宽带MIMO-OFDM系统数字预失真关键技术研究

发布时间：2017-06-15 10:01

  本文关键词：宽带MIMO-OFDM系统数字预失真关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文研究适用于多输入输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统发射机的宽带数字预失真关键技术。针对现有宽带无线MIMO-OFDM数字预失真技术面临的关键难点问题与挑战,重点研究了两类MIMO数字预失真实现方法:补偿串扰(Crosstalk)型MIMO系统数字预失真方法,以及补偿IQ不平衡(IQ Imbalance)型MIMO系统数字预失真方法。首先,论文总结了现有MIMO数字预失真技术的发展演进及其存在的关键问题;基于典型的MIMO-OFDM系统发射机架构,介绍了功放非线性模型及模型辨识结构等关键技术,给出衡量MIMO数字预失真方法性能的评价指标;随后,重点分析了MIMO系统预失真技术面临的两种主要干扰效应:串扰效应和IQ不平衡效应,着重分析了这两种干扰效应产生的原因、描述模型及其对MIMO系统综合性能的影响;进一步,分析评价了现有的几种典型MIMO系统预失真方法,对其各自技术的优缺点和性能指标,如带外功率谱密度(PSD)、误差矢量幅度(EVM)和归一化均方误差(NMSE)等方面进行了分析对比。以此为基础,本文针对现有MIMO数字预失真方法大多仅补偿串扰效应而未考虑IQ不平衡效应的缺陷,提出了一种带IQ补偿器的交叉式数字预失真(Crossover Digital Predistorter,CO-DPD)改进方法,通过在CO-DPD方法的反馈链路上增加IQ补偿器,可对由正交解调器所引起的IQ不平衡加以补偿;同时,该交叉结构还能有效抑制功放输入的串扰效应。给出了该方法详尽的信号处理流程和算法步骤,并从功率谱密度、邻近信道功率比、误差矢量幅度、归一化均方误差等方面分析了该方案的可行性。理论分析和仿真结果表明,在2?2的MIMO-OFDM系统发射端预失真器中,若存在3%的幅度不平衡、3相位不平衡及-20dB串扰,相较于传统CO-DPD预失真技术,该改进方法可以有效抑制带外频谱的再生,将信号的EVM降低10dB,将信号的NMSE降低15dB,达到同时补偿IQ不平衡和串扰效应的目的。进一步,针对现有的MIMO数字预失真技术大多采用最小二乘(Least Squares,LS)算法提取预失真系数所导致的高计算复杂度问题,提出了一种联合补偿串扰和IQ不平衡的自适应MIMO预失真方法。该方法在预失真器之后增加一个串扰预消除模块,同时在反馈链路上增加一个IQ不平衡补偿器,利用自适应学习算法估计串扰系数和预失真器系数。理论分析和仿真结果表明,与传统CTC-DPD方法相比,所提方法能同时高效抑制串扰和IQ不平衡效应,提高MIMO系统预失真器的抗干扰能力;而且,由于采用了自适应的学习算法,可获得更低的计算复杂度,利于实际应用。
【关键词】：MIMO 数字预失真 功率放大器 串扰 IQ不平衡
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符号对照表12-13
• 缩略语对照表13-17
• 第一章 绪论17-27
• 1.1 研究背景、目的与意义17-20
• 1.2 MIMO预失真技术的发展与研究现状20-24
• 1.3 本文创新点及篇章结构24-27
• 第二章 MIMO系统预失真模型及其理论基础27-53
• 2.1 MIMO系统预失真模型27-36
• 2.1.1 MIMO系统预失真模型27-28
• 2.1.2 功放非线性模型28-31
• 2.1.3 模型辨识学习结构31-32
• 2.1.4 技术指标32-36
• 2.2 MIMO系统预失真器存在的主要干扰效应36-43
• 2.2.1 串扰效应36-41
• 2.2.2 IQ不平衡效应41-43
• 2.3 现有的MIMO系统预失真方法43-52
• 2.3.1 交叉数字预失真CO-DPD43-45
• 2.3.2 串扰消除数字预失真CTC-DPD45-47
• 2.3.3 交叉神经网络预失真CO-NNPD47-49
• 2.3.4 MIMO-PD方法49-52
• 2.4 本章小结52-53
• 第三章 带IQ补偿器的CO-DPD预失真模型改进方法53-69
• 3.1 现有补偿串扰型MIMO预失真方法对比53-60
• 3.1.1 现有MIMO预失真方法的对比53-54
• 3.1.2 仿真验证与分析54-60
• 3.2 带IQ补偿器的CO-DPD改进方法60-68
• 3.2.1 新提出方法的描述60-63
• 3.2.2 算法仿真与分析63-68
• 3.3 本章小结68-69
• 第四章 联合补偿串扰和IQ不平衡的自适应预失真方法69-83
• 4.1 自适应辨识算法69-70
• 4.2 联合补偿串扰和IQ不平衡的自适应新方法70-75
• 4.2.1 新方法的原理71-73
• 4.2.2 新方法的详细步骤73-75
• 4.3 算法仿真与分析75-82
• 4.4 本章小结82-83
• 第五章 总结与展望83-87
• 5.1 全文工作总结83-84
• 5.2 进一步研究展望84-87
• 参考文献87-93
• 致谢93-95
• 作者简介95-96

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