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1、第7卷第4期空军工程大学学报(自然科学版)Vol.7No.42006年8月JOURNALOFAIRFORCEENGINEERINGUNIVERSITY(NATURALSCIENCEEDITION)Aug.20063OFDM系统中记忆非线性功放基带预失真技术谭水,王光明,梁建刚(空军工程大学导弹学院,陕西三原713800)摘要:研究了OFDM系统的自适应基带预失真技术。针对OFDM信号的高峰值平均功率比对非线性功率放大器敏感的特点,并考虑OFDM的宽带特性引起的功放记忆非线性效应,提出了一种基于辨识方案的非直接学习结构的自适应基带预失真技术
2、,给出了自适应算法。仿真结果表明,该方案能有效抑制带外频谱扩散,减小带内失真,实现有记忆非线性大功率放大器(HPA)的自适应预失真。关键词:正交频分复用;预失真;记忆非线性失真;非直接学习结构中图分类号:TN39文献标识码:A文章编号:1009-3516(2006)04-0064-04OFDM(正交频分复用)技术作为一种多载波调制技术,与单载波调制技术相比,调制信号具有较大的峰值平均功率比(PAPR),其包络具有较大的动态范围,因此要求其功率放大器也必须有较大的线性范围,否则将会导致大信号非线性失真。另外,OFDM信号的宽带特性也产生记忆
3、非线性失真,因而解决OFDM信号对功率放大器非线性敏感也就成为了OFDM系统的核心技术之一。数字基带预失真线性化技术是补偿放大器非线性失真最好的方法之一,但是目前对预失真技术的研究大多局限于无记忆非线性放大器,这是由于当信号带宽远小于放大器带宽时,记忆效应可以忽略,而对于宽带应用,放大器的记忆效应明显,若仍采用传统的无记忆预失真技术,非线性补偿机制可能失效或效果不佳。因此,研究有记忆非线性功放的基带预失真技术是一个非常重要的问题。1OFDM信号与HPA模型对于一个具有N个子载波的OFDM系统,如果其信号周期为T,则在一个周期内OFDM的复
4、等效基带信号可写为如下形式:N-1ks(t)=∑d(k)expj2πt0≤t≤T(1)k=0T其中d(k)为分配给每个子信道的数据符号(MQAM或QPSK符号)。可以看到,OFDM信号可以认为是独立同分布的的随机变量的线性组合,即其传输信号的包络非恒定。当子载波数目很大时,由中心极限定理可知,OFDM信号近似服从复高斯分布,幅度服从瑞利(Rayleigh)分布,具有很高的峰值平均功率比,加上OFDM信号的宽带特性引入记忆非线性失真,这对发射机中的高功率放大器的线性度提出了很高的要求。[1]当传送宽带信号时,OFDM发射机中射频大功率非线性
5、放大器(HPA)的记忆效应不能忽略。记忆特性效应意味着一种滤波效果,这种效果由依赖于频率的非线性特性部分体现。通常可以采用Wiener模型(即线性时不变系统(LTI)串连无记忆非线性模型)来模拟宽带应用中功放的记忆非线性。放大器基带等效模型如下式(2)所示(在本文中,设Wiener模型中LTI部分为无限冲击响应(IIR)模型,无记忆非线性部分为一奇次多项式模型)。3收稿日期:2005-09-04作者简介:谭水(1976-),男,四川三台人,博士生,主要从事微波电路与系统、电磁兼容等研究;王光明(1964-),男,安徽砀山人,教授,博士生导
6、师,主要从事电磁散射与辐射,微波电路与系统等研究.第4期谭水等:OFDM系统中记忆非线性功放基带预失真技术65MNLαβ2ky(n)=-∑pw(n-p)+∑q∑d2k+1y(n-q)
7、y(n-q)
8、(2)p=1q=0k=0放大器各参数的取值分别为:α1=-012,β1=1,β2=0,β3=013;d1=613393-013458j,d3=-111078+112090j,d5=010789-012240j。2非直接学习结构自适应预失真方案2.1非直接学习结构的Hammerstein预失真器[2]预失真器的自适应采用非直接学习结构。采用非直接
9、学习结构的好处是可以不需要先辨识出放大器的模型就可以直接辨识出预失真器的模型参数,结构简单。在此结构中,预失真器与预失真器训练网络具有∧完全相同的结构。放大器的输出采样y(n)经尺度变换后作为训练网络的输入,训练网络的输出z(n)与放大器的输入采样z(n)进行比较,误差e(n)用于预失真器的自适应。当训练网络收敛后,即可将训练网络的参数完全复制到预失真器。预失真器通过周期性地更换系数,可以自适应功率放大器特性的缓慢变化。对于有记忆非线性功率放大器,为补偿非线性,其逆特性也应具有记忆效应。由于OFDM系统发射机中记忆非线性大功率放大器(HP
10、A)采用Wiener模型,因此预失真器采用H模型(Hammerstein模型,即无记忆非线性模型串连线性时不变系统)模拟非线性功放的逆特性。2.2预失真器的自适应算法在预失真器方案中,我们的目
