基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模及數(shù)字預(yù)失真方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于功率放大器線性化技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率 放大器建模及數(shù)字預(yù)失真方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展，通信頻段越來越擁擠。為了能在有限頻帶內(nèi)傳輸 盡可能多的信息，現(xiàn)代通信系統(tǒng)普遍采用高頻譜利用率的非恒定包絡(luò)信號(hào)，導(dǎo)致功率放大 器回退幅度增大，效率受限。
[0003] 由于包絡(luò)跟蹤功率放大器具有提升自身功率效率的特性，它的輸出信號(hào)的線性度 比一般固定偏置功率放大器的線性度更差，更加需要線性化技術(shù)對(duì)其進(jìn)行線性補(bǔ)償，但是 因?yàn)榘j(luò)跟蹤功率放大器結(jié)構(gòu)組成的特殊性，一般固定偏置功率放大器線性化方法對(duì)其并 不完全適用，因此，針對(duì)包絡(luò)跟蹤功率放大器特性的功率放大器的線性化方法研宄顯得尤 其重要。
[0004] 而包絡(luò)跟蹤功率放大器在不同功率區(qū)域的非線性性能有差異，所以去線性化包絡(luò) 跟蹤功率放大器時(shí)，數(shù)字預(yù)失真的幅度特性和相位特性表示上顯示出功率擴(kuò)張和壓縮會(huì)同 時(shí)發(fā)生，而且在不同的區(qū)別振幅和相位改變會(huì)不一致。因此，如果單獨(dú)使用一個(gè)記憶多項(xiàng)式 的話需要的非線性階數(shù)會(huì)特別高，高階的非線性會(huì)降低系統(tǒng)性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模及數(shù)字預(yù)失 真方法。
[0006] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案為：一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方 法，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、定義至少一個(gè)閾值，將原始信號(hào)分解，得到子信號(hào)；
[0008] 步驟2、對(duì)子信號(hào)進(jìn)行記憶多項(xiàng)式處理；
[0009] 步驟3、將子信號(hào)的輸出信號(hào)進(jìn)行合并，得到最后的輸出信號(hào)；
[0010] 步驟4、以功率放大器的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)進(jìn)行建模。
[0011] 一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法的數(shù)字預(yù)失真方法，包括以下步 驟：
[0012] 第一步、以功率放大器的輸出信號(hào)為輸入信號(hào)，功率放大器的輸入信號(hào)為輸出信 號(hào)，建立功率放大器逆模型，即為預(yù)失真器模型；
[0013] 第二步、將原始信號(hào)進(jìn)入預(yù)失真器進(jìn)行預(yù)失真處理；
[0014] 第三步、將處理好的信號(hào)輸入到功率放大器進(jìn)行放大處理；
[0015] 第四步、將放大后的輸出信號(hào)發(fā)送給頻譜分析儀，頻譜分析儀采集并顯示輸出信 號(hào)；
[0016] 第五步、判斷輸出信號(hào)的鄰信道功率比是否達(dá)到預(yù)期值，如果是則結(jié)束，如果否， 則返回步驟1對(duì)功率放大器的信號(hào)重新進(jìn)行建模，直至輸出信號(hào)的鄰信道功率比達(dá)到預(yù)期 值。
[0017] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：（1)本發(fā)明的建模方法可以精確地描述 寬帶射頻功率放大器的非線性特性，數(shù)字預(yù)失真方法可以有效提高寬帶射頻功率放大器的 線性度；（2)本發(fā)明在對(duì)功率放大器進(jìn)行建模時(shí)采用分段的記憶多項(xiàng)式模型，該模型相比 于常規(guī)的記憶多項(xiàng)式的建模精度有所提高，比Volterra級(jí)數(shù)模型的計(jì)算量小，結(jié)構(gòu)簡單， 計(jì)算時(shí)間更短。
[0018] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模及數(shù)字預(yù)失真方法流程 圖。
[0020] 圖2為本發(fā)明的矢量閾值分解空間圖。
[0021] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例在AR功率放大器的基礎(chǔ)上建模的仿真圖。
[0022] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例在包絡(luò)跟蹤功率放大器的基礎(chǔ)上建模的仿真圖。
[0023] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例在AR功率放大器的基礎(chǔ)上的迭代仿真圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024] 結(jié)合圖1，一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，包括以下步驟：
[0025] 步驟1、定義一個(gè)或多個(gè)閾值，將原始信號(hào)分解，得到子信號(hào)；具體為：
[0026] 定義一個(gè)或多個(gè)的閾值：
[0027] τ = {λ" λ2，…，λΝ} (1)
[0028] 式⑴中λΝ為輸入復(fù)包絡(luò)信號(hào)的振幅值，λ Z λ2〈…〈λΝ，N為設(shè)置的總的閾值 數(shù)目，N多1 ;輸入信號(hào)為復(fù)包絡(luò)信號(hào)，閾值不是單獨(dú)的實(shí)數(shù)值，而是一系列的圓，λΝ為第N 個(gè)閾值圓的半徑，如圖2所示；
[0029] 閾值圓將信號(hào)空間劃分為多個(gè)區(qū)域，然后在相對(duì)應(yīng)的區(qū)間內(nèi)將輸入復(fù)包絡(luò)信號(hào)分 為多個(gè)子信號(hào)，在s區(qū)域里第s個(gè)子信號(hào)為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，其特征在于，包括w下步驟： 步驟1、定義至少一個(gè)闊值，將原始信號(hào)分解，得到子信號(hào)； 步驟2、對(duì)子信號(hào)進(jìn)行記憶多項(xiàng)式處理； 步驟3、將子信號(hào)的輸出信號(hào)進(jìn)行合并，得到最后的輸出信號(hào)； 步驟4、W功率放大器的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)進(jìn)行建模。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，其特征在于， 步驟1所述的定義至少一個(gè)闊值，將原始信號(hào)分解，得到子信號(hào)，具體為： 定義至少一個(gè)的闊值： T= {入。入2,…，入J (1) 式（1)中入歷輸入復(fù)包絡(luò)信號(hào)的振幅值，入l<入2<…<^W，N為設(shè)置的總的闊值數(shù)目， 1 ;輸入信號(hào)為復(fù)包絡(luò)信號(hào)，闊值為一系列的圓，Aw為第N個(gè)闊值圓的半徑； 闊值圓將信號(hào)空間劃分為多個(gè)區(qū)域，然后在相對(duì)應(yīng)的區(qū)間內(nèi)將輸入復(fù)包絡(luò)信號(hào)分為多 個(gè)子信號(hào)，在S區(qū)域里第S個(gè)子信號(hào)為：
(2) 式（2)中，x(n)表示采樣時(shí)刻為n時(shí)的輸入信號(hào)，|x(n)I是x(n)的幅度值，是表示x(n)的相位；且人。=0和1《S《化1 ; 分解的子信號(hào)表不為： X(n) =[Xi(n)，X2(n)，…，Xn4(n) ] (3) 式做中
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，其特征在于， 步驟2所述的對(duì)子信號(hào)進(jìn)行記憶多項(xiàng)式處理，具體為： 記憶多項(xiàng)式模型由Volterra級(jí)數(shù)模型簡化得到，其表達(dá)式：
(4) 式（4)中，y(n)表示采樣時(shí)刻為n時(shí)的輸出信號(hào)，ak。表示系統(tǒng)的系數(shù)，K表示多項(xiàng)式的 階數(shù)，1《k《K，Q表示多項(xiàng)式的記憶長度，0《q《Q; W記憶多項(xiàng)式為每個(gè)子信號(hào)構(gòu)建子函數(shù)，對(duì)于正在S區(qū)域中的第S個(gè)子信號(hào)x,(n)，它 的子函數(shù)有如下關(guān)系式：
(5) 式妨中，x>)和u>)分別表示子信號(hào)的獨(dú)立的輸入和輸出，K康示子信號(hào)的階數(shù)， 1《K,，Q,為子信號(hào)的記憶長度，0《qQ,，為子信號(hào)的系統(tǒng)系數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，其特征在于， 步驟3所述的將子信號(hào)的輸出信號(hào)進(jìn)行合并，得到最后的輸出信號(hào)；具體為：
(6) 式化）中，u(n)為功率放大器的輸出信號(hào)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法，其特征在于， 步驟4中W功率放大器的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)采用最小二乘法進(jìn)行建模。
6. -種基于權(quán)利要求1所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法的數(shù)字預(yù) 失真方法，其特征在于，包括W下步驟： 第一步、W功率放大器的輸出信號(hào)為輸入信號(hào)，功率放大器的輸入信號(hào)為輸出信號(hào)，建 立功率放大器逆模型，即為預(yù)失真器模型； 第二步、將原始信號(hào)進(jìn)入預(yù)失真器進(jìn)行預(yù)失真處理； 第=步、將處理好的信號(hào)輸入到功率放大器進(jìn)行放大處理； 第四步、將放大后的輸出信號(hào)發(fā)送給頻譜分析儀，頻譜分析儀采集并顯示輸出信號(hào)； 第五步、判斷輸出信號(hào)的鄰信道功率比是否達(dá)到預(yù)期值，如果是則結(jié)束，如果否，則返 回步驟1對(duì)功率放大器的信號(hào)重新進(jìn)行建模，直至輸出信號(hào)的鄰信道功率比達(dá)到預(yù)期值。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模方法的數(shù)字預(yù)失真 方法，其特征在于，第五步中所述的預(yù)期值為-50地C。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于分段記憶多項(xiàng)式的功率放大器建模及數(shù)字預(yù)失真方法，建模方法利用矢量閾值分解技術(shù)將功率放大器原始輸入信號(hào)分解為若干子信號(hào)，對(duì)各子信號(hào)分別進(jìn)行記憶多項(xiàng)式展開，對(duì)展開結(jié)果進(jìn)行合并作為功率放大器的最終輸出信號(hào)；數(shù)字預(yù)失真方法基于該模型構(gòu)建數(shù)字預(yù)失真器，對(duì)功率放大器進(jìn)行線性化處理。本發(fā)明的建模方法可以精確描述寬帶射頻功率放大器的非線性特性，相應(yīng)的數(shù)字預(yù)失真方法有效提高了寬帶射頻功率放大器線性度。
【IPC分類】H03F3-20, H03F1-32
【公開號(hào)】CN104796091
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510173582
【發(fā)明人】王晶琦, 蔣志芳, 吳青青, 吳文
【申請(qǐng)人】南京理工大學(xué)
【公開日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2015年4月13日