基于多项式模型的功率放大器非线性特性和预失真分析

信号在功放过程中,会产生非线性失真.因此对信号首先进行预失真处理是改善功放的非线性失真一种重要技术手段.对无记忆和有记忆的功放模型和预失真模型进行建模.利用多项式模型对功放模型进行建模,利用多项式模型和有约束优化问题来对预失真模型进行建模.对于无记忆信号,最终得到一个7次多项式的功放模型和7次多项式的预失真模型,线性化后最大可能的幅度放大倍数为1.83.对于有记忆信号,得到一个次数为5、记忆长度为3的多项式功放模型和次数为5、记忆长度为3的多项式预失真模型,线性化后最大可能的幅度放大倍数为9.48.     

一种具有普适性的功放线性化预失真方案

为解决功率放大器的非线性问题,提高功放效率,提出了一种能够应用于多种类型功放的间接结构多项式数字基带预失真方案。采取间接预失真结构规避了功放的辨识过程,选择记忆多项式模型作为预失真器能够线性化多种类型的功放,同时采用改进的抑制牛顿算法减少了参数的迭代次数和运算量。以64QAM信号作为输入,对几种典型的功放模型进行数字预失真处理,通过MATLAB仿真分析预失真前后信号的功率谱变化以及ACPR值的改变,表明该方案能够取得比较理想的预失真效果,同时证明了此预失真方案具有一定的普适性。     

基于动态有理函数的功放模型及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的非线性与记忆效应,提出一种新的低复杂度的动态有理函数模型,该模型简化了有理函数模型,通过两个多项式的比进行建模,但分子是包络记忆多项式的形式,分母由无记忆多项式构成.通过模型仿真和预失真应用系统验证,结果表明:与记忆多项式模型相比,动态有理函数模型所需的系数要少30.6％,模型精度却与其相近,邻信道功率比(ACPR)改善约20 dB,而与有理函数模型相比,所需系数要少21.9％,模型精度改善2.4 dB,ACPR改善约15 dB.由此证明了该模型在复杂度和精确度上的优越性,对功放预失真的研究具有重要的参考价值.     

一种基于正交多项式的自适应预失真方法

宽带信号未经补偿而通过高功率放大器,会产生有记忆的非线性失真。为了补偿这些失真,介绍了一种基于正交多项式的自适应预失真方法。基于正交化准则,提出正交多项式组的推导方法,并使用该方法得到循环对称复高斯分布下的正交多项式组。采用间接学习结构和递归最小二乘方法对这种基于正交多项式的预失真器系数进行求解,并给出递归最小二乘的迭代公式。最后介绍仿真所采用的两种功放模型,并使用所述的预失真方法对基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统的预失真性能做了仿真。结果表明,该预失真方法能有效地补偿高功率放大器失真。     

基于数字预失真技术的功放线性化研究

无线通信系统中,由于功放本身的非线性失真,导致信号带外产生频谱,限制了数据速率和频谱利用率。通过分析功放非线性原理,针对无记忆和记忆两种功放行为模型,提出分别采用查找表算法和最小二乘与最小均方误差相结合的算法进行线性优化。在Matlab环境下创建数字基带预失真链路模型。仿真结果表明,预失真器对两种模型中功率谱密度的改善分别达到39dB和15dB,提高了功放效率,降低了邻道干扰。针对不同功放类型的线性化进行对比研究讨论,并选择出适合不同功放的最优算法,具有较好的预失真效果,为设计实际功放线性化电路具有指导意义。     

非记忆性功率放大器非线性特性的预失真建模

信号的功率放大是电子通信系统的关键功能之一,其实现模块称为功率放大器。功放的输出信号相对于输入信号可能产生非线性变形,这将带来无益的干扰信号,影响信息的正确传递和接收,此现象称为非线性失真。功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重要意义。目前已提出了各种技术来克服改善功放的非线性失真,其中预失真技术是被研究和应用较多的一项新技术,该文通过拟合功放特性改进预失真模型,并使用NMSE和EVM指标评价补偿模型的准确度,实现优化的目的。     

一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的强非线性特征, 提出了一种高精度、低复杂度的LMEC（LUT-MP-EMP-CIMT）模型。该模型由查找表（LUT）、记忆多项式（MP）、包络记忆多项式（EMP）及记忆交叉项（CIMT）并联构成。与并联双非线性两箱模型（PTNTB）相比, LMEC模型增加了EMP子模型和CIMT子模型。实验结果表明, LMEC模型能带来更好的建模精度和线性化效果, 较MP模型的建模精度提升了2. 9 dB, 邻信道功率比（ACPR）值降低约5 dB; 较PTNTB模型精度提升了1. 1 dB, ACPR值降低约3 dB; 与通用记忆多项式模型（GMP）相比性能相近, 但减少了50%的系数。     

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。     

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.     

基于分段线性函数的功放模型及数字预失真应用

为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于分段阈值的存在,该模型的适用性和稳定性均有所提高。把功放模型应用于数字预失真结构中的实验结果表明:与广义记忆多项式模型相比,分段线性函数模型所需系数要少40%,邻信道功率比提高约1dB,归一化均方误差提高约8dB,因此该模型在数字预失真方面具有较好的效果。     

功率放大器的线性化研究

在通信系统中,为了达到发射要求,信号要求具有较高的功率,需要通过高功率放大器对信号进行放大.功放非线性属于有源电子器件的固有特性,研究其机理并采取措施改善,具有重要意义.对功放的记忆效应和非线性特性进行分析研究,提出一种多项式预失真优化算法,利用和记忆多项式模型构建放大器的非线性模块,并在放大器模块前采用间接学习结构设计预失真器,利用最小二乘算法原理优化预失真器参数.仿真结果表明,预失真处理后输出信号的相邻信道功率比有较好的改善,接近理想功放线性化放大原则.改进算法使这两个模块的合成总效果可使整体输入-输出特性线性化,输出功率得到了充分利用.     

新型功率放大器PLTC行为模型及预失真应用

为提高通信质量,针对功率放大器的记忆效应和动态非线性特征,提出一种新型的三箱PLTC ( parallel-LUT-TMP-CIMT)模型。该模型由查找表、三角记忆多项式和记忆时刻信号交叉项并联构成。 PLTC模型用于功率放大器的行为模型建模以及数字预失真的应用,使用16 QAM信号驱动一个强非线性Doherty功放来验证模型的性能,把PLTC模型应用在预失真中,经过PLTC预失真后,邻信道功率比减少大约22 dB。将PLTC模型与多项式MP模型、一般多项式GMP模型和LMEC模型这3种模型进行精度与计算系数复杂度的比较,结果表明,PLTC模型能够达到较好的精度,同时可以大幅降低计算系数。     

增益衰减对预失真算法的性能优化

在放大器功率增益对预失真线性化性能的影响问题的研究中,线性化技术需要更大的线性工作区域和更高的线性化性能.为提高变压器的性能,提出一种新的预失真算法优化方法,调整预失真器的应用模式,通过衰减输出功率增益扩展线性工作区域,并能实现较好的线性化性能.实验验证了上述优化方法的有效性.合理选择实际输出功率增益,利用增益衰减优化预失真算法,可以增大预失真放大器的线性工作区域,提升变压器的线性化性能.改进的优化方法为预失真技术的研究和应用提供了科学依据.     

基于有理函数的数据拟合方法

把有理函数引入离散数据拟合方法中,将有理函数与数据拟合的常用方法——最小二乘法相结合,给出了一种新型的数据拟合工具。文章详细讨论了该方法的算法理论和实施步骤,由于有理函数比多项式有更高的精度,该方法在提高拟合精度方面具有传统方法所不具备的优点。     

基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间（N4SID）模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

功率放大器非线性特性及预失真

建立了无记忆的功放的非线性模型,分析功率放大器的非线性特性、产生失真的情况及误差。设计无记忆的预失真系统,用于抵消因功放造成的非线性干扰,并实现从输入到输出的线性化。基于距离本抽样值较远的不同间隔的几个抽样值来收集功放记忆效应,建立具有稀疏延迟抽头的有记忆的功放非线性模型。改进Volterra级数预失真模型,辨识多项式、建立相应的辨识模型,采用间接地辨识方法进行预失真模型的设计,并通过MATLAB建模仿真,验证设计模型的有效性。