一种新型射频功放建模结构lmec研究及预失真应用

《一种新型射频功放建模结构lmec研究及预失真应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第30卷第8期计算机应用研究V01．3ONo．82013年8月ApplicationResearchofComputersAug．2013一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用；}：南敬昌，李诗雨，汪赫瑜，高明明(辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：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

2、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2．9dB，邻信道功率比(ACPR)值降低约5dB；较PTNTB模型精度提升了1．1dB，ACPR值降低约3dB；与通用记忆多项式模型(GMP)相比性能相近，但减少了5O％的系数。关键词：行为模型；预失真；记忆多项式；功率放大器中图分类号：TN92；TN722．7文献标志码：A文章编号：1001—3695(2013)08-2447-04doi：10．3969／j．issn．1001．3695．2013．08．051NewLMECmodelforbehaviormodelinga

3、ndpredistortionforRFpoweramplifiersNANJing—chang，LIShi—yu，WANGHe—yu，GAOMing-ming(SchoolofElectronic＆InformationEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，HuludaoLiaoning125105，China)Abstract：AccordingtothestrongmemoryefectcharacteristicsoftheRFpoweramplifierinmodemwirelesscommunicationsystem．thisp

4、aperintroducedanew，accurate，andcomplexity—reducedLMECmode1．Thismodelwascomposedofalook—uptable(LUT)，amemorypolynomial(MP)，anenvelopeMP(EMP)andacrossitemsbetweenmemorytimes(CIMT)，whichwereallconnectedinparalle1．Comparedwiththeparalleltwinnonlineartwo—box(PTNTB)mode1．LMECmodelincreasedtheEMPandCI

5、MT．Themeasureresults．inbothbehavioralmodelinganddigitalpredistortionapplications．showthatLMECmethodcanacquirebettermodelingaccuracyandlineareffect．ComparedwiththeMPmode1．LMECmethodincreasestheae—curacy2．9dBandreducestheaajacentchannelpowerratio(ACPR)almost5dB．ComparedwiththePTNTBmodel，LMECmetho

6、dincreasestheaccuracy1．1dBandreducestheACPRalmost3dB．AnditshowsthesameaccuracyastheGMPmodelbutwithanapproximately50％reductioninthenumberofcoefficients．Keywords：behavioralmodel；digitalpredistortion；memorypolynomial；poweramplifier统中，功率放大器具有明显的记忆效应，无记忆模型无法精确O引言描述其特性。因此，为具有记忆效应的功率放大器建立精确的功率放大器是射频收发

7、器的重要元件，也是主要的非线性行为模型并应用于线性化技术中，提高功放的线性度，对实际来源。现代无线通信系统中，为了追求高效率和高输出功率，设计具有重大的参考价值。功放工作在接近饱和点，导致线性度降低。因此，消除功放非功放行为模型通常可以分为基于神经网络的行为模型和线性失真是一个重要的课题。近年来提出了多种线性化技术基于Volterra级数的行为模型两类。神经网络对非线性函数来满足功率放大器的线性度要求，常用的有功率回退技术、前具有良好的逼近能力，但容易陷入