Power Amplifier

Усилитель мощности модели с памятью

Библиотека:
RF Blockset / Конверт Схемы / Элементы

Описание

Усилители мощности 2D порта моделей блока Power Amplifier. Многочленное выражение памяти, выведенное из ряда Волтерры, моделирует нелинейное отношение между сигналами ввода и вывода. Этот усилитель мощности включает эффекты памяти, потому что выходной ответ зависит от текущего входного сигнала и входного сигнала в предыдущие разы. Эти усилители мощности полезны при передаче широкополосных или узкополосных сигналов.

Параметры

развернуть все

`Model` — Тип модели
`Memory polynomial` (значение по умолчанию) | `Generalized Hammerstein` | `Cross-Term Memory` | `Cross-Term Hammerstein`

Тип модели, заданный как Memory polynomial, Generalized Hammerstein, Cross-Term Memory, или Cross-Term Hammerstein. Следующая таблица обобщает характеристики различных моделей:

Модель	Данные о характеристике	Тип коэффициентов	Внутриполосный спектральный перерост	Внеполосная гармоническая генерация
`Memory polynomial` (значение по умолчанию)	Полоса пропускания (я, Q)	Комплекс	Да	Нет
`Generalized Hammerstein`	Истинная полоса пропускания	Действительный	Да	Да
`Cross-Term Memory`	Полоса пропускания (я, Q)	Комплекс	Да	Нет
`Cross-Term Hammerstein`	Истинная полоса пропускания	Действительный	Да	Да

Memory polynomial – Эта узкополосная реализация полинома памяти (уравнение (19) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий в высокой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей комплексной матрицы размерностей $Глубина памяти (мадам) \times Порядок напряжения (градус)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0} | V_{0} | & \dots & C_{1, градус} V_{0} {| V_{0} |}^{градус - 1} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1} | V_{1} | & \dots & C_{2, градус} V_{1} {| V_{1} |}^{градус - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{мадам, 1} V_{мадам - 1} & C_{мадам, 2} V_{мадам - 1} | V_{мадам - 1} | & \dots & C_{мадам, градус} V_{мадам - 1} {| V_{мадам - 1} |}^{градус - 1} \end{matrix}] .$
В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет сумму задержки.
Generalized Hammerstein – Эта широкополосная реализация полинома памяти (уравнение (18) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными множителями несущих частот, и получает внутриполосный спектральный перерост. Увеличение степени нелинейности увеличивает число внеполосных сгенерированных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, действующие в низкой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей действительной матрицы размерностей $Глубина памяти (мадам) \times Порядок напряжения (градус)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{}^{02} & \dots & C_{1, градус} V_{0}^{градус} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{}^{12} & \dots & C_{2, градус} V_{1}^{градус} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{мадам, 1} V_{мадам - 1} & C_{мадам, 2} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & C_{мадам, градус} V_{мадам - 1}^{градус} \end{matrix}] .$
В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет сумму задержки.
Cross-Term Memory – Эта узкополосная реализация полинома памяти (уравнение (23) из [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий в высокой частоте. Модель включает продвижение, и отставание памяти называет и обеспечивает обобщенную реализацию модели полинома памяти.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов матрицы, заданной поэлементно продукт

C.* MCTM,
где C является комплексной матрицей коэффициентов размерностей $Глубина памяти (мадам) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ и
$\begin{matrix} M_{CTM} = [\begin{matrix} V_{0} \\ V_{1} \\ ⋮ \\ V_{мадам - 1} \end{matrix}] [\begin{matrix} 1 & | V_{0} | & | V_{1} | & \dots & | V_{мадам - 1} | & {| V_{0} |}^{2} & \dots & {| V_{мадам - 1} |}^{2} & \dots & {| V_{0} |}^{градус - 1} & \dots & {| V_{мадам - 1} |}^{градус - 1} \end{matrix}] \\ = [\begin{matrix} V_{0} & V_{0} | V_{0} | & V_{0} | V_{1} | & \dots & V_{0} | V_{мадам - 1} | & V_{0} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{0} {| V_{мадам - 1} |}^{2} & \dots & V_{0} {| V_{0} |}^{градус - 1} & \dots & V_{0} {| V_{мадам - 1} |}^{градус - 1} \\ V_{1} & V_{1} | V_{0} | & V_{1} | V_{1} | & \dots & V_{1} | V_{мадам - 1} | & V_{1} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{1} {| V_{мадам - 1} |}^{2} & \dots & V_{1} {| V_{0} |}^{градус - 1} & \dots & V_{1} {| V_{мадам - 1} |}^{градус - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ V_{мадам - 1} & V_{мадам - 1} | V_{0} | & V_{мадам - 1} | V_{1} | & \dots & V_{мадам - 1} | V_{мадам - 1} | & V_{мадам - 1} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{мадам - 1} {| V_{мадам - 1} |}^{2} & \dots & V_{мадам - 1} {| V_{0} |}^{градус - 1} & \dots & V_{мадам - 1} {| V_{мадам - 1} |}^{градус - 1} \end{matrix}] . \end{matrix}$
В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству условий памяти. Индекс сигнала представляет сумму задержки. Дополнительные столбцы, которые не появляются в Memory polynomial модель представляет перекрестные условия.
Cross-Term Hammerstein – Эта широкополосная реализация полинома памяти работает с конвертом входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными множителями несущих частот, и получает внутриполосный спектральный перерост. Увеличение порядка нелинейности увеличивает число внеполосных сгенерированных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, действующие в низкой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов матрицы, заданной поэлементно продукт

C.* MCTH,
где C является комплексной матрицей коэффициентов размерностей $Глубина памяти (мадам) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ и
$\begin{matrix} M_{CTH} = [\begin{matrix} V_{0} \\ V_{1} \\ ⋮ \\ V_{мадам - 1} \end{matrix}] [\begin{matrix} 1 & V_{0} & V_{1} & \dots & V_{мадам - 1} & V_{}^{02} & \dots & V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{0}^{градус - 1} & \dots & V_{мадам - 1}^{градус - 1} \end{matrix}] \\ = [\begin{matrix} V_{0} & V_{}^{02} & V_{0} V_{1} & \dots & V_{0} V_{мадам - 1} & V_{}^{03} & \dots & V_{0} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{0}^{градус} & \dots & V_{0} V_{мадам - 1}^{градус - 1} \\ V_{1} & V_{1} V_{0} & V_{}^{12} & \dots & V_{1} V_{мадам - 1} & V_{1} V_{}^{02} & \dots & V_{1} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{1} V_{0}^{градус - 1} & \dots & V_{1} V_{мадам - 1}^{градус - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ V_{мадам - 1} & V_{мадам - 1} V_{0} & V_{мадам - 1} V_{1} & \dots & V_{мадам - 1}^{2} & V_{мадам - 1} V_{}^{02} & \dots & V_{мадам - 1}^{3} & \dots & V_{мадам - 1} V_{0}^{градус - 1} & \dots & V_{мадам - 1}^{градус} \end{matrix}] . \end{matrix}$
В матрице количество строк равняется количеству условий памяти, и количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству условий памяти. Индекс сигнала представляет сумму задержки. Дополнительные столбцы, которые не появляются в Generalized Hammerstein модель представляет перекрестные условия.

`Coefficient Matrix` — Матрица коэффициентов
1 (значение по умолчанию) | объединяет матрицу | действительная матрица

Матрица коэффициентов, заданная как комплексная матрица для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели и как действительная матрица для Generalized Hammerstein и Cross-Term Hammerstein модели.

Для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели, можно идентифицировать комплексную матрицу коэффициентов на основе измеренного комплекса (я, Q) характеристика усилителя выхода по сравнению с входом. Как пример, смотрите, что помощник функционирует в Расчете Матрицы коэффициентов.
Для Generalized Hammerstein и Cross-Term Hammerstein модели, можно идентифицировать действительную матрицу коэффициентов на основе измеренной действительной полосы пропускания характеристика усилителя выхода по сравнению с входом.

Размер матрицы зависит от количества задержек и степени системной нелинейности.

Для Memory polynomial и Generalized Hammerstein модели, матрица имеет размерности $Глубина памяти (мадам) \times Порядок напряжения (градус)$ .
Для Cross-Term Memory и Cross-Term Hammerstein модели, матрица имеет размерности $Глубина памяти (мадам) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ .

`Coefficient Sample Time (s)` — Демонстрационный интервал данных ввода - вывода
`1e-6` (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Демонстрационный интервал данных ввода - вывода раньше идентифицировал матрицу коэффициентов, заданную как действительная положительная скалярная величина.

Точность модели может быть затронута, если содействующий шаг расчета отличается от размера шага симуляции, заданного в Блоке Configuration. Для лучших результатов используйте содействующий шаг расчета, по крайней мере, столь же большой как размер шага симуляции.

`Rin (ohm)` — Введите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Введите сопротивление, заданное как действительная положительная скалярная величина.

`Rout (ohm)` — Выведите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Выведите сопротивление, заданное как действительная положительная скалярная величина.

`Ground and hide negative terminals` — Заземлите терминалы схемы РФ
на (значении по умолчанию) | прочь

Выберите этот параметр, чтобы заземлить и скрыть отрицательные терминалы. Очистите параметр, чтобы отсоединить отрицательные терминалы. Путем представления этих терминалов можно соединить их с другими частями модели.

Алгоритмы

развернуть все

Расчет матрицы коэффициентов

Чтобы вычислить содействующие матрицы, блок решает сверхрешительную линейную систему уравнений. Рассмотрите Memory polynomial модель для случая, где время хранения в памяти равняется 2 и системной нелинейности, имеет третью степень. Матрица, которая описывает систему,

$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0} | V_{0} | & C_{13} V_{0} {| V_{0} |}^{2} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1} | V_{1} | & C_{23} V_{1} {| V_{1} |}^{2} \end{matrix}],$

и сумма его элементов эквивалентна скалярному произведению

$[\begin{matrix} V_{0} & V_{1} & V_{0} | V_{0} | & V_{1} | V_{1} | & V_{0} {| V_{0} |}^{2} & V_{1} {| V_{1} |}^{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} C_{11} \\ C_{21} \\ C_{12} \\ C_{22} \\ C_{13} \\ C_{23} \end{matrix}] .$

Если вход к усилителю является сигналом с пятью выборками [x (1) x (2) x (3) x (4), x (5)] и соответствующий выход является [y (1) y (2) y (3) y (4) y (5)], то решение

$[\begin{matrix} x (2) & x (1) & x (2) | x (2) | & x (1) | x (1) | & x (2) {| x (2) |}^{2} & x (1) {| x (1) |}^{2} \\ x (3) & x (2) & x (3) | x (3) | & x (2) | x (2) | & x (3) {| x (3) |}^{2} & x (2) {| x (2) |}^{2} \\ x (4) & x (3) & x (4) | x (4) | & x (3) | x (3) | & x (4) {| x (4) |}^{2} & x (3) {| x (3) |}^{2} \\ x (5) & x (4) & x (5) | x (5) | & x (4) | x (4) | & x (5) {| x (5) |}^{2} & x (4) {| x (4) |}^{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} C_{11} \\ C_{21} \\ C_{12} \\ C_{22} \\ C_{13} \\ C_{23} \end{matrix}] = [\begin{matrix} y (2) \\ y (3) \\ y (4) \\ y (5) \end{matrix}],$

то, которое может быть найдено с помощью оператора обратной косой черты MATLAB^®, обеспечивает оценку матрицы коэффициентов.

Обработка Cross-Term Memory модель подобна. Матрица, которая описывает систему,

$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0} | V_{0} | & C_{13} V_{0} | V_{1} | & C_{14} V_{0} {| V_{0} |}^{2} & C_{15} V_{0} {| V_{1} |}^{2} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1} | V_{0} | & C_{23} V_{1} | V_{1} | & C_{24} V_{1} {| V_{0} |}^{2} & C_{25} V_{1} {| V_{1} |}^{2} \end{matrix}],$

и сумма его элементов эквивалентна скалярному произведению

$[\begin{matrix} V_{0} & V_{1} & V_{0} | V_{0} | & V_{1} | V_{0} | & V_{0} | V_{1} | & V_{1} | V_{1} | & V_{0} {| V_{0} |}^{2} & V_{1} {| V_{0} |}^{2} & V_{0} {| V_{1} |}^{2} & V_{1} {| V_{1} |}^{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} C_{11} \\ C_{21} \\ C_{12} \\ C_{22} \\ C_{13} \\ C_{23} \\ C_{14} \\ C_{24} \\ C_{15} \\ C_{25} \end{matrix}] .$

$[\begin{matrix} x (2) & x (1) & x (2) | x (2) | & x (1) | x (2) | & x (2) | x (1) | & x (1) | x (1) | & x (2) {| x (2) |}^{2} & x (1) {| x (2) |}^{2} & x (2) {| x (1) |}^{2} & x (1) {| x (1) |}^{2} \\ x (3) & x (2) & x (3) | x (3) | & x (2) | x (3) | & x (3) | x (2) | & x (2) | x (2) | & x (3) {| x (3) |}^{2} & x (2) {| x (3) |}^{2} & x (3) {| x (2) |}^{2} & x (2) {| x (2) |}^{2} \\ x (4) & x (3) & x (4) | x (4) | & x (3) | x (4) | & x (4) | x (3) | & x (3) | x (3) | & x (4) {| x (4) |}^{2} & x (3) {| x (4) |}^{2} & x (4) {| x (3) |}^{2} & x (3) {| x (3) |}^{2} \\ x (5) & x (4) & x (5) | x (5) | & x (4) | x (5) | & x (5) | x (4) | & x (4) | x (4) | & x (5) {| x (5) |}^{2} & x (4) {| x (5) |}^{2} & x (5) {| x (4) |}^{2} & x (4) {| x (4) |}^{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} C_{11} \\ C_{21} \\ C_{12} \\ C_{22} \\ C_{13} \\ C_{23} \\ C_{14} \\ C_{24} \\ C_{15} \\ C_{25} \end{matrix}] = [\begin{matrix} y (2) \\ y (3) \\ y (4) \\ y (5) \end{matrix}]$

обеспечивает оценку матрицы коэффициентов.

Используйте эту функцию помощника, чтобы вычислить содействующие матрицы для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели. Входные параметры к функции являются данными сигналами ввода и вывода, время хранения в памяти, степень нелинейности, и отсутствие или присутствие перекрестных условий.

function a_coef = fit_memory_poly_model(x,y,memLen,degLen,modType)
% FIT_MEMORY_POLY_MODEL
%   Procedure to compute a coefficient matrix given input and output
%   signals, memory length, nonlinearity degree, and model type.
%
%   Copyright 2017 MathWorks, Inc.

x = x(:);
y = y(:);
xLen = length(x);

switch modType
  case 'memPoly'  % Memory polynomial
    xrow = reshape((memLen:-1:1)' + (0:xLen:xLen*(degLen-1)),1,[]);
    xVec = (0:xLen-memLen)' + xrow;
    xPow = x.*(abs(x).^(0:degLen-1));
    xVec = xPow(xVec);
  case 'ctMemPoly'  % Cross-term memory polynomial
    absPow = (abs(x).^(1:degLen-1));
    partTop1 = reshape((memLen:-1:1)'+(0:xLen:xLen*(degLen-2)),1,[]);
    topPlane = reshape(                                                 ...
        [ones(xLen-memLen+1,1),absPow((0:xLen-memLen)' + partTop1)].',  ...
        1,memLen*(degLen-1)+1,xLen-memLen+1);
    sidePlane = reshape(x((0:xLen-memLen)' + (memLen:-1:1)).',          ...
        memLen,1,xLen-memLen+1);
    cube = sidePlane.*topPlane;
    xVec = reshape(cube,memLen*(memLen*(degLen-1)+1),xLen-memLen+1).';
end

coef = xVec\y(memLen:xLen);
a_coef = reshape(coef,memLen,numel(coef)/memLen);

Ссылки

[1] Морган, Деннис Р., Чжэнсян Ма, Джэехиеонг Ким, Михаэль Г. Цирдт и Джон Пэсталан. "Обобщенная Модель Полинома Памяти для Цифрового Предварительного искажения Усилителей мощности". IEEE^® Transactions на Обработке сигналов. Издание 54, № 10, октябрь 2006, стр 3852–3860.

[2] Гань, Литий и Эмэд Абд-Элрэди. "Цифровое Предварительное искажение Систем Полинома Памяти с помощью Прямого и Косвенного Изучения Архитектуры". В Продолжениях Одиннадцатой Международной конференции IASTED по вопросам Обработки сигналов и Обработки изображений (SIP) (Ф. Крус-Ролдан и Н. Б. Смит, редакторы), № 654-802. Калгари, AB: Нажатие ACTA, 2009.

Смотрите также

Amplifier

Темы

Характеристика усилителя мощности с DPD для уменьшаемого искажения сигнала

Документация

Power Amplifier

Описание

Параметры

`Model` — Тип модели
`Memory polynomial` (значение по умолчанию) | `Generalized Hammerstein` | `Cross-Term Memory` | `Cross-Term Hammerstein`

`Coefficient Matrix` — Матрица коэффициентов
1 (значение по умолчанию) | объединяет матрицу | действительная матрица

`Coefficient Sample Time (s)` — Демонстрационный интервал данных ввода - вывода
`1e-6` (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Rin (ohm)` — Введите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Rout (ohm)` — Выведите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Ground and hide negative terminals` — Заземлите терминалы схемы РФ
на (значении по умолчанию) | прочь

Алгоритмы

Расчет матрицы коэффициентов

Ссылки

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация RF Blockset

Поддержка

Документация

Power Amplifier

Описание

Параметры

Model — Тип модели Memory polynomial (значение по умолчанию) | Generalized Hammerstein | Cross-Term Memory | Cross-Term Hammerstein

Coefficient Matrix — Матрица коэффициентов 1 (значение по умолчанию) | объединяет матрицу | действительная матрица

Coefficient Sample Time (s) — Демонстрационный интервал данных ввода - вывода 1e-6 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Rin (ohm) — Введите сопротивление50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Rout (ohm) — Выведите сопротивление50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

Ground and hide negative terminals — Заземлите терминалы схемы РФ на (значении по умолчанию) | прочь

Алгоритмы

Расчет матрицы коэффициентов

Ссылки

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация RF Blockset

Поддержка

`Model` — Тип модели
`Memory polynomial` (значение по умолчанию) | `Generalized Hammerstein` | `Cross-Term Memory` | `Cross-Term Hammerstein`

`Coefficient Matrix` — Матрица коэффициентов
1 (значение по умолчанию) | объединяет матрицу | действительная матрица

`Coefficient Sample Time (s)` — Демонстрационный интервал данных ввода - вывода
`1e-6` (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Rin (ohm)` — Введите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Rout (ohm)` — Выведите сопротивление
50 (значение по умолчанию) | действительная положительная скалярная величина

`Ground and hide negative terminals` — Заземлите терминалы схемы РФ
на (значении по умолчанию) | прочь