基于放大器非线性拟合的自适应预失真技术

本文提出了一种新的有效的大功率放大器非线性失真的数字自适应预失真设计方法。该方法基于有理双线函数的非线性及其逆变换易于求解的特性，设计大功率放大器的估计器以逼近大功率放大器的非线性特性，预失真器的非线性参数由估计器的逼近函数逐段取逆变换来调节，以达到预失真补偿的目的。计算机仿真结果表明：该方法用于正交频分复用（OFDM）系统中具有收敛速度快、系统性能稳定、补偿效果好等特点。     

微波功率放大器预失真线性化技术分析

给出了两种基本形式的预失真线性化电路,对其工作原理和技术特点进行了分析。     

基于数字线性化技术的高性能光载无线链路

针对光载无线(Radio over fiber, ROF)链路中的固有非线性,研究了多种数字线性化技术,来提高链路性能。下行链路针对多频段多制式场景,提出采用多维数字预失真技术,最大输入射频功率增加了3 dB,进而提高了下行链路的射频功率传送效率。同时,提出了多维预失真在2倍过采样率,考虑5阶非线性,无记忆时有最佳的链路性能改善。上行链路采用基于输出截断点获取的数字后补偿技术,仅需确定系统三阶截断点(Output third-order intercept point,OIP3)即可完成非线性补偿函数的确定与失真的补偿,无杂散动态范围(Spurious free dynamic range,SFDR)可提高到128.3 dB·Hz2/3;上行链路针对多频段多 制式架构采用盲估计数字后补偿技术,动态范围提高了3 dB。     

Dynamic deviation reduction‐based concurrent dual‐band digital predistortion

This article introduces the concurrent dual‐band digital predistortion (DPD) architecture with only one upconvertion unit, which is suitable for the linearization of wideband power amplifiers (PAs) excited by concurrent dual‐band signals. By extending the conventional dynamic deviation reduction (DDR) model to the concurrent dual‐band mode, we propose two DDR‐based concurrent dual‐band models, the dual‐band DDR (DB‐DDR) model and the simplified dual‐band DDR (SDB‐DDR) model. The performance of these two models is experimentally assessed with two types of wideband PAs (a GaN Class F PA and a GaN Doherty PA) driven by the concurrent dual‐band signal, and compared with the prior two‐dimensional digital predistortion (2D‐DPD) model and the two‐dimensional modified memory polynomial (2D‐MMP) model. The results prove the good DPD performance and low computational complexity of the proposed models. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Int J RF and Microwave CAE 24:401–411, 2014.     

基于模块化模型的自适应预失真技术

系统地比较和分析了OFDM传输系统里高功率放大器（HPA）预失真方法的优缺点,提出一种基于模块化模型的有记忆高功率放大器自适应数字预失真方法,该方法分别基于Wiener、Hammerstein和Wiener-Hammerstein模型各自构成一个有记忆HPA的自适应预失真器。从而避免了因分别估计Wiener-Hammerstein模型各个环节特性参数所带来的复杂性。使得有记忆高功率放大器的预失真设计变得简单了。     

卫星通信双循环下Volterra滤波预失真算法

针对卫星功率放大器输出信号非线性化的问题,提出了一种简化预失真算法.该算法通过两个一阶截断Volterra滤波模型构建前馈循环和反馈循环,并结合两重循环调整预失真器系数来实现卫星通信发射信号线性化处理.在载波频率的提高或传输速度增大时,该算法仍可通过提高预失真器系数更新速度和精确度,从而保证卫星发射信号具有较好的线性特性,具有很好的使用价值和可操作性.     

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.     

5G光载无线通信前传系统数字预失真线性化研究

第五代移动通信系统新空口(5G NR)的信号带宽、调制度和峰均比相比4G信号高很多。用于小蜂窝或微蜂窝基站组网的光载无线通信(Radio-over-Fiber, RoF)前传系统的非线性失真也更加严重。为了使5G NR信号线性传输,采用记忆多项式(Memory Polynomial, MP)和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial, GMP)模型构建数字预失真器,矫正5G RoF前传系统的非线性。在实验中搭建了2 km光纤的RoF前传系统,并采用100 MHz带宽5G NR信号作为测试信号对其进行线性化测试。实验结果表明,采用MP和GMP数字预失真器进行线性化时,5G RoF前传系统的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)可分别改善13 dB和17 dB以上。这说明MP和GMP数字预失真器对5G RoF前传系统的非线性具有显著的抑制作用。因此基于MP和GMP两个模型的数字预失真器均可用于5G RoF前传系统的线性化,而且GMP预失真器比MP预失真器对该系统线性化的能力更强。     

采用辅助转动装置的MIMO 系统双目标DPD 实验研究

文中介绍了一种双目标数字预失真(DPD)方案,并进行了实验研究。不增加系统复杂度的情况下, 可以有效地扩展MIMO 系统的线性化波束宽度。在发射机附近增设一个发射低功率信号的线性辅助转动装置,该 架构实现了MIMO 系统主波束线性化。实验平台由发射机系统和一个辅助转动装置组成,发射机天线阵列为1×4。 输入信号采用两个20 MHz 带宽峰均比分别为5. 7 dB 和5. 6 dB 的正交频分复用(OFDM)信号。实验研究结果表明, 采用了辅助转动装置的双目标DPD 方法后,邻信道功率比(ACPR)达到-50 dBc 以下的主波束线性化宽度可以扩展 到22°,同时信号归一化均方误差(NMSE)平均数值为-40 dB。该方案有效地拓宽了MIMO 系统线性化波束宽度。     

5G 功放DPD 的FPGA 宽带实现及自动优化

5G 宽带功放数字预失真器(DPD)的FPGA 实现过程中,常遇到数字处理带宽不够和资源有限问题,对 此,文中提出一种基于双路并行数据流的数字预失真带宽扩展方法和基于Zynq Ultrascale+ MPSoC 的自动化模型优化 验证方法,可快速实现对5G 宽带功放线性化方案的优化。使用该并行处理结构的数字预失真器,克服了数字电路最 大时钟频率造成的对FPGA 线性化带宽的限制,使得数字预失真电路在每个时钟周期内可以处理更多的数据,不仅有 效地增加了数字处理带宽,而且降低了DPD 的功耗。然而,这种带宽增加以消耗更多硬件资源为代价,对此,文中同时 提出了对预失真非线性模型的在线自动优化方法,以简化非线性模型、降低DPD 的硬件资源开销。最后,在Zynq Ultrascale+ FPGA 实验平台上实现了具有两路并行数据处理的I-MSA 自优化数字预失真电路,采用100 MHz 的5G 新无 线电(NR)信号在2. 6 GHz 功率放大器上进行线性化实验验证,获得了满意的预失真性能,验证了所提方法的有效性。