射頻功率放大器數(shù)字預(yù)失真研究.pdf

1、現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)中，為了提高系統(tǒng)的輸出功率和利用效率，經(jīng)常讓射頻功率放大器工作在接近飽和點(diǎn)，此時(shí)非線性變得十分嚴(yán)重，使射頻功率放大器成為無(wú)線通信系統(tǒng)中很主要的非線性源。射頻功率放大器的非線性失真會(huì)產(chǎn)生帶內(nèi)失真和帶外失真，前者會(huì)增加系統(tǒng)誤碼率，后者會(huì)由于信號(hào)的頻譜擴(kuò)展而產(chǎn)生鄰道干擾，從而減小系統(tǒng)的頻帶利用率。為避免此類(lèi)問(wèn)題的發(fā)生，通常使用功率放大器的線性化技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高線性度和高功率效率。眾多線性化技術(shù)中，數(shù)字預(yù)失真技術(shù)效率高、成本低

2、、簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，已成為一種有廣闊發(fā)展前景的功率放大器線性化技術(shù)。
　　 本文主要研究射頻功放的建模和采用自適應(yīng)算法對(duì)預(yù)失真器的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)問(wèn)題。在MATLAB環(huán)境下構(gòu)建了無(wú)記憶效應(yīng)的冪級(jí)數(shù)功率放大器模型以及具有記憶效應(yīng)的Wiener功率放大器模型和Hammerstein功率放大器模型，并采用NG迭代算法和LS/SVD（最小二乘/奇異值分解）算法，分別給出了Hammerstein自適應(yīng)預(yù)失真器的設(shè)計(jì)方案，以及采用LR線性回歸算法和L

3、R與LMS相結(jié)合的算法，分別給出了Wiener自適應(yīng)預(yù)失真器的設(shè)計(jì)方案。針對(duì)NG迭代算法對(duì)初值的敏感性問(wèn)題，提出了LR/NG算法，有效避免了局部收斂的問(wèn)題。然后對(duì)預(yù)失真器進(jìn)行了仿真與性能比較，其中有記憶預(yù)失真器對(duì)功率放大器的線性度最多可改善36dB，驗(yàn)證了本文所構(gòu)建的預(yù)失真器能夠很好的抑制頻譜再生。并且仿真結(jié)果表明運(yùn)用LR/NG算法的Hammerstein自適應(yīng)預(yù)失真器可以更好地改善功率放大器的線性度，與其他算法相比最多可改善10dB，