功率放大器(PA)线性程度的提高,对于无线通信设备的节能减耗意义重大。本课题针对目前PA线性化的预失真结构存在稳定性较差、复杂度高的问题,基于系统构建理论建立高效的PA预失真结构;在此基础上,研究节省存储器资源、加快收敛速度的多维查找表预失真算法;基于多项式基的相关性,构建具有低复杂度和高稳定性的多项式结构形式;在PA预失真中引入凸优化理论,将多项式参数估计问题转化为凸优化问题,提高参数估计稳健性;在多载波系统中,当PA工作在邻近饱和区或非线性严重区域时,采用单纯的PA预失真算法性能差,研究能进一步提升PA功效、结合了峰均功率比降低技术的PA预失真算法;研究多端口系统中,多个PA的增益、相位等特性存在差异时的PA有记忆预失真算法。旨在建立带外谱扩展改善量不低于30dB、具有高稳定性、快速收敛及强自适应性的PA数字基带自适应预失真结构及算法,为高效的PA线性化设备研制提供理论基础和技术支撑。
Power amplifier;LUT pre-distortion;Polynomial pre-distortion;Multi-port pre-distortion;PAPR reduction technique
本课题主要开展了五个方面的研究(1)数字基带自适应预失真结构;(2)基于查找表方法的基带自适应预失真算法;(3)基于多项式方法的基带自适应预失真算法;(4)结合了峰均功率比降低技术的自适应预失真技术;(5)多端口功率放大器预失真方案及算法。 推导了功率放大器非线性特性对信号功率谱及误符号率影响的闭合表达式,提出了能较好刻画功率放大器非线性特性的模型;针对预失真多项式形式选择不当引起的预失真器稳定及收敛性问题,提出具有稳定收敛特性的预失真多项式形式,达到稳定状态的收敛速度提高2倍;针对有记忆多项式预失真器所占资源较多的不足,提出基于二维索引有记忆多项式预失真算法,所需存储器资源为传统方法的3%。;提出了基于神经网络结构的预失真方案;提出了基于有效阶逼近的多项式预失真算法;首次提出了分数阶多项式预失真方案,使模型精度提高3dB-5.5dB;提出了将峰均功率比PAPR降低技术和功率放大器预失真技术结合起来的思路;研究了多端口系统中PA特性参数完全相同时,总的PA非线性特性对传输信号及整个多端口系统的性能影响等。 课题组在研究过程中做出了较多的创新性工作,课题研究成果丰硕,标注资助基金号的成果包括专著1部,论文13篇,其中,SCI收录论文3篇,EI收录论文5篇,发表在IEEE Transactions on Consumer Electronics、Wireless Personal Communications、IEICE Transactions on Communications等国际期刊以及IEEE Globecom,IEEE VTC 2011等国际通信领域旗舰会议上;授权软件著作权2项;关于PA预失真技术申请国家发明专利4项,获国家发明专利授权3项,获美国发明专利授权1项。本课题关于功率放大器模型、环路延时估计、预失真结构与算法形成的放大器预失真装置已获得美国专利授权,并研制成装备,应用于武警部队作战训练、公安处置突发、重大事件等场合。获得省部级科技进步二等奖2项。