新的射频功放预失真线性化方法

新的射频功放预失真线性化方法

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1、第40卷第5期电子科技大学学报Vol.40No.52011年9月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaSep.2011新的射频功放预失真线性化方法112詹鹏,秦开宇,蔡顺燕(1.电子科技大学空天科学技术研究院成都611731;2.西华师范大学物电学院四川南充637002)[摘要]理论推导证明了预失真器和射频功放两个无记忆的非线性系统的顺序可交换,针对常用的预失真学习结构的不足,提出了将直接型和间接型相结合的新预失真学习结构,该方法简单且易实现,并将该射频功放预失真线性化方法推广到了有记忆效应

2、的情况。仿真结果表明,所提出的预失真线性化方法可行,其线性化性能优于采用直接逆间接学习结构的情况。关键词可交换性;记忆多项式;非线性;功率放大器;预失真中图分类号TN919文献标识码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.008NewPredistortionMethodforRFPowerAmplifierLinearization112ZHANPeng,QINKai-yu,andCAIShun-yan(1.InstituteofAstronauticsandAeronautics,UniversityofElectronicSc

3、ienceandTechnologyofChinaChengdu610054;2.InstituteofPhysicsandElectronicInformation,ChinaWestNormalUniversityNanchongSichuan637002)AbstractThispaperprovesthatthesequenceoftwomemorylessnonlinearsystems,predistorterandRFpoweramplifier,iscommutativethroughtheoreticalderivation.Forthedisadv

4、antagesoffrequentlyusedpredistortionstructures,thispaperproposesanewpredistortionstructurecombiningdirectlearningstructurewithindirectlearningstructure,whichissimpleandeasytoimplement.TheRFpoweramplifierpredistortionlinearizationmethodisextendedtothesituationwithmemoryeffect.Simulationr

5、esultsshowthecorrectnessofthispredistortionlinearizationmethod.Itslinearizationperformanceisbetterthanthatusingthedirectinverseindirectlearningstructure.Keywordscommutativity;memorypolynomial;nonlinearity;poweramplifier;predistortion功率放大器是通信系统中的重要组成部分,非习结构有两种:1)直接逆间接学习结构,其缺点是线性是其固有的特性,功

6、放的非线性会导致输出信求得的预失真器模型参数易受功放系统噪声的影号频谱扩展,从而对邻信道产生干扰,增大通信系响;2)基于模型识别的间接学习结构,该结构求得统误码率。而QAM、OFDM等具有高频谱利用率的的预失真器模型的精度取决于功放模型的精度及其新兴调制和传输技术具有非恒定包络、宽频带和高逆模型算法的误差。为了克服常用的预失真结构的峰平比等特点,这些特点决定了必须采用高线性度缺点,提高预失真线性化性能,文献[3-4]根据经典的功放。于是,人们提出了许多功放线性化方法,的LMS算法,推导出一种基于NFxLMS的预失真结常用的有功率回退、前馈、负反馈、预失真等。预构;文献

7、[5]提出了一种高效预失真结构,可显著提失真的原理是在功率放大器之前加入一个与功放非高预失真的性能。线性特性相逆的预失真器,从而使整个系统呈现出本文从无记忆功放的非线性变换特性出发,经线性特性。其中,数字预失真技术具有稳定、高效、理论推导证明:信号依次通过预失真器和功放系统,宽带宽与自适应等优势,能达到中等程度的线性化,在保持输出结果不变且放大倍数为1的前提下,预失[1]是比较有前途的一种线性化技术。真器和功放这两个非线性系统的顺序可交换,该结为得到预失真器的模型参数,数字预失真常采论证明了直接逆间接学习结构的正确性。针对直接用直接型和间接型学习结构

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