移动通信系统中宽带功放线性化设计与仿真

自适应数字预失真技术能够解决宽带高峰均比信号经过功放产生的非线性失真问题.主要介绍了自适应数字预失真的结构、预失真器的数学模型及相关的自适应算法.仿真结果表明采用自适应数字预失真技术能够显著地改善功放输出信号的带外频谱失真,是一种有效、灵活的技术.     

基于数/模混合预失真技术的功放线性化北大核心CSCD

随着移动通信信号带宽的增加,传统功率放大器数字预失真线性化技术越来越受到采样率的限制。为了使线性化效果更好,文中提出了一种数字预失真和模拟预失真相结合的混合预失真器,利用模拟预失真宽带宽的特点和数字预失真线性化能力强的优势,把模拟预失真和数字预失真融合在一起,共同补偿功放的非线性。由于受实验设备采样率的限制,文中采用了带宽为60 MHz的5 G NR信号对一个中心频率为3.5 GHz的射频功放进行实验验证。实验结果表明:提出的混合预失真器不仅优于单独的数字预失真器和模拟预失真器的非线性矫正性能,而且还能改善数字预失真因采样率限制无法改善的带外互调失真。     

一种模拟预失真技术的宽带功率放大器的研究

介绍了一种新的应用于WGDMA的射频高线性功放系统,采用模拟预失真技术,预失真信号由肖特基二极管的非线性产生,通过该预失真信号抵消主功放的互调成分(IMD),可以大幅度提高射频功率放大器的线性度.将此预失真器应用于WCDMA 16W射频系统中,可以使AGPR改善16dB左右.     

宽带系统中有记忆大功率功放的数字预失真器研究

针对高峰均比的宽带输入信号,提出了一套联合峰均比抑制技术和基带自适应预失真技术的数字预失真器设计方案,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8.4 dB的输入信号,经过1.5 dB的削峰处理后,预失真器改善带外频谱抑制27 dB,非常有效地补偿了功放的非线性失真,提高了功放效率,对发射机功放线性化技术有一定的实用价值.     

一种用于TETRA系统的数字子带滤波预失真器

本文提出一种适用于TETRA数字集群系统的基于子带滤波技术的数字自适应预失真器。数字子带滤波预失真器将发射信号分为若干子带进行功放线性化处理,降低了预失真过程中运算速率的要求,增加自适应收敛速度。子带滤波技术同时解决了功放宽带化所带来的记忆性问题,扩展了数字预失真器的工作带宽。TETRA多载波发射信号的仿真结果说明,数字子带滤波预失真器对无记忆功放和有记忆功放均具有良好的线性化效果,明显扩大了功放的线性工作范围。      

射频模拟预失真器的研究与设计

利用小信号BJT放大器的非线性特性设计了一个有源模拟预失真器.通过调整小信号放大器的偏置状态和对失真信号的提取控制,使功放的三阶互调失真得到了明显的改善.双音实测数据表明,该预失真器使一个GSM基站功放在5 dB功率回退点附近的三阶互调失真改善了18 dB左右,与传统的射频预失真器相比,该预失真器对功放三阶互调失真的改善度提高了10 dB左右.     

一种基于延迟线补偿记忆效应的模拟预失真器

模拟预失真器具有带宽宽、结构简单、功耗低和延时少等优点,满足第五代移动通信系统(5G)及超 5G 的功放线性化对大带宽、低功耗和低延时的要求。然而随着移动通信系统的发展,信号的带宽和调制度越来越 高,功率放大器的记忆效应影响也越来越强,而传统的模拟预失真器无法补偿功放的记忆效应。为了解决模拟预失 真电路的记忆效应补偿问题,文中提出了一种基于延迟线补偿记忆效应的肖特基二极管模拟预失真器(SDD-APD)。 该模拟预失真器采用不等长微带线作为延迟线,用来补偿功放的记忆效应。采用100 MHz 带宽5G 新无线电(NR) 信号对工作在3. 5 GHz 的AB 类功放进行测试,结果表明该模拟预失真器可以补偿功放的记忆效应,并能将功放的 非线性改善10 dB 以上。     

功放数字预失真技术现状及未来发展

功放是无线通信发射机的重要组成部分,随着无线通信的不断发展,对宽带线性功放的要求也越来越高。然而,功放的非线性特性和记忆效应会导致信号严重失真。为了减小带内失真和邻道干扰,数字预失真成为功放线性化技术中最有发展潜力的技术。介绍了功放模型,数字预失真的学习结构、数字预失真器参数的辨识算法等研究现状,探讨了数字预失真的发展趋势,为今后数字预失真技术的研究提供参考。     

一种峰值功率控制的带限数字预失真算法

针对宽带无线通信系统中数字预失真技术反馈回路存在模数转换器ADC的采样速率高、预失真后信号峰均比(PAPR)增大的问题,提出一种结合峰值功率控制的带限数字预失真算法。通过设置阈值门限,对预失真后的信号幅度进行控制以减小其PAPR;运用带通滤波器限制ADC采样带宽并通过频谱外推方法完成对带限输出信号的完整估计,实现ADC采样速率的降低。实验结果表明,该算法不仅能降低系统采样速率,而且能有效提升功放的线性度,相对于传统预失真技术,功放输出信号的邻道功率比改善约5dB。     

基于神经网络的数字预失真模型验证

功放的非线性会导致信号的失真和频谱再生，因此数字预失真被认为是解决功放非线性的一个方法，但是由于信号的带宽越来越宽，且系统越来越复杂，这些传统的预失真方法已经无法满足需要，因此神经网络开始被应用于数字预失真。本文对LSTM,GRU,BiGRU网络建立数字预失真平台，使用1.9GHz的功放对5G-NR信号进行实验。实验结果表明：LSTM,GRU,BiGRU这三个模型都可以应用于线性化，并且ACLR最高可达17dB,因此这三个模型均可用于功放的非线性改善。