Цифровое предварительное искажение, чтобы компенсировать нелинейность усилителя мощности

В этом примере показано, как использовать 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.

DPD с двумя синусоидальными тестовыми сигналами

Откройте модель Simulink RF Blockset: PA Системной модели + DPD с двумя тонами.

Модель включает двухцветный генератор сигнала, который используется для тестирования отнесенной к выходу точки пересечения третьего порядка системы. Модель включает повышающее преобразование в частоту RF с помощью модулятора I-Q, модели PA, разветвитель, чтобы осуществить сниффинг выхода PA и блока S-параметра, представляющего эффект загрузки антенны. Цепь приемника выполняет понижающее преобразование к низкой промежуточной частоте. Заметьте, что пропускная способность симуляции этой системы составляет 107,52 МГц.

Модель может быть симулирована без DPD, когда переключатель переключателя находится в положение.

model = 'simrfV2_powamp_dpd';
open_system(model)
sim(model)

Ручной переключатель переключается, чтобы включить алгоритм DPD. Когда переключено, TOI (точка пересечения третьего порядка) значительно улучшен. Смотрите измерение искажения в Спектре Анализатор, чтобы подтвердить эти результаты и видеть, как мощность гармоник уменьшена благодаря линеаризации DPD.

Прежде чем двухцветный сигнал вводит блок DPD или усилитель мощности, это проходит КИХ-интерполятор, тот же КИХ-интерполятор, используемый во время характеристики PA. Это необходимо, потому что модель усилителя мощности была получена для частоты дискретизации после интерполяции, не исходной частоты дискретизации двухцветного сигнала, и сверхдискретизация сигнала требуется для моделирования высокого уровня нелинейности, введенной усилителем мощности.

Желаемое амплитудное усиление Содействующего Средства оценки DPD установлено на основе ожидаемого усиления усилителя мощности (полученный во время характеристики PA), потому что в дополнение к линеаризации, полная цель состоит в том, чтобы сделать объединенное усиление с входа DPD на усилитель мощности выходом максимально близко к ожидаемому усилению. Чтобы оценить коэффициенты DPD правильно, входные сигналы с блоком DPD Coefficient Estimator, PA В и PA, должны быть выровнены во временном интервале. Это проверяется блоком Find Delay, который показывает, что задержка, введенная системой RF, 0. Кроме того, PA В и PA должны быть точными основополосными представлениями входного сигнала усилителя мощности и выходного сигнала, i.e. никакое дополнительное усиление или сдвиг фазы. В противном случае блок DPD Coefficient Estimator не наблюдал бы усилитель мощности правильно и не произведет правильные коэффициенты DPD. Это сделано путем гарантирования, что и повышающее преобразование и шаги понижающего преобразования имеют усиление 1, и потеря и сдвиг фазы из-за разветвителя правильно компенсируется то, прежде чем сигнал обратной связи достанет PA.

Цель масштабного коэффициента перед КИХ-интерполятором состоит в том, чтобы помочь использовать линеаризовавший усилитель мощности эффективно. Даже с включенным DPD, два нежелательных сценария могут произойти. Двухцветный сигнал может очень быть малым относительно входного диапазона линеаризованной системы, следовательно недостаточно использовав возможность усиления линеаризованной системы. Или двухцветный сигнал может быть столь большим, что модель усилителя мощности действует вне области значений, наблюдаемой во время характеристики PA, и поэтому модель усилителя мощности не может быть точной моделью физического устройства. Мы используем следующий эвристический подход, чтобы установить масштабный коэффициент.

При предположении, что блок DPD отлично линеаризует усилитель мощности, чтобы достигнуть ожидаемого амплитудного усиления, затем максимальная входная амплитуда, позволенная блоком DPD, должна быть усилителем максимальной мощности выходная амплитуда, наблюдаемая во время характеристики PA, разделенной на ожидаемое амплитудное усиление. Масштабным коэффициентом перед блоком DPD должна затем быть максимальная входная амплитуда, позволенная блоком DPD, разделенным на максимальную амплитуду интерполированного сигнала, наблюдаемого во время характеристики PA.

Системная модель имеет блок, который вычисляет максимальную нормированную амплитуду входа PA. Если это равно 1, это означает, что сгенерированный модулированный сигнал, вводящий систему RF, имеет максимальную амплитуду, равную максимальной амплитуде входа PA, наблюдаемой во время характеристики PA. Поэтому, если максимальная нормированная амплитуда входа PA меньше, чем 1, масштабный коэффициент, установленный эвристическим подходом выше, может быть увеличен. Если максимальная нормированная амплитуда входа PA больше 1, масштабный коэффициент должен уменьшаться.

set_param([model '/Manual Switch'], 'action', '1')
sim(model)

Путем изменения степени и глубины памяти задал в блоке DPD Coefficient Estimator, можно найти самый подходящий компромисс между эффективностью и стоимостью внедрения.

close_system(model,0)
close all; clear

DPD с подобной 5G формой волны OFDM

Откройте модель Simulink RF Blockset: PA Системной модели + DPD с подобной 5G формой волны OFDM.

Структура этой модели Simulink совпадает со структурой предыдущей модели Simulink. Усиливаемый сигнал является теперь подобной 5G формой волны OFDM, а не двухцветным сигналом. Спектр анализатор измеряет ACPR вместо TOI и мы добавляем подсистему, чтобы измерить EVM и MER усиленной формы волны OFDM.

Без линеаризации DPD система достигает среднего Ошибочного Отношения Модуляции 24,4 дБ, как замечено по измерению графика созвездия.

model = 'simrfV2_powamp_dpd_comms';
open_system(model)
sim(model)

Ручной переключатель переключается, чтобы включить алгоритм DPD. Когда переключено, средний MER значительно улучшен.

set_param([model '/Manual Switch'], 'action', '1')
sim(model)

close_system(model,0)
close all; clear

Выбранная библиография

  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 Используя Прямое и Косвенное Изучение 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.

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте