一种基于.ghz功率放大器的预失真反馈延迟估计

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时间:2018-07-18

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1、一种基于2.14GHz功率放大器的预失真反馈延迟估计预失真/功率放大器/多项式 1 引言       随着现代无线通信技术的飞速发展,人们对移动通信业务的追求逐渐从单纯的语音业务扩展到多媒体业务,诸如即将开始的3G业务(3rdGeneration,含义为第三代数字通信[1-2])将使频谱资源变得越来越拥挤,即通信信号带宽随着每代更新而逐渐加宽:从2G中的GSM200KHz到3G中的UMTS单载波5MHz,其带宽就有25倍的增加。在IEEE802.11nWLAN标准中,信号的发射标准更是被确定为40MHz。因此,为了节约频谱资源,如CD

2、MA、WCDMA等很多通信系统都采用频谱利用率较高的调制方式,诸如QPSK、8PSK,M-QAM等,但随之产生的问题是处理较大峰均比的非恒包络调制信号。同时将多个载波信号组合成一个宽带信号时,亦会产生较大的包络起伏,这些都对最关键和最昂贵器件射频功率放大器提出了很高的线性要求。       随着数字信号处理技术的发展,数字预失真系统逐渐展示出其优越性,并且通常将其应用于数字系统的基带部分,它不仅能补偿因功率放大器本身非线性特性的影响,同时也能对温度湿度等环境因素进行校正。考虑到成本较低,体积较小,国内一些先进的通信设备制造商已经开始试

3、用该技术。而针对功率放大器线性化的数字预失真系统的首要前提就是必须正确而高效地估测出反馈环路延迟信息,以便于对正确补偿功率放大器的非线性量。本文即针对反馈环路延迟估计,对环路延迟估测方法对系统的影响进行分析。2基于功放的记忆多项式预失真算法原理       由于无法预先获得功率放大器的模型参数,本文所涉及的多项式预失真系统采用非直接学习结构(间接学习结构)。这种结构具有更为稳定的均方误差性能和更快的收敛速度,如图1所示:2.1延迟估计算法原理       数字基带自适应预失真方法都存在着耦合反馈回路的延迟估计问题,以保证正确的基带解调

4、[3]。环路延迟是指信号从系统输入端口到反馈输出端口,由系统各器件造成的时间延迟,并且这类延迟会随着时间和温度而改变,因此,要不断的调整估计结果。很多方法都有不同的优缺点,诸如对信号造成的畸变影响不敏感[4],对系统制式的限制[5],或者估计过程较复杂[6-7]。       通常对延迟估计采用数据流相关算法:       (1)       式中,表示在环路延迟为时相关性最大,表示功放的输入信号,表示功放的输出信号。       为了减少较大的运算量,文献[4]在此基础上提出改进形式,仅用加减法就可实现环路的延迟估计。其表达式可以写

5、为:       (2)        式中和分别表示信号的实部和虚部,表示输入信号与反馈信号的时间差,表示采样数据长度。这种方法采用误差叠加法,尽量放大两信号差异,当其值最小时,可得其环路延迟的估计值。但其缺点是对信道畸变及高斯噪声的抵抗力较差。       为此,为解决信道畸变问题,文献[8]提出幅度差值相关法:       (3)        式中,幅度差定义为:       (4)      表示信号的幅度,且      (5)      该方法通过寻找到最大值从而得到延迟估计值,并且利用相邻信号相关性,通过对相邻信号取符号

6、差运算,提高了对信道畸变及高斯噪声的抵抗力。但相较而言其运算量引入了乘法运算,并且在FPGA实现时需要复杂的时序控制,为此可以对其进一步改进。       即在结合上述方法优点的基础上,令      (6)        式中各量含义与前面表示相当,由表达式可知当功放的输入和输出没有延迟时,数据差最小,即当得到最小值时,就可以估测出环路延迟。重写以上各式:                式中               这种方法因只需进行加减法运算,其运算量较小,并且也可以有效提高对信道畸变及高斯噪声的抵抗力,有利于FPGA的实现。 

7、2.2记忆多项式预失真器参数估计       常规记忆多项式预失真器的参数估测方法中如式(10)中的列由下式生成:       (7)       但由于随着列数增加会造成数学稳定性问题,特别当其不是正交矩阵时稳定性问题更为突出[7]。因此,为了得到正交阵,可以利用以下函数生成矩阵的列向量,此时的幅度在0到1之间均匀分布:       (8)                                                                                                  

8、                      (9)       此时,在常规多项式算法(式(7))中,功率放大器模型的输出是以函数的加权和为基础的,而在正交多项式算法(式(11))中,放大器模型的输出则是以函数的加权和为

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