功率放大器非线性特性及矫正技术研究

发布时间：2020-10-27 18:34

　　 功率放大器(power amplifier,简称功放)作为发射机前端核心模块之一,被广泛应用于无线通信领域,如短波功放、超短波功放、超高频功放以及微波功放等。而功放与生俱来的非线性不仅会产生严重的带外干扰,还会对带内信号产生不可滤除的干扰,降低信号的信噪比,从而影响自身的信息传输品质。此外,随着无线通信系统对大容量、快速率的需求不断提高,非恒包络信号调制方式已经成为无线通信中最广泛的调制方式,并且调制度越来越高,如64QAM,256QAM甚至1024QAM调制。高的调制度必然对功放的线性度提出更苛刻的要求。因此,必须对功放进行线性化矫正处理。本文首先从功放非线性特性分析开始,然后对功放非线性的矫正方法及典型的功放行为模型进行了分析和讨论。接着,文章在第三章对短波功放的非线性进行了研究,并采用查找表(Look-Up Table,简称LUT)、改进型Hammerstein (Augmented Hammerstein,简称AH)和记忆多项式(Memory Polynomial,简称MP)三个模型分别对短波功放进行了行为建模和建模性能比较。并最终比较了基于这三个模型建立的预失真器对短波功放的非线性矫正能力。比较结果显示,MP预失真器能够改善短波功放的互调失真超过12dB,优于AH和LUT两种预失真器。此外第三章还以微波回传系统发射机为例,对微波功放非线性及其矫正进行了分析和实验验证,并采用指数加权移动平均算法建立LUT模型和预失真器。实验验证发现,简单的LUT预失真器就能够使微波发射机的互调失真改善超过15dB。最后,为了降低现有功放模型的计算复杂度和面向4G以及后4G移动通信系统功放建立精确的行为模型,本文分别在第四章和第五章提出了两种新型的功放模型,一个是广义串联两厢式(Generalized Two Box Cascaded model,简称GTBC)模型；另一个是对现有AH模型的扩展,即广义改进型Hammerstein (Generalized Augmented Hammerstein,简称GAH)模型。这两个模型的特点均是在模型的动态非线性模块(用来仿真功放记忆效应)中考虑了滞后记忆效应和超前记忆效应。在增加了滞后项和超前项后,模型的建模精度得到了显著提升,基于这两个模型的预失真器线性化能力也明显增强。为了验证本文提出的GTBC和GAH两种模型,文中采用归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,简称NMSE)和浮点运算数(Floating Operations,简称FLOPs)以及记忆效应强度(Memory Effect Intensity,简称MEI)分别对比模型的建模精度、计算复杂度以及对功放记忆效应的仿真能力。实验验证结果显示,GTBC模型比传统的LUT、AH和EH三种模型具有更强的建模和线性化能力；GTBC模型的建模精度和非线性矫正能力与GMP模型相近,但其计算复杂度仅是GMP模型的三分之GAH模型的建模精度和非线性补偿能力远超过传统的LUT、AH、MP以及FMP四种模型。虽然该模型的建模精度和线性化能力比GMP模型稍弱,但其更低的计算复杂度是最大的优势。综上所述,不同频段的功放均可以采用数字预失真技术进行有效地非线性矫正。只是,由于不同功放的非线性特性不同,在选择行为模型前,必须先对功放的非线性特性进行认真研究和分析。
【学位单位】：宁波大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TN722.75
【文章目录】：
引言
1 绪论
    1.1 背景意义
    1.2 功放非线性及矫正技术研究现状
        1.2.1 功放非线性特性研究现状
        1.2.2 功放非线性矫正技术研究现状
        1.2.3 DPD技术国外研究现状
        1.2.4 DPD技术国内研究现状
    1.3 文章创新点
    1.4 文章组织结构
2 功率放大器非线性特性、行为模型以及非线性矫正技术
    2.1 功放的非线性特性
        2.1.1 功放的静态非线性特性
        2.1.2 功放的动态非线性特性及度量方法
    2.2 功放行为模型
        2.2.1 查找表模型
        2.2.2 记忆多项式模型
        2.2.3 分数阶记忆多项式模型
        2.2.4 广义记忆多项式模型
        2.2.5 Hammerstein模型
        2.2.6 Wiener模型
        2.2.7 改进型Hammerstein模型
        2.2.8 增强型Hammerstein模型
    2.3 功放非线性矫正技术
    2.4 本章小结
3 短波功放和微波功放非线性特性及DPD线性化
    3.1 短波功放非线性特性
        3.1.1 短波功放非线性特性
        3.1.2 短波功放测试平台
        3.1.3 短波功放建模
        3.1.4 模型参数识别
        3.1.5 短波功放预失真器
        3.1.6 数字预失真非线性矫正结果
    3.2 微波功放非线性特性及非线性矫正
        3.2.1 微波功放非线性特性
        3.2.2 微波功放模型
        3.2.3 LUT模型提取算法EWMA
        3.2.4 微波功放预失真器
        3.2.5 实验验证平台
        3.2.6 数字预失真测试结果
    3.3 本章小结
4 GTBC行为模型及功放非线性矫正应用
    4.1 GTBC模型
        4.1.1 GTBC-H和GTBC-W模型
        4.1.2 静态非线性参数识别
        4.1.3 动态非线性参数识别
    4.2 实验平台
    4.3 模型验证
        4.3.1 模型的时域性能
        4.3.2 模型的频率特性
    4.4 GTBC-H和GTBC-W模型功放线性化应用
        4.4.1 GTBC-H和GTBC-W预失真器参数识别
        4.4.2 GTBC-H和GTBC-W预失真器的线性化能力验证
    4.5 本章小结
5 GAH行为模型及功放线性化应用
    5.1 广义改进型Hammerstein模型
    5.2 GAH模型参数辨识
    5.3 模型验证
        5.3.1 模型时域特性
        5.3.2 模型频域特性
    5.4 GAH模型适用性分析
    5.5 GAH模型的功放线性化应用
        5.5.1 GAH预失真器参数识别
        5.5.2 GAH预失真器线性化结果
    5.6 本章小结
6 全文总结与展望
参考文献
在学研究成果
致谢
摘要
Abstract

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本文编号：2858895