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基于QRD-LS算法的新型預失真方法

2017-05-13 11:16:45紀廣玉黃永輝
電子設計工程 2017年9期
關鍵詞:單路星座圖功率

紀廣玉,黃永輝

(1.中國科學院大學 北京100190;2.中國科學院國家空間科學中心 北京 100190)

基于QRD-LS算法的新型預失真方法

紀廣玉1,2,黃永輝2

(1.中國科學院大學 北京100190;2.中國科學院國家空間科學中心 北京 100190)

針對衛(wèi)星通信系統(tǒng)記憶功率放大器引起的非線性失真,提出了一種單路計算方法與QRD-LS算法相結合的新型預失真方法。該方法基于記憶多項式模型與間接學習結構,采用基帶I、Q信號中的一路作為最小二乘算法的輸出,同時預失真訓練器輸入矩陣由復數(shù)轉化為實數(shù);基于Givens變換的QR分解避免了最小二乘算法直接對矩陣求逆。針對16QAM調制信號與AB類功放模型進行仿真,結果表明:系統(tǒng)EVM從6.2%提升到0.8%,帶外功率譜抑制20 dB。

衛(wèi)星通信;單路計算;QRD-LS;數(shù)字預失真

為了提高衛(wèi)星通信的性能,高階調制方式得到了越來越廣泛的應用。工程中為了提高衛(wèi)星通信系統(tǒng)的功率效率,功放需要被推到飽和點工作[1]。高階變包絡調制信號經過飽和功放后會導致系統(tǒng)產生失真,表現(xiàn)為帶內失真,信號幅度和相位的失真,造成系統(tǒng)接收端誤碼率提高等;帶外失真,信號鄰信道功率比提高,頻譜利用率降低。為了補償功放產生的失真,線性化技術得到了廣大學者的研究。前饋[2]、反饋[3]、模擬預失真[4]等方法屬于模擬校正,對發(fā)射機電路復雜性、穩(wěn)定性造成影響。數(shù)字預失真因性能穩(wěn)定、高效、寬帶、自適應等優(yōu)點是補償功放非線性失真與記憶效應有效的方法[5]。

最小二乘算法(least square,LS)[6]被廣泛應用于記憶多項式預失真參數(shù)的計算。在LS算法求解時會出現(xiàn)矩陣求逆,當矩陣維度非常大的時候對其求逆復雜度很高?;赒R分解的LS算法(QRD-LS)[7]解決了LS算法中矩陣求逆的難題。由于高階調制信號由同相分量與正交分量組成,此時LS算法的輸入矩陣為復數(shù)矩陣。文中提出了一種基于單路信號的改進QRD-LS算法,將輸入矩陣由復數(shù)轉化為實數(shù)進行處理。

1 基于單路計算方法的數(shù)字預失真方法

數(shù)字預失真的原理是通過預失真算法得到功放逆模型,將其逆模型賦予預失真器,使預失真器與功放的串聯(lián)系統(tǒng)為線性系統(tǒng)。數(shù)字預失真結構分為:直接學習結構[8]與間接學習結構[9]。直接學習結構采用一定的算法得到功放模型,再對模型進行求逆得到預失真器的模型參數(shù)。間接學習結構(圖1)不需要先辨識出功放的模型就可以直接得到預失真器的模型參數(shù),易于工程實現(xiàn)[10]。在高階調制信號中,輸入信號由I、Q兩路信號組成,為了得到預失真器的模型參數(shù),需要對I、Q兩路信號同時進行運算[11]。

圖1 間接結構

1.1 單路信號計算方法

Volterra級數(shù)模型能夠很好的描述功放的非線性記憶效應,由于參數(shù)較多不利于求解,在工程應用中受到限制[12]。一些學者提出了簡化的Volterra級數(shù)模型即記憶多項式模型[13]。文中采用記憶多項式模型作為預失真器的模型,其輸入輸出關系如下式:

K為非線性階數(shù),M為記憶深度,ckm為記憶多項式的復系數(shù)。設復系數(shù)ckm=akm+j*bkm,復信號y=yI+ j*yQ。代入式(1)可以表示為:

從式(3)、(4)可以看出,只需功放反饋采樣信號y與功放輸入信號中的一路(zI或zQ)就可以得到預失真器的參數(shù)。因此本文預失真結構如圖2所示。

圖2 本文方案框圖

1.2 基于Givens變化的QRD-LS算法

基于 Givens變換的QR分解可以用來解決LS算法中直接對矩陣求逆的難題,并且可以在FPGA上實現(xiàn)。

文中預失真器采用記憶多項式模型。采用本文提出的單路計算方法,此時預失真訓練器輸入輸出關系可表示為:zI=Yc,其中zI是預失真訓練器的輸出I路信號,Y是預失真訓練器的輸入矩陣,c為需要求得的預失真器參數(shù)。用矩陣形式可以表示為:

其中Y(N-m)=[y(N-m),y(N-m)|y(N-m)|2,…,y(N-m)|y(N-m)|K-1],k為奇數(shù);此時輸入矩陣為實數(shù)矩陣。

采用最小二乘求解,預失真器參數(shù)可表示為:

對Y矩陣進行QR分解,則Y=QR(Q是正交矩陣,R為上三角矩陣),帶入式(6)可得:

由于R是上三角矩陣,因此式(7)可以表示為:

由上式可得預失真器參數(shù):

2 仿真結果與分析

為了驗證本文所提出方案的合理性,在MATLAB上進行仿真驗證。功放模型采用AB類記憶深度為2,非線性階數(shù)為5的奇次記憶多項式模型[14],參數(shù)如下所示:

2.1 AM/AM、AM/PM曲線

在加入預失真前后,功放的動態(tài)AM/AM,AM/ PM曲線如圖3所示,從圖中可以清楚的看出在加入預失真之后,功放的AM/AM特性曲線為一條直線。AM/PM曲線也得到了改善。

圖3 功放動態(tài)曲線

2.2 星座圖分析

由于功放非線性特性影響,16QAM信號[15]經過功放后不僅表現(xiàn)為幅度失真,而且信號的相位也會發(fā)生變化。圖4為預失真器加入功放前后輸出信號星座圖的對比,從圖中可以看出信號經過預失真器之后,星座圖得到了很好的矯正。

圖4 加入預失真前后星座圖比較

EVM是衡量衡量通信系統(tǒng)的重要指標,仿真得到了本文提出的方法使系統(tǒng)EVM從6.2%提升到0.85%。

2.3 信號功率譜分析

由于信號直接經過功放之后會產生帶外失真,信號功率譜會泄露到相鄰信道。下面從信號功率譜角度,分析本文設計的預失真方法的性能。

圖5 信號功率譜密度

從圖5中可以看出在無預失真條件下,信號經過功放之后頻譜向鄰信道擴散,信號鄰信道功率比提高。在加入本文提出的預失真方法之后,鄰信道互調功率降低約20 dB。

3 結 論

為了補償功放的非線性失真,本文提出了一種基于記憶多項式模型的單路計算預失真器設計方法。該方法將傳統(tǒng)QRD-LS算法的輸入矩陣由復數(shù)轉化為實數(shù)來計算。最后通過星座圖、信號功率譜、AM/AM、AM/PM曲線分析了所提出方案的性能。

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New predistortion method based on QRD-LS algorithm

JI Guang-yu1,2,HUANG Yong-hui2
(1.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;2.National Space Science Center,Beijing 100190,China)

For satellite communications systems,this paper presents a new method for predistortionthat combine single path calculation algorithm and QRD-LS.The method is based memory polynomial model and indirect learning structure,using one route of the input signals(I or Q)astheoutput of least squares algorithm,while predistortion trainer input matrix by a complex into a real number;Based on Givens QR decomposition to avoid the least-squares algorithm for matrix inversion directly.Simulation based on the 16QAM modulation signal and Class AB modelshows that system EVM decreased from 6.2%to 0.8% and 20dB out-bandsuppression.

satellite communication;single path calculation;QRD-LS;digital predistortion

TN919

A

1674-6236(2017)09-0171-04

2016-03-30稿件編號:201603406

紀廣玉(1992—),男,河南新鄉(xiāng)人,碩士研究生。研究方向:電子與通信工程。

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