功放数字预失真技术的分析与研究

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1、摘要在通信系统中,功放是最主要的菲线性源。其非线性特性可由AM-AM特性和AM.PM特性表示。一个幅度变化的调制信号通过非线性功放时将引起幅度和相位失真,失真主要体现为频谱再生和功率效率下降。对非线性功放进行线性化处理有很多方法,包括前馈线性化技术,笛卡儿反馈技术,LINC技术,包络消除及恢复(EER)技术和预失真技术等,其中适合宽带应用的是前馈和预失真技术。首先,本文采用TWT(Traveling.WaveTube)功放模型为研究对象,分析了其AM/AM特性和AM/PM特性,并对数字预失真信号的理论进行了分析,主要包括

2、功放模型、预失真原理和自适应算法等三部分。其次,本文分析了第三代移动通信系统的信号特点,其高波峰因子的输入信号将需要很大的回退和降低功放的效率。从而引出数字预失真信号需要先进行预处理,即波峰因子衰减,并对波峰因子衰减技术进行了描述,还分别介绍了基于极坐标和笛卡尔坐标的波峰因子衰减系统。然后,本文阐述了基于自适应数字预失真查找表(LUT)的系统模型,系统模型通过与TwT功放模型相反的AM/AM和AM/PM传递函数,达到消除功放非线性特性影响的目的。系统由预失真电路(地址计算单元,LUT,复数乘法器),自适应电路,DAC,A

3、DC,发射链路(滤波器和基带放大器,积分调制器,高功率放大器)和附加的反馈回路(连接器,积分解调器,滤波器,基带放大器)组成。本文还对相对复杂的记忆性功放的数字预失真技术做了分析,介绍了包括记忆性功放自适应预失真器、自适应Volterra预失真器、Hammerstein预失真器、非线性渐进式延迟线预失真器和具有前馈的非记忆性预失真器等新技术。最后,SIMULINK仿真实验证明,自适应数字预失真模型能够提高交调失真(IMD)10至18dB;同时系统性能会受到预失真信号带宽、输入信号和反馈信号匹配程度和查找表(LuT>尺寸等

4、参数的影响。关键词:功放;交调失真;非线性;数字预失真:自适应ABSTRACTInthemodemcommunicationsystem,poweramplifieristhemainsourceofnonlinearity,whichcallbedescribedasAM/AMandAM/PMcharacteristic.Asignalwithvariableamplitudewillcallseamplitudeandphasedistortionthroughnonlinearpoweramplifiers.Tha

5、twillleadtofrequencyradiationandlowerefficiencyofpoweramplifiers.Therearealotofmethodsforpoweramplifierlinearization,asfeedforwordtechnology,Cartesianfeedback,LINCtechnology,envelopefeedbackandpredistortion.FirstlyThisdissertationus鹳TWT(Traveling·WaveTubelpoweram

6、plifiermodelastheresearchobject,firstitanalyzesthetheoryofdigitalpredistortionsignalaccordingtotheAM/AMandAM/PMcharacteristicoftheTWTpoweramplifier.Thetheoryofpredistortionsigalconsistsofpoweramplifiermodel,predistortionprincipleandadaptivearithmetic.4Secondlywed

7、escribethecharacteristicsofwaveforminthe3Gcommunicationsystem,whichhasahi【ghcrestfactorwhenthenumberofBserincreasing.Thesignalwithhighcrestfactorwillcauseback-offandlowerefficiency.SoacrestfactordegraderneedtObeaddedbeforepredistorterinthemainsignalpath.Thenthisd

8、issertationillustratesthedigitalpredistortionsystemmodel,whichgeneratesthel'它verseAM/AMandAM/PMcharacteristicaccordingtoTWTpoweramplifiermodel.Sothedigitalpred

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