基于Wiener预失真器的功率放大器线性化技术

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1、摘要随着无线用户数量的迅速增长和宽带通信业务的开展，通信频带变得越来越拥挤。因此，新一代移动通信技术普遍采用线性调制方法(如QPSK、QAM等)来提高传输速度和频谱效率。在这过程中，功率放大器需要处理速率较高的非恒包络信号，从而无法兼顾效率及线性度，使输出信号产生非线性失真。这种失真表现为振幅一振幅调N(AM／AM)变换失真或者振幅一相位调锘U(AM／PM)变换失真，产生的带内信号干扰已调信号，导致已调制矢量信号的幅度和相位出现偏差，同时导致频谱扩展，干扰邻道信号。为了降低传输信号的失真程度，减小对相邻频段的用户的干扰，传输信道的线

2、性化显得尤其重要。新兴的传输格式(如CDMA和OFDM等)具有较高的峰值⋯平均功率比，对功率放大器的线性度提出了更高的要求。根据线性化原理分类，功率放大器的线性化技术主要有前馈型，反馈型和预失真型三种。前馈型线性化技术性能指标高，线性化效果好且有效带宽大，但其对幅度和相位变化灵敏度过高，使系统的线性化效果随着温度，电压和功率等变化而变化。采用传统负反馈放大器原理的反馈型线性化技术拥有结构简单，方式多样，成本低廉的优点，然而当工作于较高频率时，为了保持反馈回路的稳定而需要增加带阻滤波器，从而限制了工作带宽。近年来，国内外十分受关注的预

3、失真技术以其线性度好、自适应能力强、效率高等优点成为消除非线性失真的首选。本文的研究工作就是针对功放的预失真线性化方法展开的。本文主要研究基带预失真原理和典型的基带预失真方法与结构。目前用于描述现代通信系统中有记忆非线性功率放大器的模型有很多，其中Hammerstein参数少，效率高，容易实现，因此成为功率放大器数学建模的首选。而Wiener模型结构与Hammerstein模型刚好相反，由预失真原理，其可用来模拟预失真器。然后基于上述理论分析，建立一个基于Wiener预失真器的非直接预失真功率放大线性化系统，并对Wiener模型的参

4、数识别算法进行优化，提出一种分离提取算法。仿真结果表明：该系统对功率放大器的参数变化具有很好的自适应性，能有效补偿功率放大器的非线性失真和记忆效应。利用该预失真器，可以取得更好的收敛性能，达到改善功率放大器线性度的效果。关键词预失真；功率放大器；线性化；Wiener模型广东工业大学硕士学位论文AbstractWiththeincreasingquantityofwirelessusersanddevelopmentofbroadbandcommunicationsbusiness，thecommunicationbandbecome

5、scrowded．Consequently,thenewgenerationofmobilecommunicationtechnologiesemployslinearmodulation(e．g．QPSK，QAM)forincreasingspeedandspectrumefficiency．Intheprocess，poweramplifierisrequiredtoprocesshighratenon—constantenvelopesignals，sequentially，itisunabletogiveconsiderat

6、iontobothefficiencyandlinem'itywhichmakesoutputsignallineardistorted．ThisdistortionrepresentsasAM—AMdistortionorAM-PMdistortionwhichgeneratesin-bandsignalinterferingmodulatedsignal，resultsintheamplitudeandphasedeviationofthemodulatedvectorsignal，aswellasspectrumspreadi

7、ng，interferenceofadjacentchannelsignal．Forthesakeofreducingthedistortionoftransmissionsignalandtheinterferencetoadjacentchannel，linearizationoftransmissionchannelbecomessignificant．Accordingtothelineartheoryclassification，poweramplifierlinearizationtechnologymainlyincl

8、udesfeed-forward，feedbackandpre—distortion．Feed-forwardlinearizationtechniquehashighperformance，goodlineareffectandla