的区域内有信号扩张的特性。即在数字预失真技术中, 通过对功放模型求逆方法得到的数字预失真器DPD对信号峰值有扩张作用[4], 该预失真器初步实现了对功放非线性的补偿。
通过MATLAB求解得各信号的峰均比 (PAPR) 如表1所示。
由表1可看出, 信号经过功率放大器后, 其PAPR降低, 而经过预失真器后PAPR反而提高。如此, 当输入信号经过DPD后, 信号失真表现为峰值扩张, 其PAPR增加;而当该信号经过功放时, 其非线性失真表现为对信号的压缩, 即PAPR有所降低。最终信号在经过整个系统后其PAPR值保持基本一致, 从而使整个放大系统的线性度得到改善。
由于预失真信号的峰均比 (PAPR) 较原信号有所提高, 所以与原信号相比, 预失真信号在经过功放时会受到更大的压缩。为补偿该额外的失真部分, 本文提出多步迭代求取预失真器的方法。
3 多步迭代算法
为了使所得数字预失真器能更好地补偿待优化功放的非线性, 本文提出多步迭代求取预失真器的方法。
多步迭代算法求取数字预失真器的结构框图如图3所示。
以信号X作为功放的原输入信号, 实验通过频谱仪采集功放的输出信号Y, 如图3所示, 然后将输入/输出两组信号进行归一化并对齐处理。利用处理后的输入/输出数据求解该功放模型PA1, 通过对功放模型求逆的方法得到相应的数字预失真器DPD1。将该数字预失真器级联到功放的前端则可初步实现提高功率放大器线性度的效果。
进行一次迭代时, 将原信号X通过上述所求预失真器DPD1后得到的预失真信号Ydpd1进行保存;以该预失真信号作为功放的新的输入信号, 利用频谱仪重新采集功放此时的输出信号Y1;对信号Ydpd1、Y1进行归一化对齐处理, 利用处理后的数据求解功率放大器的模型PA2;通过对功放模型PA2求逆, 得到新的数字预失真器DPD2。
由此类推, 可进行多次迭代来求取更优的数字预失真器, 直至预失真效果再无明显改善为止。
由上节理论分析知, 数字预失真器对于信号的峰值具有扩张作用, 所以在迭代求取预失真器的过程中, 预失真信号的峰均比会越来越高。然而, 高峰均比的信号在通过功放时, 使功放的工作状态过早进入接近饱和的区域, 导致功放的工作效率下降。且当峰均比过高的信号做功率放大器的输入时, 该高峰均比信号会使功放晶体管过热, 从而使其功放对信号压缩得更严重, 不但导致数字预失真器失效, 而且可能毁坏整个放大系统。所以, 为防止这种现象发生, 限制预失真信号的PAPR是十分有必要的。
所以在新型迭代算法中, 使用频域削峰技术处理信号, 使功放的工作区域控制在1 d B压缩点附近[5]。削峰技术与预失真技术的结合使用既保证了功放的效率, 又很好地提高了其线性度。
4 实验结果
实验选取带宽为5 MHz的单载波WCDMA信号为原信号, 连续F类功率放大器为测试对象。通过基于有记忆多项式模型的数字预失真方法对该功放进行线性优化处理。通过比较功放输出信号的邻信道功率比 (ACPR) 来比较功率放大器线性度的改善程度[6]。
当原WCDMA信号作为功放输入时, 功放的输出频谱图如图4所示, 可知此时功放输出信号的ACPR为-40.59 d B。
不进行迭代时, 即以原WCDMA信号作为功放的输入信号, 采集功放的输出信号, 基于记忆多项式模型对功放进行建模, 通过模型求逆得到相应的数字预失真器DPD1。以该数字预失真器对功放进行线性优化, 其预失真效果如图5所示。
由图5可以看出, 经过预失真后的功放输出信号ACPR已降到-49.19 d B, 相对于没有优化的功放输出ACPR改善了约8.6 d B。
下面将削峰技术和多次迭代求取预失真器的方法结合使用, 两次迭代得到新的预失真器记为DPD3。将该数字预失真器级联到功率放大器的前端, 通过实验得到预失真器DPD3对功放的线性化效果如图6所示。
由图6可以看出, 经过优化后的预失真器对功放的线性度有了更好的改善。功放输出信号的ACPR值如表2所示。
由表2实验数据可清晰地看出, 直接利用对功放模型求逆得到的数字预失真器对功放进行预失真处理时, 使功放输出信号的ACPR改善了8.6 d B;而结合削峰技术和迭代方法求得的数字预失真器在对功放进行线性化处理时, 使得功放的输出ACPR改善20.66 d B, 比前者有明显的优势。
5 结论
本文提出了利用迭代求取数字预失真器的方法来获得更优的数字预失真器。通过分析信号的数学特性, 指出限制功放输入信号峰均比的重要性, 从而在预失真过程中引入了频域削峰技术。文章的实验采用基于记忆多项式模型的方法对实际连续F类功放做数字预失真处理。实验结果显示, 结合削峰技术与迭代求取预失真的方法对功放进行线性化处理时效果最优, 该新型迭代算法可使系统输出信号的ACPR改善20.66 d B。
摘要：为了更好地补偿功率放大器的非线性, 提出一种新型多步迭代算法来求取数字预失真器。新算法结合了多步迭代算法与频域削峰技术, 使功放在保证工作效率的同时更大程度提高其线性度。实验结果显示, 该方法较传统的线性化技术有明显优势, 功放输出信号的ACPR可改善20.66 dB。
关键词：功率放大器,迭代,数字预失真,削峰
参考文献
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数字预失真 第5篇
在基于查找表(LUT)数字基带预失真(DPD)系统[3]的实现过程中,DPD需要正确对比输入信号x(n)和功率放大器输出端的反馈信号z(n)。通常反馈信号相对于输入信号有一段时间延迟,这就破坏了预失真系统的稳定性,因此正确估计环路延迟并对其进行补偿就显得十分必要。
近年来,国内外学者对环路延迟估计进行了分析并提出了一些估计算法,如迭代法(Nagata Algorithm)[3]、延时锁定环路法(DLL Method)[4]和相关检测法(Correlation method)[5]等,它们都有各自的优缺点。本文结合参考文献[6]提出的幅度差相关算法和参考文献[7]中基于数据流相关运算的改进算法提出了新的方法。该方法在用于FPGA实现时难度低于参考文献[6],同时在信号失真的情况下也能给出正确的估计值。
1 环路延迟估计算法
环路延迟是指信号从系统输入端到反馈输出端所产生的时间延迟。通常,反馈信号z(n)相对于输入信号x(n)都会有一段时间的延迟,并且该延迟会随着时间和温度的改变而改变,故需要对其进行实时估计。
参考文献[6]提出的幅度差相关法为:
其中,N为采样数据长度,m为输入信号x(n)与反馈信号z(n)之间的时间差,取值范围为:m∈[0 N],幅度差函数D[]的定义为:
其中|x(n)|为信号的幅度,sign()的定义为:
算法通过搜索R(m)的最大值得到环路延迟的估计值。其通过对信号幅度的差取符号,减少了运算量。但用于FPGA实现时,需要复杂的时序控制,可实现度不高。
数据流相关运算的表达式为:
参考文献[7]根据数据流相关运算提出了改进算法,仅用减法器就可实现整数倍的延迟估计。其表达式为:
其中Re()和Im()分别表示取信号的实部和虚部,||表示取绝对值。
此算法通过误差的叠加尽量放大两信号之间的差异。当无整数倍延迟偏差时,两组数据差值最小,故可以通过搜索R(m)的最小值得到整数倍环路延迟的估计值。由式(5)可知此算法具有运算复杂度低和易于实现的优点,但它要求反馈信号未经衰落信道畸变及高斯噪声影响才可以实现。
针对上述两种算法的不足,本文提出了新的方法。其基本表达式为:
其中||表示取绝对值,其他符号的定义与参考文献[6]一致。
由PA输入、输出两组数据具有一定的相关性可知,当没有整数倍延迟偏差时,两组数据差值最小,故可以通过搜索R(m)的最小值得到整数倍环路延迟的估计值。
对比式(6)和式(1)可知,本方法在用于FPGA实现时比参考文献[7]要减少一个计算D[x(n)]D[z(n-m)]的步骤;同时本方法在计算时只涉及到加减运算,故其时序控制比参考文献[6]简单。对比式(6)和式(5),本方法先通过式(2)保留信号的变化信息,再通过式(6)保留输入信号和反馈信号之间的相似性,故其不用像参考文献[7]那样对反馈信号有要求。不过,本方法和其他相关算法一样要求输入信号的周期必须大于环路延迟的值。
2 Matlab仿真结果及分析
为了验证本文所提方法的有效性,进行了仿真分析。仿真所采用的系统框图如图1所示,其中PA行为模型采用的是并行维纳结构,OFDM信号延迟了22个周期。
为了验证算法的鲁棒性,本文还给出了算法在反馈信号z(n)相对于输入信号x(n)失真不同程度的情况下,环路延迟估计值。其中,输入信号和反馈信号的功率谱密度如图2所示。反馈信号是输入信号经过PA后未加噪声、而加了SNR=30 dB和SNR=20 dB的高斯白噪声后得到的。图3所示为采用本文所提出的方法,对图2中的信号进行环路延迟估计给出的理论估计值。由图3可知,当反馈信号严重失真时,本文提出的方法也能给出正确的估计值,从而证明了本文所提方法的有效性。
3 环路延时估计的FPGA实现
根据实际数字基带预失真系统的需要,环路延时估计在采用FPGA芯片Stratix II EP2S60F672C4实现时,“相关窗”的长度L取250,共做了60次相关即k∈(0,60),其实现的结构框图如图4所示。
(1)接收存储数据。将所要使用的数据存储在FPGA的RAM中,存储的数据包含基带发射信号及接收信号的实部、虚部4组数据。
(2)计算幅度差函数模块。由于使用信号幅度的平方代替幅度计算幅度差函数不改变幅度差函数D[]的计算结果,同时FPGA中实现幅度的平方比幅度的复杂度更低,故本模块先根据式(7)计算出幅度的平方,再根据式(2)的变形式(8)计算幅度差函数D[]的值。
(3)计算幅度差函数的误差模块。本模块主要计算|D[xfb(n)]-D[xin(n-k)]|的值。
(4)计算相关模块。根据式(6)计算相关模块,其中L=250,k∈(0,60)。
(5)搜索最小项模块。本模块采用的是数据比对存储实现算法,即当输入的数据与前一个输入的数据相比较;存储较小的数据及其自变量m的值;60组数据比对完成后,存储在FPGA寄存器中的m值则是所要估计的整数倍环路延迟数目。
(6)数据流控制模块。本模块的目的是保证各个模块能按既定的顺序工作。
4 系统调试
为了验证所设计模块的正确性,本文对比了输入信号为八音信号且激发了PA的非线性的情况下,Matlab、Modelsim和Signal Tap II中整数倍环路延迟估计模块给出的估计值。其中Matlab中信号的功率谱密度图和延迟估计值如图5所示。
将图5中的信号导入Modelsim SE 6.5c进行时序仿真,仿真结果如图6所示。对比图5、图6可知,本文所设计的实现方法是正确的。
最后把本文所设计的整数倍环路延迟估计模块加入到数字基带预失真系统中,进行系统测试。信号源所产生的信号功率谱如图5所示,在SignalTap II中抓取的结果如图7所示,由图可知,该模块的功能是正确的。
本文针对数字基带预失真系统中的延迟估计问题,提出了一种易于FPGA实现的整数倍环路延迟估计的方法。由Matlab仿真结果可知,本文所提出的方法在信号失真的情况下能正确给出环路延时的估计值,从而证明了该方法的有效性。最后,基于FPGA芯片Stratix II EP2S60F672C4设计实现了整数倍环路延迟估计模块,由Modelsim SE 6.5c时序仿真和SignalTap II的硬件调试结果与Matlab理论仿真结果对比可知,该实现方法是可行的。本文设计的环路延迟估计模块已经应用于数字基带预失真系统。
参考文献
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数字预失真 第6篇
1 MER定义
调制误差率MER是数字调制器特有的指标, 主要是从量的角度表征星座图的发散状况, 进而全面衡量数字调制器的输出信号质量, 决定HFC网络的覆盖范围及边缘接受效果。M ER一般在一个相当长的时间内对调制进行测试, 按照广义噪声干扰的星座图实际与理想的分布差异来定义MER。事实上, MER是用来比较接收符号 (用来代表调制过程中的一个数字值) 的实际位置与其理想位置的差值。当信号逐渐变差时, 被接收符号的实际位置离其理想位置愈来愈远, 这时测得的MER数值也会渐渐减小。一直到最后, 该符号不能被正确解码, 误码率上升, 这时就处于门限状态即崩溃点。
当某一次符号点的位置与理想符号位置在星座图的I、Q坐标分别为δI和δQ, 而且取样次数为j, 即1~N, 用数字电视信号的理想符号功率与噪声功率之比取对数就可以得到MER值, 公式如下:
2 线性化数字预失真技术
功率放大器非线性问题是影响QAM调制的关键因素之一, 一般可以采用线性化技术来解决非线性失真。对正交幅度调制QAM来讲, 对放大器线性度的要求较高, 容易造成信号的畸变, 让信号遭受邻道干扰, 信号的频谱扩展, 致使用户间的信号相互干扰。采用线性化技术来改善信号失真带来的信号质量问题, 主要原理是把输入的RF信号作为基准信号, 与输出信号进行对比, 从而对输出信号进行相应的纠正和恢复。射频功率放大器线性化技术比较多, 主要有功率回退技术、前馈线性化技术、笛卡尔后馈技术、包络消除和恢复技术、非线性器件技术、数字预失真方法等。其中数字预失真技术由于带宽宽、线性精度高、稳定性好, 其市场使用前景好, 市场普及程度高。但数字预失真技术由于算法复杂, 线性化速度还有待提高。
3 基于查询表的自适应数字预失真算法及改进
查询表法是一种有效的自适应数字预失真算法, 通过把预失真值提前储存在表格中进行预失真处理, 表的更新可以通过DSP技术实现迭代算法更新LUT表的内容。基于查询表的自适应数字预失真算法主要包括四个方面的内容, 分别是查询表形式、查询表的指针方式、查询表地址索引方式、查询表内容更新的自适应算法。查询表在位数足够大的时候, 比基于多项式的数字预失真方法在线性化程度上具有明显优势。但由于查询表的运算方式复杂, 导致运算量增大, 就使得无论是有记忆还是无记忆的预失真, 收敛速度通常很慢。查询表的更新主要依赖于系统采用的自适应算法和表项更新策略来及时修正查询表中的内容, 以适应功率放大器非线性特性的变化。查询表的一大缺点是整个查询表项内容的调整需要大量的递归, 收敛速度慢。为了提高收敛速度, 查询表的更新策略产生了很多改进:一类方法是引入训练序列, 另一类是直接改进表项的更新方法, 采用插值法后使得自适应算法每次更新一个表项变为同时更新多个表项, 从而加快了预失真器的收敛速度。因此, 基于查询表的方法适应范围有限, 一般是在基站和广播系统中采用。
对于查询表法, 在大幅值信号得不到及时迭代更新是收敛速度慢的主要原因。要提高收敛速度, 让迭代更加及时, 可以采取曲线拟合的方式。当迭代若干次后, RAM表中的小幅值及部分中等幅值的曲线已和理想曲线非常接近, 因此, 我们可以选择这些点进行曲线拟合。利用曲线拟合的方式, 信号与理想曲线的接近成都会大大提高, 在同等条件下, 比常规方法的带外抑制提高大约8d B左右。如果我们想达到同样的带外拟制性能, 改进方法的收敛速度要优于常规的查询表法。
以16QAM调制下的基于查询法的改进数字预失真算法为例, 进行MATLAB仿真试验, 数字预失真设计仿真框图如下图1所示。采用16QAM调制信号, 假设干扰信号为高斯白噪声信号, 采用割线法和改进后的数字预失真算法进行对比仿真试验表明, 两种不同的预失真方法具有明显差异, 主要体现在相移和幅度矢量误差方面。高进后的方法基本没有相移, 幅度和相位失真得到极大地控制。在迭代次数高于2次时, 优秀更加明显, 收敛时间减小, 收敛速度增快, 为了说明仿真效果, 下面以预失真效果的重要指标BER进行仿真分析, 结果可见图2:
上图中圆圈代表割线法的BER, 叉代表改进算法的BER, 点代表理想值, 由上图可看出当信噪比增加后, 改进算法后的BER值与理想值的误差具有明显优势, 减小的趋势与信噪比呈正比。
4 结语
要获得理想的QAM调制, 就是要提高调制误差率MER和降低比特误码率BER, 数字预失真技术在让非线性线性化的过程中, 以上两个指标得到有效提升。不过对数字预失真技术来讲, 要真正实现对信号失真的完整补偿, 还需要在算法上进行改进。
摘要：本文主要在分析数字电视QAN调制下的MER指标评测的基础上, 对数字预失真算法及其改进进行了研究。
关键词：QAN调制,MER,数字预失真
参考文献
[1]李同忠.MER——有线数字电视传输系统的一个重要指标[J].有线电视技术, 2006.
微波滤波器预失真技术 第7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
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
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。
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