一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的强非线性特征, 提出了一种高精度、低复杂度的LMEC（LUT-MP-EMP-CIMT）模型。该模型由查找表（LUT）、记忆多项式（MP）、包络记忆多项式（EMP）及记忆交叉项（CIMT）并联构成。与并联双非线性两箱模型（PTNTB）相比, LMEC模型增加了EMP子模型和CIMT子模型。实验结果表明, LMEC模型能带来更好的建模精度和线性化效果, 较MP模型的建模精度提升了2. 9 dB, 邻信道功率比（ACPR）值降低约5 dB; 较PTNTB模型精度提升了1. 1 dB, ACPR值降低约3 dB; 与通用记忆多项式模型（GMP）相比性能相近, 但减少了50%的系数。     

基于动态有理函数的功放模型及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的非线性与记忆效应,提出一种新的低复杂度的动态有理函数模型,该模型简化了有理函数模型,通过两个多项式的比进行建模,但分子是包络记忆多项式的形式,分母由无记忆多项式构成.通过模型仿真和预失真应用系统验证,结果表明:与记忆多项式模型相比,动态有理函数模型所需的系数要少30.6％,模型精度却与其相近,邻信道功率比(ACPR)改善约20 dB,而与有理函数模型相比,所需系数要少21.9％,模型精度改善2.4 dB,ACPR改善约15 dB.由此证明了该模型在复杂度和精确度上的优越性,对功放预失真的研究具有重要的参考价值.     

宽带GaN功率放大器的建模与预失真

对正交频分复用传输系统中宽带GaN功率放大器的建模与预失真线性化方法进行研究。应用一个带有记忆的多项式模型来建模GaN功率放大器及其逆特性,并通过递推最小二乘法(RLS)辨识模型参数,然后利用预失真间接结构实现了GaN功率放大器的预失真器。最后,仿真验证预失真方法的有效性,结果表明记忆多项式模型可以对GaN功率放大器进行建模并实现线性化。     

模拟预失真射频功率放大器设计

本文介绍了一种WCDMA频段模拟预失真功率放大器的设计。在设计中采用预失真技术对幅度一幅度（AM—AM）和幅度一相位（AM—PM）曲线进行校正,以补偿功率放大器的非线性失真。实现了在输出功率为39dBm时信号带宽内偏离第一个5MHz信道的ACPR值优于-53dB。     

宽带RF功率放大器的预失真线性化技术综述

随着无线需求和无线业务的不断增加,传输信号必将不断向高速率宽带宽发展。在宽带应用中,由于传输信号带宽增加,RF功率放大器不同于窄带输入下的无记忆特性,将表现出与频率有关的记忆非线性特性。针对宽带功率放大器线性化的记忆预失真技术成为当前研究的一个热点,综述了宽带RF功率放大器的预失真线性化技术的研究进展,详细介绍和分析了目前最主要的几种记忆预失真器的模型和对应的自适应预失真方案,最后给出了今后的研究方向。     

模块化模型功率放大器的自适应预失真

为补偿正交频分复用（OFDM）通信系统中由记忆高功率放大器（HPA）引起的失真,提出了一种自适应数字预失真方法。对Wiener、Hammerstein和Wiener-Hammerstein模块化模型的HPA各自构成了一个有记忆自适应预失真器。仿真结果表明,利用模块化模型能快速、简便地实现记忆放大器的线性化,而且具有满意的性能。     

基于分段线性函数的功放模型及数字预失真应用

为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于分段阈值的存在,该模型的适用性和稳定性均有所提高。把功放模型应用于数字预失真结构中的实验结果表明:与广义记忆多项式模型相比,分段线性函数模型所需系数要少40%,邻信道功率比提高约1dB,归一化均方误差提高约8dB,因此该模型在数字预失真方面具有较好的效果。     

用于功放线性化的自适应预失真可变索引方法研究及实现

该文提出了一种用于功放线性化的预失真查找表（LUT）的可变索引方法及其实现。在这种方法中,查找表项的密度与功率放大器非线性程度成比例,与传统LUT地址寻址方法相比,这种方法具有简单、灵活、自适应、易于实现等特点,并在FPGA中成功实现。实现结果表明,这种方法是切实可行的。     

宽带功率放大器PGSC建模方法及预失真研究

针对宽带功率放大器的强记忆效应特性,提出一种功放建模和数字预失真方法——PGSC模型。利用广义记忆多项式(GMP)、特定交叉项(SCT)及记忆时刻信号交叉项(CIMT)3个基函数来构造功放行为模型及数字预失真器,并搭建实际测试平台对模型的精度及线性化效果进行验证。测试结果表明,与PMEC方法相比,PGSC方法建模时的归一化均方误差减少了2.1 dB,数字预失真时输出信号的三阶邻信道功率比降低了4.94/2.03 dB;与GMP方法相比,PGSC方法仅利用73%的系数即可得到更高的模型精度和更好的线性化效果。     

稀疏的归一化功放模型及预失真应用*

针对射频功放的非线性特性进行了研究,提出一种新的稀疏化的Volterra级数模型。该模型基于压缩感知算法,将稀疏系统的辨识等效为信号的重构问题,利用正则正交匹配（ROMP）算法对核系数进行稀疏化并选择出活跃的核系数。将提出的模型与记忆多项式（MP）模型、通用记忆多项式（GMP）模型进行比较,较MP模型的建模精度提升10.7dB,模型系数减少25%,较GMP模型的建模精度提升3.9dB,但模型系数减少84.58%。仿真结果表明：提出的方法实现良好的预失真线性化性能,极大地降低模型系数,优于传统的功放行为模型。由此验证对功放的线性化技术发展具有参考价值。     

应用信号概率分布的查找表预失真方法

传统的基于查找表的数字自适应预失真技术没有考虑功率放大器输入信号的统计特性。为此,在正交频分复用(OFDM)系统中,结合OFDM信号幅度概率分布的特性,提出一种新的查找表构建方法。仿真结果表明,与传统的基于查找表的预失真技术相比,该方法能够有效地抑制由功率放大器非线性特性引起的信号带外频谱扩展。     

基于数字预失真技术的有记忆功放线性化研究

现代通信系统中,具有较大峰均比和带宽的线性调制信号经过大功率功放会产生非线性失真和记忆效应.针对高峰均比的宽带输入信号,提出一套联合峰均比抑制技术和基带自适应预失真技术来改善功放非线性失真的可行方案.并仿真了峰值抵消算法和自适应预失真算法,结果表明对于峰均比为7.6dB的输入信号,经过1dB的削峰处理后,预失真器改善带外频谱抑制25dB左右,有效的补偿了功放的非线性失真和记忆效应,提高了功放效率,对功放线性化技术有一定的实用价值.     

功率放大器非线性特性及预失真

建立了无记忆的功放的非线性模型,分析功率放大器的非线性特性、产生失真的情况及误差。设计无记忆的预失真系统,用于抵消因功放造成的非线性干扰,并实现从输入到输出的线性化。基于距离本抽样值较远的不同间隔的几个抽样值来收集功放记忆效应,建立具有稀疏延迟抽头的有记忆的功放非线性模型。改进Volterra级数预失真模型,辨识多项式、建立相应的辨识模型,采用间接地辨识方法进行预失真模型的设计,并通过MATLAB建模仿真,验证设计模型的有效性。     

非记忆性功率放大器非线性特性的预失真建模

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器。功放的输出信号相对于输入信号可能产生非线性变形,这将带来无益的干扰信号,影响信息的正确传递和接收,此现象称为非线性失真。功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重要意义。目前已提出了各种技术来克服改善功放的非线性失真,其中预失真技术是被研究和应用较多的一项新技术,该文通过拟合功放特性改进预失真模型,并使用NMSE和EVM指标评价补偿模型的准确度,实现优化的目的。     

一种适合于硬件实现的数字预失真算法

传统的数字基带预失真算法较复杂不易实现。为此,设计一种适合于硬件实现的数字预失真算法。考虑对模拟射频部分引入的环路延迟和相位偏转的补偿,采用2块大小为32×16的查找表作为预失真模块,存储针对不同输入幅度信号的调整系数,以预先抵消功率放大器的失真。用调制方式为64QAM OFDM信号进行测试,结果表明,该算法的预失真性能较好。     

简化的滤波器查找表与神经网络联合预失真方法

针对功率放大器的记忆非线性特性给通信系统带来的失真问题,提出一种改进的滤波器查找表(FLUT)预失真方法.在FLUT方法的基础上,改进FLUT预失真结构及简化自适应更新部分.采用传输窄带序列训练神经网络模型弥补功率放大器的非线性特性,利用二维滤波器码表补偿功放的记忆效应.通过将功率放大器的非线性特性和记忆效应分开处理,降低神经网络模型的计算复杂度.仿真结果表明,改进方法能有效降低系统误码率,抑制带外频谱扩展,减少带内失真,与原FLUT方法相比,对记忆功率放大器有更好的线性化效果.     

记忆非线性功率放大器的神经网络预失真

数字预失真是克服高功率放大器(HPA)非线性失真最有前途的一项技术。早期对预失真技术的研究大多局限于无记忆非线性,但对于宽带应用,放大器的记忆特性明显。该文提出了一种新的有记忆非线性功率放大器的神经网络预失真技术,预失真器利用输入信号的同向和正交分量作为输入,采用带抽头延时的双入双出两层前向神经网络结构,根据非直接学习结构和反向传播算法实现自适应,可同时补偿放大器的记忆失真和非线性失真。仿真结果表明,建议的方案能有效抑制带外谱扩散,降低误码率,实现有记忆非线性HPA的自适应预失真。