利用數字預失真線(xiàn)性化寬帶功率放大器

2. Wiener系統 Wiener模型是Volterra模型一種有意義的簡(jiǎn)化，包括一個(gè)線(xiàn)性濾波器，后接無(wú)記憶非線(xiàn)性?？梢圆捎貌樵?xún)表對非線(xiàn)性進(jìn)行模型化，也可用FIR濾波器線(xiàn)性對線(xiàn)性濾波器進(jìn)行模型化。Werner系統在模型化大多數RF功率放大器方面的有效性有限。模型參數的估算相當復雜，這使其對實(shí)時(shí)自適應沒(méi)有吸引力。

3.Hammerstein系統 此外，Hammerstein模型也是Volterra模型的一種簡(jiǎn)化，包含一個(gè)無(wú)記憶非線(xiàn)性，后跟一個(gè)線(xiàn)性濾波器。這是一種簡(jiǎn)單的記憶模型，其模型參數的計算比Wiener模型要簡(jiǎn)單。這種模型對模型化所有不同類(lèi)型RF功放的有效性有限。

4. Wiener-Hammerstein 將一個(gè)線(xiàn)性濾波器、一個(gè)無(wú)記憶線(xiàn)性與另一個(gè)線(xiàn)性濾波器級聯(lián)起來(lái)就構成了Weiner-Hammerstein模型。這種模型比Weiner或 Hammerstein模型更加一般，包括Volterra數列許多項，可以更好地進(jìn)行非線(xiàn)性模型化。

5. 記憶多項式 限制(1)中的Volterra數列，使除了中心對角線(xiàn)上的項以外，各個(gè)項都為0，即只有i1=i2=i3…時(shí)hn(i1,i2,i3…) != 0，得到如式子B所示的記憶多項式模型，其中M為記憶長(cháng)度，K為非線(xiàn)性階數。

已經(jīng)證明這種模型(及其變種)對線(xiàn)性化寬帶功放是有效的，硬件和軟件計算要求也合適。

文獻中也提出了上述模型的不同組合，每一種都有其優(yōu)缺點(diǎn)。商業(yè)上可實(shí)施的前置補償器要求能夠擅長(cháng)處理大量非線(xiàn)性行為，對不同應用可能需要不同模型。對于這些模型中的大多數而言，前置補償器系數適合采用最小二乘法識別的間接學(xué)習架構。

本文第三部分將討論如何采用采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合來(lái)實(shí)現前置補償。

在無(wú)線(xiàn)系統中，功放(PA)線(xiàn)性度和效率常是必須權衡的兩個(gè)參數。工程師都在尋找一種有效而靈活的基于Volterra的自適應預失真技術(shù)，可用于實(shí)現寬帶RF功放的高線(xiàn)性度。本文將概述不同數字預失真技術(shù)，介紹一種創(chuàng )新性DPD線(xiàn)性化電路特有的自適應算法。

本文的第二部分介紹了線(xiàn)性化方案對于前置補償器具有高度精確模型的需求。下面我們將討論如何采用采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合來(lái)實(shí)現前置補償。

在GC5322前置補償實(shí)施中，為易于實(shí)現，采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合。通過(guò)排除不同指數排列的冗余，式1中的項數可以顯著(zhù)降低?？梢约僭OVolterra系數對稱(chēng)，這不會(huì )有任何通用性降低。此外，功放的實(shí)際輸入信號x(n)可以用其復數基帶表達式x(n) = Re{ejx O nX(n)}形式表示，其中ΩO= 2 π fO，fO為感興趣頻帶的中心頻率。

由于對頻帶有限的系統，只對載波頻率fO附近的成分感興趣，Volterra數列寫(xiě)成復數基帶信號形式將大大降低考慮的項數，有助于指導模型架構的選擇。例如，偶數階互調項離感興趣頻帶很遠，這樣有可能進(jìn)一步丟棄式1中一半的項。模型為旋轉不變，這樣可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化。就是說(shuō)，PA輸入的相位偏移在輸出端產(chǎn)生完全相同的相位偏移。即，式1就可以簡(jiǎn)化到涉及信號和其幅度平方的乘方的積。此外，PA有因果關(guān)系為大家所了解，假設PA的線(xiàn)性部分為最低相位(或足夠如此)。這進(jìn)一步限制了Volterra項。

在大多數PA中，信號處理是分級進(jìn)行的。利用這一特征，模型可以簡(jiǎn)化(特定應用需要的項數)成級聯(lián)部分，每一部分匹配到滿(mǎn)足補償各級畸變的要求。

GC5322中實(shí)現的DPD分為三個(gè)主要部分：線(xiàn)性均衡器、非線(xiàn)性DPD以及反饋非線(xiàn)性補償器和智能捕獲緩沖器。通過(guò)將式1中的Volterra數列限制到只有記憶M1的線(xiàn)性項，線(xiàn)性均衡模塊(式2)模型，得到：

Y1(n) = Σi=0:M1 h1(i).x(n-i) (2)

一個(gè)M1攻絲長(cháng)的發(fā)射均衡器可以說(shuō)明RF發(fā)射路徑和PA的線(xiàn)性畸變，可以看作是Hammerstein模型的線(xiàn)性時(shí)不變的半部。這一均衡器主要補償與PA串聯(lián)的濾波，如匹配網(wǎng)絡(luò )、多路復用器以及IF濾波。隨所選的時(shí)鐘率不同，GC5322中用的均衡器提供100～200ns的校正時(shí)間。這樣在模擬設計中就有最大幅度和群延遲限制。發(fā)射器模擬部分2ns的峰-峰群延遲和1dB的峰-峰幅度紋波特性認為是在模擬和數字復雜性之間合理的均衡。式2的硬件實(shí)現同時(shí)對實(shí)部和虛部數據流提供了一個(gè)復數FIR濾波器。這樣可以獨立對實(shí)部和虛部信號路徑進(jìn)行均衡，并可以補償I/Q增益/相位/延遲的不匹配。

發(fā)射ASSP的第二部分是非線(xiàn)性DPD。之所以需要它，是因為根據PA設計和信號帶寬的不同，PA中的非線(xiàn)性記憶效應的范圍可從幾個(gè)納秒到高達1微秒。結合到無(wú)線(xiàn)系統PA的高階非線(xiàn)性(從AB類(lèi)放大器的5階到Doherty PA的高達11階)，選擇合適的非線(xiàn)性前置補償架構可能真是一個(gè)挑戰。

通過(guò)將式1中的Volterra數列限制到只有帶記憶M2的非線(xiàn)性對角項，丟掉上述偶數項，對其進(jìn)行簡(jiǎn)化，得到如式3的非線(xiàn)性前置補償器模塊。

此前置補償器模塊可以說(shuō)明PA非線(xiàn)性的主要部分。如果忽略此模塊的記憶性，就可以看作Hammerstein模型的無(wú)記憶非線(xiàn)性部分。有了記憶以后，可以用作基于記憶多項式的前置補償器。將各項重新排列，得到式C的關(guān)系。

對各項如此重新整理就將公式簡(jiǎn)化到了有限脈沖響應(FIR)的形式，就可能以對硬件有效的LUT形式實(shí)現|x(n-i)|2多項式。多項式的方次受到自適應算法模型精度容差的限制。

對某些類(lèi)型的射頻PA，額外的記憶效應依賴(lài)于信號包絡(luò )線(xiàn)。例如，這些記憶效應可以源自多種不同因素，如熱和行為接近功率曲線(xiàn)的函數的多倍增益的電源瞬變。式1中Volterra數列的項涉及到要放大的信號與復數信號包絡(luò )的向量積，可以用于構成在探索RF PA的記憶效應及如何用濾波器改進(jìn)線(xiàn)性方面有用的關(guān)系。(Hardik Gandhi)