Power Amplifier

Моделируйте усилитель степени с памятью

Библиотека:
RF Blockset/Огибающая цепи/Элементы

Описание

Блок Power Amplifier моделирует двухпортовые усилители степени. Полиномиальное выражение памяти, полученное из ряда Вольтерра, моделирует нелинейную связь между входным и выходным сигналами. Это усилитель степени включает в себя эффекты памяти, потому что выходная характеристика зависит от входного сигнала тока и входного сигнала в предыдущие моменты времени. Эти усилители степени применяются при передаче широкополосных или узкополосных сигналов.

Параметры

расширить все

`Model` - Тип модели
`Memory polynomial` (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. В следующей таблице представлены характеристики различных моделей:

Модель	Данные характеристик	Тип коэффициентов	Внутриполосное спектральное возрождение	Внешняя гармоническая генерация
`Memory polynomial` (по умолчанию)	Бандпас (I, Q)	Комплекс	Да	Нет
`Generalized Hammerstein`	True passband	Реальный	Да	Да
`Cross-Term Memory`	Бандпас (I, Q)	Комплекс	Да	Нет
`Cross-Term Hammerstein`	True passband	Реальный	Да	Да

Memory polynomial - Эта узкополосная полиномиальная реализация памяти (уравнение (19) из [1]) действует на огибающей входного сигнала, не генерирует новых частотных составляющих и захватывает внутриполосное спектральное возрождение. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, работающий на высокой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей комплексной матрицы размерностей $Memory Depth (mem) \times Порядок напряжения (град.)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0} | V_{0} | & \dots & C_{1, градус} V_{0} {| V_{0} |}^{градус - 1} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1} | V_{1} | & \dots & C_{2, градус} V_{1} {| V_{1} |}^{\deg - 1} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{mem, 1} V_{mem - 1} & C_{mem, 2} V_{mem - 1} | V_{mem - 1} | & \dots & C_{mem, градус} V_{mem - 1} {| V_{mem - 1} |}^{\deg - 1} \end{matrix}] .$
В матрице количество строк равняется количеству членов памяти, а количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет собой величину задержки.
Generalized Hammerstein - Эта широкополосная полиномиальная реализация памяти (уравнение (18) из [1]) действует на огибающей входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными кратными частотам несущих, и захватывает внутриполосное спектральное возрождение. Увеличение степени нелинейности увеличивает количество сгенерированных внеполосных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, работающие на низкой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов следующей действительной матрицы размерностей $Memory Depth (mem) \times Порядок напряжения (град.)$ :
$[\begin{matrix} C_{11} V_{0} & C_{12} V_{0}^{2} & \dots & C_{1, градус} V_{0}^{градус} \\ C_{21} V_{1} & C_{22} V_{1}^{2} & \dots & C_{2, градус} V_{1}^{градус} \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{mem, 1} V_{mem - 1} & C_{mem, 2} V_{мадам - 1}^{2} & \dots & C_{mem, градус} V_{мадам - 1}^{\deg} \end{matrix}] .$
В матрице количество строк равняется количеству членов памяти, а количество столбцов равняется степени нелинейности. Индекс сигнала представляет собой величину задержки.
Cross-Term Memory - Эта узкополосная полиномиальная реализация памяти (уравнение (23) из [1]) действует на огибающей входного сигнала, не генерирует новых частотных составляющих и захватывает внутриполосное спектральное возрождение. Используйте эту модель, чтобы создать узкополосный усилитель, работающий на высокой частоте. Модель включает ведущие и отстающие условия памяти и обеспечивает обобщенную реализацию полиномиальной модели памяти.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов массива матрицы, заданной поэлементным продуктом

C. * MCTM,
где C - комплексная матрица коэффициентов размерностей $Memory Depth (mem) \times {Глубина памяти (mem) \cdot (Порядок напряжения (град.) - 1) + 1}$ 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 членов памяти, а количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству членов памяти. Индекс сигнала представляет собой величину задержки. Дополнительные столбцы, которые не отображаются в Memory polynomial модель представляет перекрестные условия.
Cross-Term Hammerstein - Эта широкополосная реализация полинома памяти действует на огибающей входного сигнала, генерирует частотные составляющие, которые являются интегральными кратными частотам несущих, и захватывает внутриполосное спектральное возрождение. Увеличение порядка нелинейности увеличивает количество сгенерированных внеполосных частот. Используйте эту модель, чтобы создать широкополосные усилители, работающие на низкой частоте.
Выходной сигнал, в любой момент времени, является суммой всех элементов массива матрицы, заданной поэлементным продуктом

C. * MCTH,
где C - комплексная матрица коэффициентов размерностей $Memory Depth (mem) \times {Глубина памяти (mem) \cdot (Порядок напряжения (град.) - 1) + 1}$ 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 членов памяти, а количество столбцов пропорционально степени нелинейности и количеству членов памяти. Индекс сигнала представляет собой величину задержки. Дополнительные столбцы, которые не отображаются в Generalized Hammerstein модель представляет перекрестные условия.

`Coefficient Matrix` - Матрица коэффициентов
1 (по умолчанию) | комплексную матрицу | вещественную матрицу

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 измеренной комплексной (I, Q) выходной характеристики усилителя vs.-put. В качестве примера смотрите вспомогательную функцию в Матрица Коэффициентов Computation.
Для Generalized Hammerstein и Cross-Term Hammerstein модели, можно идентифицировать матрицу вещественных коэффициентов на основе измеренной характеристики усилителя реального полосы пропускания vs.-put.

Размер матрицы зависит от количества задержек и степени нелинейности системы.

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

`Coefficient Sample Time (s)` - Выборочный интервал входно-выходных данных
`1e-6` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Выборочный интервал входно-выходных данных, используемый для идентификации матрицы коэффициентов, заданный как действительная положительная скалярная величина.

Точность модели может быть затронута, если шаг расчета коэффициента отличается от размера шага симуляции, заданного в блоке Configuration. Для наилучших результатов используйте коэффициент шага расчета по крайней мере, такой же большой, как размер шага симуляции.

`Rin (ohm)` - Входное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Входное сопротивление, заданное как действительная положительная скалярная величина.

`Rout (ohm)` - Выходное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Выходное сопротивление, заданное как действительная положительная скалярная величина.

`Ground and hide negative terminals` - Клеммы наземной радиочастотной цепи
on (по умолчанию) | off

Выберите этот параметр для заземления и скрыть отрицательные клеммы. Очистите параметр, чтобы открыть отрицательные клеммы. Выставляя эти терминалы, можно соединить их с другими частями вашей модели.

Примеры моделей

Digital Predistortion to Compensate for Power Amplifier Nonlinearities

Цифровое предварительное искажение для компенсации нелинейности усилителя степени

Используйте цифровое предварительное искажение (DPD) в передатчике, чтобы смещать эффекты нелинейности в усилителе степени. Мы используем модели усилителя мощности, которые были получены с использованием примера характеристики усилителя степени (Communications Toolbox), чтобы симулировать два случая. В первой симуляции RF-передатчик отправляет два тональных сигнала. Во второй симуляции передатчик RF отправляет 5G-like сигнал OFDM с пропускной способностью 100 МГц.

Характеристика усилителя степени

Охарактеризуйте усилитель степени (PA), используя измеренные входные и выходные сигналы NXP Airfast PA. Опционально можно использовать оборудование настройки теста включая корпус NI PXI с приемопередатчиком вектора сигнала (VST) для измерения сигналов во время исполнения.

Совет

Чтобы избежать работы нелинейного усилителя степени в нежелательной области, Simulink^® входной сигнал должен быть масштабирован. Это происходит, когда нелинейный усилитель степени в радиочастотной области используется для усиления сигнала Simulink.

Алгоритмы

расширить все

Матрица коэффициентов Расчета

Чтобы вычислить матрицы коэффициентов, блок решает переопределенную линейную систему уравнений. Рассмотрим Memory polynomial модель для случая, когда длина памяти равна 2, и нелинейность системы 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 - сигнал с пятью выборками [x (1) x (2) x (3) x (4) x (5)], и соответствующий выход [y (1) y (2) y (3) y (4) y (5)], то решение к

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

который можно найти с помощью MATLAB^® оператор обратной косой черты, предоставляет оценку матрицы коэффициентов.

Лечение Cross-Term Memory модель аналогична. 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

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

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

предоставляет оценку матрицы коэффициентов.

Используйте эту вспомогательную функцию для вычисления матриц коэффициентов для Memory polynomial и Cross-Term Memory модели. Входы в функцию являются заданными входными и выходными сигналами, длиной памяти, степенью нелинейности и отсутствием или наличием перекрестных членов.

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, Джейхён Ким, Майкл Г. Зиердт и Джон Пасталан. «Обобщенная модель Полинома памяти для цифрового предварительного искажения Степени усилителей». IEEE^® Транзакции по обработке сигналов. Том 54, № 10, октябрь 2006, стр. 3852-3860.

[2] Gan, Li, and Emad Abd-Elrady. «Цифровое предварительное искажение полиномиальных систем памяти с использованием архитектур прямого и косвенного обучения». В работе одиннадцатой Международной конференции IASTED по обработке сигналов и изображений (SIP) (Ф. Крус-Рольдан и Н. Б. Смит, эд.), № 654-802. Калгари, AB: ACTA Press, 2009.

Документация

Power Amplifier

Описание

Параметры

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

`Coefficient Matrix` - Матрица коэффициентов
1 (по умолчанию) | комплексную матрицу | вещественную матрицу

`Coefficient Sample Time (s)` - Выборочный интервал входно-выходных данных
`1e-6` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Rin (ohm)` - Входное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Rout (ohm)` - Выходное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Ground and hide negative terminals` - Клеммы наземной радиочастотной цепи
on (по умолчанию) | off

Примеры моделей

Цифровое предварительное искажение для компенсации нелинейности усилителя степени

Характеристика усилителя степени

Совет

Алгоритмы

Матрица коэффициентов Расчета

Ссылки

См. также

Темы

Документация RF Blockset

Поддержка

Документация

Power Amplifier

Описание

Параметры

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

Coefficient Matrix - Матрица коэффициентов 1 (по умолчанию) | комплексную матрицу | вещественную матрицу

Coefficient Sample Time (s) - Выборочный интервал входно-выходных данных 1e-6 (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Rin (ohm) - Входное сопротивление 50 (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Rout (ohm) - Выходное сопротивление 50 (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

Ground and hide negative terminals - Клеммы наземной радиочастотной цепи on (по умолчанию) | off

Примеры моделей

Цифровое предварительное искажение для компенсации нелинейности усилителя степени

Характеристика усилителя степени

Совет

Алгоритмы

Матрица коэффициентов Расчета

Ссылки

См. также

Темы

Документация RF Blockset

Поддержка

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

`Coefficient Matrix` - Матрица коэффициентов
1 (по умолчанию) | комплексную матрицу | вещественную матрицу

`Coefficient Sample Time (s)` - Выборочный интервал входно-выходных данных
`1e-6` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Rin (ohm)` - Входное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Rout (ohm)` - Выходное сопротивление
`50` (по умолчанию) | реальная положительная скалярная величина

`Ground and hide negative terminals` - Клеммы наземной радиочастотной цепи
on (по умолчанию) | off