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 в виде 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) [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий на высокой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей комплексной матрицы размерностей $Memory Depth (mem) \times Порядок напряжения (градус)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0} | V_{0} | & \dots & C_{1, градус} V_{0} {| V_{0} |}^{градус - 1} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1} | V_{1} | & \dots & C_{2, градус} V_{1} {| V_{1} |}^{\deg - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{mem, 1} V_{mem - 1} & C_{mem, 2} V_{mem - 1} | V_{mem - 1} | & \dots & C_{mem, градус} V_{mem - 1} {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \end{matrix}] .$
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) [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 $Memory Depth (mem) \times Порядок напряжения (градус)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0}^{2} & \dots & C_{1, градус} V_{0}^{градус} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1}^{2} & \dots & C_{2, градус} V_{1}^{градус} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{mem, 1} V_{mem - 1} & C_{mem, 2} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & C_{mem, градус} V_{мадам - 1}^{\deg} \end{matrix}] .$
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) [1]) работает с конвертом входного сигнала, не генерирует новые частотные составляющие и получает внутриполосный спектральный перерост. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, действующий на 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 $Memory Depth (mem) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ и
$\begin{matrix} M_{CTM} = [\begin{matrix} V_{0} \\ V_{1} \\ ⋮ \\ V_{mem - 1} \end{matrix}] [\begin{matrix} 1 & | V_{0} | & | V_{1} | & \dots & | V_{mem - 1} | & {| V_{0} |}^{2} & \dots & {| V_{mem - 1} |}^{2} & \dots & {| V_{0} |}^{\deg - 1} & \dots & {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \end{matrix}] \\ = [\begin{matrix} V_{0} & V_{0} | V_{0} | & V_{0} | V_{1} | & \dots & V_{0} | V_{mem - 1} | & V_{0} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{0} {| V_{mem - 1} |}^{2} & \dots & V_{0} {| V_{0} |}^{\deg - 1} & \dots & V_{0} {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \\ V_{1} & V_{1} | V_{0} | & V_{1} | V_{1} | & \dots & V_{1} | V_{mem - 1} | & V_{1} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{1} {| V_{mem - 1} |}^{2} & \dots & V_{1} {| V_{0} |}^{\deg - 1} & \dots & V_{1} {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ V_{mem - 1} & V_{mem - 1} | V_{0} | & V_{mem - 1} | V_{1} | & \dots & V_{mem - 1} | V_{mem - 1} | & V_{mem - 1} {| V_{0} |}^{2} & \dots & V_{mem - 1} {| V_{mem - 1} |}^{2} & \dots & V_{mem - 1} {| V_{0} |}^{\deg - 1} & \dots & V_{mem - 1} {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \end{matrix}] . \end{matrix}$
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 $Memory Depth (mem) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ и
$\begin{matrix} M_{CTH} = [\begin{matrix} V_{0} \\ V_{1} \\ ⋮ \\ V_{mem - 1} \end{matrix}] [\begin{matrix} 1 & V_{0} & V_{1} & \dots & V_{mem - 1} & V_{0}^{2} & \dots & V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{0}^{\deg - 1} & \dots & V_{мадам - 1}^{\deg - 1} \end{matrix}] \\ = [\begin{matrix} V_{0} & V_{0}^{2} & V_{0} V_{1} & \dots & V_{0} V_{mem - 1} & V_{0}^{3} & \dots & V_{0} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{0}^{\deg} & \dots & V_{0} V_{мадам - 1}^{\deg - 1} \\ V_{1} & V_{1} V_{0} & V_{1}^{2} & \dots & V_{1} V_{mem - 1} & V_{1} V_{0}^{2} & \dots & V_{1} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & V_{1} V_{0}^{\deg - 1} & \dots & V_{1} V_{мадам - 1}^{\deg - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ V_{mem - 1} & V_{mem - 1} V_{0} & V_{mem - 1} V_{1} & \dots & V_{мадам - 1}^{2} & V_{mem - 1} V_{0}^{2} & \dots & V_{мадам - 1}^{3} & \dots & V_{mem - 1} V_{0}^{\deg - 1} & \dots & V_{мадам - 1}^{\deg} \end{matrix}] . \end{matrix}$
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 в виде комплексной матрицы 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 $Memory Depth (mem) \times Порядок напряжения (градус)$ .
Для Cross-Term Memory и Cross-Term Hammerstein модели, матрица имеет размерности $Memory Depth (mem) \times {Глубина памяти (мадам) \cdot (Порядок напряжения (градус) - 1) + 1}$ .

`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 в виде действительной положительной скалярной величины.

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 в виде действительной положительной скалярной величины.

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

Выведите сопротивление в виде действительной положительной скалярной величины.

`Ground and hide negative terminals` — Заземлите терминалы схемы RF
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.

Примеры модели

Digital Predistortion to Compensate for Power Amplifier Nonlinearities

Цифровое предварительное искажение, чтобы компенсировать нелинейность усилителя мощности

Используйте цифровое предварительное искажение (DPD) в передатчике, чтобы возместить эффекты нелинейности в усилителе мощности. Мы используем модели усилителя мощности, которые были получены с помощью Характеристики Усилителя мощности (Communications Toolbox) пример, чтобы симулировать два случая. В первой симуляции передатчик RF отправляет два тона. Во второй симуляции передатчик RF отправляет подобную 5G форму волны OFDM с пропускной способностью на 100 МГц.

Характеристика усилителя мощности

Охарактеризуйте усилитель мощности (PA) с помощью измеренных сигналов ввода и вывода Воздухонепроницаемого PA NXP. Опционально, можно использовать настройку тестирования оборудования включая шасси PXI NI с векторным приемопередатчиком сигнала (VST), чтобы измерить сигналы во время выполнения.

Советы

Чтобы избежать нелинейного усилителя мощности, чтобы действовать в нежелательной области, входной сигнал Simulink^® должен масштабироваться. Это происходит, когда нелинейный усилитель мощности в области RF используется, чтобы усилить Сигнал Simulink.

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 Архитектур". 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.

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 RF
на (значении по умолчанию) | прочь

Примеры модели

Цифровое предварительное искажение, чтобы компенсировать нелинейность усилителя мощности

Характеристика усилителя мощности

Советы

Алгоритмы

Расчет матрицы коэффициентов

Ссылки

Смотрите также

Темы

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 RF на (значении по умолчанию) | прочь

Примеры модели

Цифровое предварительное искажение, чтобы компенсировать нелинейность усилителя мощности

Характеристика усилителя мощности

Советы

Алгоритмы

Расчет матрицы коэффициентов

Ссылки

Смотрите также

Темы

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 RF
на (значении по умолчанию) | прочь