基于正交多项式的功放数字预失真设计

发布时间：2018-04-12 15:45

  本文选题：数字预失真 + 正交多项式　； 参考：《东南大学》2015年硕士论文

【摘要】：随着现代无线通信的迅猛发展,高带宽和高峰均比的基带信号通信系统的出现使得功率放大器的线性化技术受到越来越多的关注。本文基于正交多项式的功放数字预失真方案(DPD),实现了PC端到DSP到FPGA的数字预失真系统架构,PC端用于数据发送和自适应算法参数求解,DSP用于数据传输,FPGA用于实现DPD模型。首先,对基于记忆多项式(MP)和正交多项式(OP)的功放建模进行探讨,总结出更具有普遍适用性的简化广义正交多项式模型(SGOP),通过对模型参数进行分析,得到了正交多项式和简化广义正交多项式模型系数矩阵具有收敛性好、系数动态范围小的特点。然后,在FPGA上实现了记忆深度M=2、阶数K=7的正交多项式和简化广义正交多项式的预失真模型。DPD模块的实现基于查找表的方案,正交多项式模块采用3项查找表,简化广义正交多项式模块采用9项查找表,查找表的结构有效地降低了FPGA实现复杂度和模块的运算量。最后,预失真模型测试信号采用峰均比为7.5dB的100MHz LTE-Advanced信号。将记忆多项式模型、正交多项式模型和简化广义正交多项式模型运用到2.5-2.6GHz宽带高效率J类功放进行对比测试,经过3次功率校准,功放输出功率大于40dBm时,ACLR从原有的-35dBc分别改善到-46dBc、-47dBc和-48dBc,改善量分别为11dB、12dB和13dB。而工作在2.5-2.6GHz输出功率大于40dBm的宽带Doherty功放,经过6次功率校准,功放ACLR从原有的-28dBc分别改善到-42dBc、-42dBc和-48dBc,改善量分别为14dB、14dB和20dB。此外,对不同记忆深度M和阶数K的预失真模型进行了对比测试,得出以下结论：对于宽带高效率J类功放,在不同的预失真模型以及不同的参数M、K下测得的功放预失真性能并没有明显差距,相比于简化广义正交多项式模型,正交多项式模型实现结构更为简单；对于宽带Doherty功放,简化广义正交多项式模型的预失真性能明显优于其他两种模型,当记忆深度M大于2,多项式阶数K大于7,功放ACLR性能改善量已经趋于饱和。
[Abstract]:With the rapid development of modern wireless communication, more and more attention has been paid to the linearization of power amplifiers due to the emergence of baseband signal communication systems with high bandwidth and peak average ratio (PAPR).Based on the digital predistortion scheme of power amplifier based on orthogonal polynomial, a digital predistortion system architecture from PC to DSP to FPGA is implemented in this paper. The PC end is used for data transmission and the parameters of adaptive algorithm are solved.First of all, the modeling of power amplifier based on memory polynomial (MPP) and orthogonal polynomial (OPP) is discussed, and the simplified generalized orthogonal polynomial model (SGOPN), which is more general applicable, is summarized, and the parameters of the model are analyzed.It is obtained that the coefficient matrix of orthogonal polynomial and simplified generalized orthogonal polynomial model has good convergence and small dynamic range of coefficients.Then, the realization of orthogonal polynomials with memory depth M2, order Kn7 and predistortion model of simplified generalized orthogonal polynomials on FPGA. DPD module is based on the scheme of lookup table. The orthogonal polynomial module uses three look-up tables.The simplified generalized orthogonal polynomial module uses 9 look-up tables, and the structure of the lookup table effectively reduces the complexity of FPGA implementation and the computational complexity of the module.Finally, the 100MHz LTE-Advanced signal with PAPR of 7.5dB is used to test the predistortion model.The memory polynomial model, orthogonal polynomial model and simplified generalized orthogonal polynomial model are applied to 2.5-2.6GHz wideband high efficiency class J power amplifier.When the output power of power amplifier is larger than 40dBm, the 40dBm can be improved from -35dBc to -46dBcc-47dBc and -48dBc respectively, and the improvement amounts are 11dB and 13dBrespectively.After 6 times of power calibration, the power amplifier ACLR is improved from -28dBc to -42dBc-42dBc and -48dBc respectively, and the improvement is 14dB and 20dBrespectively.In addition, the predistortion models with different memory depth M and order K are compared and tested, and the following conclusions are drawn: for broadband high efficiency class J power amplifier,There is no obvious difference in the predistortion performance of power amplifier under different predistortion models and different parameters Mn-K. Compared with the simplified generalized orthogonal polynomial model, the realization of orthogonal polynomial model is simpler, and for wideband Doherty power amplifier, the structure of orthogonal polynomial model is simpler than that of simplified generalized orthogonal polynomial model.The predistortion performance of the simplified generalized orthogonal polynomial model is obviously better than that of the other two models. When the memory depth M is greater than 2 and the polynomial order K is greater than 7, the ACLR performance improvement of power amplifier tends to saturation.
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN722.75

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 章自振，刘济熙;广义正交多项式用于时变延时线性系统的参数辨识[J];自动化学报;1995年06期

2 王维平,潘德惠;正交多项式在系统辨识中的应用[J];控制与决策;1991年02期

3 胡仰曾,顾幸生,葛祖光,卢俊;一类系统参数辨识的按段多重一般正交多项式方法[J];信息与控制;1991年03期

4 何华明;唐亮;张春生;俞凯;卜智勇;;一种基于正交多项式的自适应预失真方法[J];计算机应用与软件;2013年04期

5 吴斌,钟宜生;多维分段广义正交多项式算子及其在分布参数系统辨识中的应用[J];控制与决策;2002年04期

6 张楠;杨彩;;正交多项式的图形及检索程序[J];重庆理工大学学报(自然科学);2013年10期

7 简相超,郑君里;一种正交多项式混沌全局建模方法[J];电子学报;2002年01期

8 耿琳;孙家昶;;广义曲边四边形区域族上的正交多项式[J];数值计算与计算机应用;2010年04期

9 江民斌,洪春勇;正交多项式线拟合及在雕刻系统中的应用[J];南昌大学学报(理科版);2004年03期

10 赵易;;在Freud正交多项式零点处的算子收敛性[J];杭州电子科技大学学报;2008年01期

相关会议论文 前7条

1 张少白;阮晓刚;成谢锋;;一种通过正交多项式系统解析描述手臂运动轨迹的方法[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

2 李建保;张铁;孙宝京;佟听;;基于正交多项式最小二乘分段拟合的气象探测数据处理方法[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

3 马永列;陈章位;胡海清;;在实验模态分析中用Matlab实现离散化正交多项式算法[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年

4 胡彦超;陈章位;;基于傅式正交多项式的整体频响函数拟合算法[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集（2011）上册[C];2011年

5 闫贻鹏;邱丛明;朱伟剑;;基于正交多项式的变压器传递函数的辨识方法[A];2013年中国电机工程学会年会论文集[C];2013年

6 马永列;陈章位;胡海清;;实验模态分析中基于MATLAB的离散化正交多项式算法[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年

7 翁永刚;;改进的FCG软件试验数据处理方法[A];第七届全国MTS材料试验学术会议论文集（一）[C];2007年

相关博士学位论文 前5条

1 周恒;多元正交多项式的理论与应用研究[D];大连理工大学;2004年

2 刘蓉;区间[-1，1]上的雅可比—指数权的正交多项式[D];湖南师范大学;2013年

3 刘哲;基于非参数正交多项式的图像分割和融合研究[D];江苏大学;2012年

4 曹健;q-正交多项式及相关问题的研究[D];华东师范大学;2010年

5 汪翔升;关于Meixner多项式和一些q正交多项式的一致渐近分析[D];中国科学技术大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 曹瑶;基于正交多项式的功放数字预失真设计[D];东南大学;2015年

2 孙慧娟;正交多项式的一些现代发展[D];广西师范大学;2010年

3 耿苗;连续分布动载荷识别的频域方法[D];南京航空航天大学;2006年

4 魏志军;有限域上的置换多项式和正交多项式组[D];宁波大学;2014年

5 马少娟;随机分岔的正交多项式逼近分析[D];西北工业大学;2005年

6 谢涛;幂正交多项式的Christoffel函数[D];湖南师范大学;2010年

7 姜昊;非接触分布激励下的动态标定技术[D];南京航空航天大学;2009年

8 唐旭东;连续结构模型的随机动载荷识别[D];南京航空航天大学;2005年

9 付春涛;盒状件分布动载荷频域识别技术[D];南京航空航天大学;2007年

10 高忠社;Daubechies小波函数的勒让德正交多项式逼近与有限元法[D];西北师范大学;2006年

，

本文编号：1740379