Передачи радиосвязи обычно требуют широкой передачи сигнала пропускной способности по широкому динамическому диапазону сигнала. Чтобы передать сигналы по широкому динамическому диапазону и достигнуть высокой эффективности, усилители ВЧ-мощности (ПЕРВЕНСТВО) обычно действуют в их нелинейной области. Когда эта схема созвездия показывает, нелинейное поведение PA вызывает искажения сигнального созвездия, которые зажимают амплитуду (искажение AM-AM) и скручивают фазу (искажение AM-PM) созвездия указывает пропорциональный амплитуде точки созвездия.
Цель цифрового предварительного искажения состоит в том, чтобы найти нелинейную функцию, которая линеаризует результирующий эффект PA нелинейное поведение в PA выход через рабочий диапазон PA. Когда входом PA является x (n), и функцией перед искажением является f (u (n)), где u (n) является истинным сигналом, который будет усилен, PA, выход приблизительно равен G ×u (n), где G является желаемым амплитудным усилением PA.
Цифровое предыскажение может быть сконфигурировано, чтобы использовать полином памяти с или без перекрестных условий.
Полином памяти с перекрестными условиями предварительно искажает входной сигнал как
Полином памяти с перекрестными условиями имеет (M +M×M× (K-1)) коэффициенты для cm и a mjk.
Полином памяти без перекрестных условий предварительно искажает входной сигнал как
Полином без перекрестных условий имеет M ×K коэффициенты для amk.
Оценка функции перед искажением и коэффициентов
Содействующая оценка DPD использует косвенную архитектуру изучения, чтобы найти, что функциональный f (u (n)) предварительно искажает входной сигнал u (n), который предшествует входу PA.
Содействующие модели алгоритма оценки DPD нелинейные эффекты памяти PA на основе работы в ссылочных статьях Моргана, и др. [1 год], и Schetzen [2], с помощью теоретической основы разрабатываются для систем Волтерры.
А именно, обратное отображение от PA выход, нормированный усилением PA, {y (n)/G}, к входу PA, {x (n)}, предоставляет хорошее приближение функциональному f (u (n)), должен был предварительно исказить {u (n)}, чтобы произвести {x (n)}.
Что касается уравнений полинома памяти выше, оценки вычисляются для полиномиальных памятью коэффициентов:
Полиномиальные памятью коэффициенты оцениваются при помощи алгоритма метода наименьших квадратов или рекурсивного алгоритма наименьших квадратов. Алгоритм метода наименьших квадратов или рекурсивные алгоритмы наименьших квадратов использует уравнения полинома памяти выше в полиноме памяти с или без перекрестных условий, заменяя {u (n)} с {y (n)/G}. Функциональный порядок и размерность матрицы коэффициентов заданы степенью и глубиной полинома памяти.
Для примера, который детализирует процесс точной оценки полиномиальных памятью коэффициентов и предварительного искажения входного сигнала PA, смотрите Характеристику Усилителя мощности с DPD для Уменьшаемого Искажения Сигнала.
Для фонового материала ссылки смотрите работы, перечисленные в [1] и [2].