Doherty功放的数字预失真技术研究

通信系统中功率放大器(PA)的效率和线性度影响着整个系统的性能,而Doherty技术是提高效率的一种有效方式,但在提高效率的同时,它的线性度也会变差。数字预失真(DPD)是一种最具有前景的线性化技术,近年来各种模型被不断提出。通过在一种合适阶数、记忆深度的记忆多项式DPD中采用新的RLS与LMS混合算法,实现Doherty功放(DPA)快速、高效的线性化。仿真结果表明所提算法能够快速收敛,对系统的非线性和记忆效应有明显改善。

数字预失真技术设计及实现

预失真技术是克服功率放大器非线性失真的一种很有效的方法.采用最小二乘法(LS)算法的预失真技术可以获得很好的功率放大器线性化性能,但是其中的矩阵求逆运算在硬件上实现比较困难.论文采用坐标旋转数字计算算法(CORDIC)实现QR分解,并应用在预失真技术中,获得了较好的放大器线性化性能.通过在可编程逻辑阵列(FPGA)硬件平台上的仿真,验证了方法的可行性和有效性.

基于数字预失真技术的有记忆功放线性化研究

现代通信系统中,具有较大峰均比和带宽的线性调制信号经过大功率功放会产生非线性失真和记忆效应。针对高峰均比的宽带输入信号,提出一套联合峰均比抑制技术和基带自适应预失真技术来改善功放非线性失真的可行方案,并仿真了峰值抵消算法和自适应预失真算法,结果表明对于峰均比为7.6dB的输入信号,经过1dB的削峰处理后,预失真器改善带外频谱抑制25dB左右,有效的补偿了功放的非线性失真和记忆效应,提高了功放效率,对功放线性化技术有一定的实用价值。

功率放大器数字基带自适应预失真技术研究进展

阐述了目前国内外功率放大器(PA)线性化技术的研究状况,重点研究了其中最有应用前景的数字基带自适应预失真技术及其最新研究进展,分析并指出了相关方法的优缺点,并对其发展前景进行了展望。

适用于DLA结构的新型功率放大器数字预失真算法

数字预失真技术通过在功率放大器的前端级联数字预失真器来补偿功放的非线性失真,而直接学习结构(Direct Learning Architecture,DLA)作为一种广泛使用的自适应数字预失真算法结构,因其预失真性能优良,前景最为看好。传统DLA预失真算法需要求得功率放大器高精度模型,其结构复杂且计算量大。针对这一问题,文章引入功放的瞬时复增益(Instantaneous Complex Gain,ICG),提出了两种适用于DLA的新型功放预失真算法:ICG-LMS和ICGRLS,在确保线性化效果的同时,省略功放模型构建过程,大大简化了算法结构。仿真分析和实测结果表明,与传统适用于DLA的自适应预失真算法相比,两种新型预失真算法的运行时间分别减少35.8%和32.1%,而功放输出信号的邻道功率比与原始功放输出相比分别降低了14.8 dB和23.5 dB。

射频功率放大器数字预失真技术及其发展趋势

3G无线通信系统对功率放大器的设计提出了更加严格的要求。为了有效地利用宝贵的频谱资源,功率放大器既要保证高线性度以减小带外发射功率以及误码率,又要有较高的效率以减少电源消耗。在众多功放线性化高效率技术中,数字预失真技术被认为是最有效的解决方案,受到越来越多的关注。本文对数字预失真技术作了详细介绍,结合实例分析了当前主要的几种预失真模型和对应的预失真方案,并展望了Doherty放大器技术与数字预失真结合的应用方向。

一种基于直接学习结构的数字预失真方法

针对宽带信号功率放大器(PA)的非线性效应和记忆效应,提出了一种基于直接学习结构的数字预失真(DPD)方法。该方法结合牛顿法进行参数提取,降低了参数迭代次数和运算量。以20 MHz带宽的64QAM信号作为输入信号,采用记忆多项式(MP)模型的预失真器以及Wiener功放模型进行仿真。仿真结果表明,该方法能有效补偿放的非线性失真,系统经过6次迭代后,其归一化均方误差(NMSE)可达-65.83 d B,误差矢量幅度(EVM)降低到0.06%,邻道功率比(ACPR)可达-45.33 d Bc。

采用数字辅助预失真校准技术的14位2.4 GHz DDS

描述了一款采用0.18μm CMOS工艺的14位2.4 GHz DDS芯片。该芯片内部集成14位2.4 GHz DAC将DDS数字波形转化为模拟波形输出。为了降低对DAC性能的设计要求,采用了数字辅助预失真校准技术来改善DDS模拟输出的动态性能。测试结果显示,在2.4 GHz的采样率下,采用数字辅助预失真校准技术,输出35 MHz时,DDS芯片的SFDR由46.6 d B提高到69 dB;当输出775 MHz时,DDS芯片的SFDR由31.8 dB提高到53.3 dB。

三维激光扫描技术在钢结构数字模拟预拼装方面的应用

三维激光扫描技术是近年来被逐步推广应用的新技术,其快速复制出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据的能力在诸多领域均有很好的发展和应用前景。结合阿尔及尔机场项目,阐述了三维激光扫描技术应用于钢结构数字模拟预拼装的原理和方法,解决了复杂钢构件预拼装的相关难题,也提高了钢结构的制作质量和效率。

基于多项式数字基带自适应预失真技术的研究

由于自适应数字预失真具有稳定性好、适应能力强等优点,被广泛应用于实现功率放大器的线性化。而本文正是研究了基于多项式数字基带自适应预失真技术。首先,介绍了基于多项式数字基带自适应预失真技术;其次,分析了间接学习结构理论;最后,对OFDM信号进行了仿真实验。结果表明:预失真可以有效地抑制带外频谱以及补偿功放的非线性失真和记忆效应。

并发双波段射频功放数字预失真同步性研究

在并发双波段调制信号驱动下,射频功放的非线性更显著和复杂,对其进行线性化将面临新的问题。文中研究了低频波段和高频波段的同步性对线性化的影响,提出同步并发双波段射频信号生成方法,用于解决两频段信号加载时的不同步问题。文中使用1001型(中间两个载波空缺)CDMA2000信号和单载波WCDMA信号分别作为低频段和高频段的测试信号,施加到一个峰值功率为51dBm的Doherty功放上进行实验验证。实验结果表明:两频段不同步将造成无法使用数字预失真方法对功放进行线性化;在同步情况下,采用记忆多项式(MP)可显著提高并发双波段射频功放的线性度。

宽带高效率功放及数字预失真技术

高效率应用是节能环保和缩减开支的需求。高效率功放技术分为三类：Doherty（非对称的双管或多管放大技术）ET（envelope tracking,包络跟踪）和LINC（利用非线性元件的线性放大技术）。Doherty由主功放＋辅助功放组成,主功放工作在B类或者AB类,辅助功放工作在C类,功率合成采用了非隔离的负载牵引方式。

具有VersaLine数字预失真校正技术的单芯片

BCM51030单芯片基于博通公司创新性的VersaLine数字预失真（DPD）校正技术，能够为无线基站和新兴的HetNet射频应用提供最高的带宽支持，在单个卷片上提供数字前端（DFE）平台的完整功能，并能提供比目前解决方案高10倍的带宽支持以解决分散频谱的问题。

射频功放数字预失真技术探讨

射频功放是线性技术中的一项研究项目,关系到射频功率放大器的应用效果。射频功放中的核心是数字预失真技术,深入研究数字预失真技术,保障其在射频功放中的应用效果,最主要的是满足射频功率放大器的需求,体现数字预失真技术的优势,因此,本文通过对数字预失真技术进行研究,分析其在射频功放中的应用。

数字非线性预失真技术及其在数字音频广播发射中的应用

1原理介绍 在无线通信系统中,为了达到好的接收效果和覆盖率,需要较高的接收信号强度,因此需要通过大功率发射机对射频信号进行放大,以得到所需要的发射功率。为了提高大功率发射机的工作效率,降低能耗,发射机往往工作在非线性状态,从而导致输出信号产生非线性失真,导致射频信号性能下降,如调制误码率（MER,Modulation Error Ratio）,邻频带外杂散等指标。

幅度和相位预失真参数并行估计的间接学习结构预失真方法

为解决传统间接学习结构自适应预失真器中幅度和相位预失真参数之间相互影响的问题,提出了一种对功率放大器的幅度和相位预失真参数进行分开和并行估计的自适应预失真方法,其中幅度和相位预失真器均采用间接学习结构进行训练;将该方法应用在典型的无记忆功率放大器模型中,对DVB-T标准中2k模式OFDM信号的预失真过程进行了实验仿真;仿真结果表明,在预失真多项式阶数相同条件下,改进的间接学习结构预失真方法与传统间接学习结构预失真方法相比较,带外谱抑制增益平均提高了约4dB。

基于RPE算法的记忆多项式数字预失真研究

数字预失真(DPD)是一种能有效地补偿功率放大器(PA)非线性失真的技术。基于记忆多项式预失真的非直接学习结构(ILA),采用RPE(Recursive Prediction Error)算法构造了非线性PA的自适应预失真模型,推导了该算法在预失真系统中的递推公式,给出了计算机仿真结果,在相同参数下,通过与RLS算法在系统中的仿真结果进行比较,证明了该算法对消除PA非线性失真的有效性。

改进变步长最小均方算法在组合学习结构预失真中应用的研究

针对预失真间接学习结构易受加性噪声、模数转换(analog to digital converter,ADC)量化噪声等影响,提出一种通过设置判别门限自适应切换直接学习结构和间接学习结构的组合学习结构数字预失真方案。该方案在直接学习结构中采用最小二乘法(recursive least square,RLS)算法对参数进行快速粗估计,切换至间接学习结构时采用改进变步长最小均方(least mean square,LMS)算法进一步提取参数。分析仿真表明,组合学习结构的预失真方案其线性化性能较间接学习结构有很大提升,且在算法收敛速度基本持平的情况下有效抑制了间接学习结构中的非相关噪声。

短波发射机数字线性化技术研究

深入研究短波发射机数字线性化技术,旨在提高短波通信系统的性能和质量。首先,概述了短波发射机的基本原理和技术特点,为后续的数字线性化技术研究提供了理论基础。其次,详细阐述了数字线性化技术的理论基础,包括数字预失真技术、数字反馈校正技术以及其他相关数字线性化技术。最后,探讨了短波发射机数字线性化技术的实现方法,包括系统架构设计、硬件平台选择与设计以及软件算法设计与实现。通过对短波发射机数字线性化技术的研究和实践,成功实现了对短波通信系统性能的显著提升,并为短波通信技术的未来发展提供了有价值的参考。

一种改进的分数阶双线性数字预失真方法

数字预失真是改善功率放大器非线性化比较有效的技术方法。文章针对射频功率放大器的非线性强记忆效应带来的失真问题,在分数阶记忆多项式模型和传统双线性多项式模型的基础上,提出了一种改进的分数阶双线性多项式数字预失真模型。该模型利用间接学习结构并结合递推最小二乘(RLS)算法对建立的预失真模型进行自适应预失真系统仿真。仿真结果表明,该模型与传统的双线性多项式模型相比,归一化均方误差(NMSE)提高了2.6 dB,系数减少了34.3%,邻道功率泄漏比(ACPR)改善了约5 dB,由此可知,该模型能够有效地补偿功率放大器的非线性失真。