研究生论文文献综述姓名：学号：专业：射频功率放大器数字预失真技术研究仿真摘要主要研究了射频功率放大器的数字预失真技术。

射频功率放大器本身存在固有的非线性特性，会导致系统误比特率高和相邻信道干扰严重。

正交频分复用(OFDM技术广泛应用于第三代移动通信系统，但由于峰均比很高，它比其它信号对射频功率放大器的非线性更敏感，因此线性化射频功率放大器显得特别重要。

首先介绍了射频功率放大器非线性的具体表现和OFDM射频信号的特点，分析了射频功率放大器不同行为模型的特点。

接着，结合自适应的知识介绍了数字预失真技术的常用算法，分析了查找表法、多项式法和神经网络法预失真的原理。

结合查找表法精度高和多项式法存储空间少的优点，提出了查找表和多项式的联合预失真算法以及一种最优分段的方法，并通过仿真得出最优分段数。

最后，通过仿真证实了基于最优分段数的联合预失真算法比查找表法或者多项式法的预失真效果更好。

关键词: 正交频分复用;查找表;多项式;联合预失真;最优分段目录摘要 (1)1、课题的研究依据 (3)2、课题的目的和意义 (3)3、射频功率放大器线性化技术的研究现状 (4)参考文献 (6)1、课题的研究依据无线通信技术在过去十年中有了突飞猛进的发展。

通信技术的发展不仅改变了人们的通信方式，也在一定程度上改变了人们的生活方式。

高数据传输速率，高频带利用率的第三代移动通信技术已经发展成熟，现在世界各国正在进行第四代通信技术的研究。

射频功率放大器是无线通信系统中最关键和最昂贵的器件，也是最主要的非线性源。

非恒定包络的线性调制信号通过非线性放大器后将会产生互调失真，造成频谱扩展，落于信道带内的失真增加了误码率，同时产生邻道干扰(ACI Adjacent Channel Interference)，减小系统的频带利用率。

因此，新一代通信技术对功率放大器的线性度提出了很高的要求。

除此之外，同步数字微波传输系统和高清数字电视系统也对放大器的线性度提出了苛刻的要求。

因此，线性功率放大器设计技术已经成为通信系统的关键技术。

数字预失真技术是功放线性化技术中最热门的技术。

随着无线用户的飞速发展和宽带通信业务的开展，通信频段变得越来越拥挤，在设法提高频谱效率的同时，希望提高功率效率，使用最小的功率来保持每个信道的有效链接，同时保证对相邻频段的用户产生最小的干扰，即必须在所规定的频段内传送信号。

并且为了充分利用频率资源，提高系统的传输速率，线性调制技术如正交移相键控(QPSK)、十六进制正交振幅调制(16QAM)及多载波调制技术如正交频分复用(OFDM)、WCDMA等得到了越来越广泛的应用。

但通信系统中的非线性器件必定会使发送信号产生非线性失真，从而对相邻信道产生不同程度的干扰。

对于一个高功率的射频发射机而言，这些失真信号虽然比所要输出的信号小许多，但是它的绝对值还是很大，会对系统产生干扰，因此必须把它控制在一定的范围内。

功率放大器是通信系统中非线性最强的器件之一，其非线性失真会对无线通信系统产生诸多不良影响。

它会使输出信号星座图的实部和虚部发生偏移，使眼图的眼睛闭合，导致频谱扩展而干扰邻道信号并恶化误码率。

此外，失真还使系统的数据率下降，进而使系统的容量降低，或使系统信道频率间距变大而使系统的频谱利用率下降。

不仅如此，功率放大器在基站中的成本比例约占1/3，这样如何有效、低成本地解决射频功率放大器的线性化问题就显得非常重要。

基于这些原因射频功率放大器的线性化技术成为一个广泛活跃的研究领域。

2、课题的目的和意义随着无线通信技术的快速发展，为了在有限的频率范围内容纳更多的通信信道，广泛采用具有频谱利用率较高的线性调制和宽带通信的传输技术。

在现代数字通信系统中，多采用QPSK或16QAM的调制方式。

这些调制方式要求射频系统具有很好的线性特性，否则将会导致已调制矢量信号的幅度和相位出现偏差，同时导致频谱扩展，对邻道信号产生干扰，导致误码率的恶化。

射频器件的非线性失真将恶化宽带数字传输系统的性能。

这就对射频信号处理系统的线性度要求越来越高。

因此，必须寻求一种高效率失真矫正技术来弥补其非线性所造成的影响，进而提高系统的线性度，这样才能满足不断发展的通信技术要求。

一般来说，功率放大器设置在发射机天线的前级，作用是将已调制信号进行功率放大，以满足发送功率的要求，然后经过天线将其辐射到空间，保证在一定区域内的接收机可以接收到满意的信号电平，对无错误的数据进行解调并且不干扰相邻信道的通信。

设计功率放大器时，如何避免失真是关键问题，我们要求功率放大器的输入信号尽量无失真地放大。

若信号失真，高频信号的载波数据就会有损失。

功率放大器是射频系统的关键部件，也是产生非线性的主要部件，因此改善功率放大器的线性化研究具有重大意义。

3、射频功率放大器线性化技术的研究现状目前，国内外从学术界到企业界都对射频功率放大器的线性化技术研究十分重视。

国内的东南大学、浙江大学、电子科技大学等高校都对这项技术开展了研究工作，但由于起步较晚，基本上2000年后才有这方面的研究论文发表。

国内工业界只有华为、中兴少数公司有这方面的发明专利。

国外学术界对这方面的研究广泛而深入，上世纪八十年代就有研究成果发表。

Intersil、Maxim等公司都有专用的预失真芯片，安捷伦的射频设计软件ADS也集成了功率放大器线性化设计模块。

而国内市场上的功率放大器模块在设计上基本上采用了功率回退法，这样就造成了射频功率放大器的效率低下，电源利用效率一般仅仅在1%～5%左右。

所以很有必要对射频功率放大器进行深入研究，更重要的是把理论研究成果转化为市场上有竞争力的产品，使我国在第三代移动通信市场上处于领先地位。

如何实现射频功率放大器的高效率和高线性度是射频功率放大器设计制作的基本出发点。

为此国内外的研究人员做了大量工作，从理论分析到实验分析都有量的研究成果出现。

总结起来对射频功率放大器的线性化方法主要有两种：一个是输入功率回退的方法，另一个是采用外部电路来矫正功率放大器的非线性特性。

功率回退法是目前市场上现有功率放大器模块设计的主要设计方法，它用大功率的管子作小功率用，即用牺牲功率放大器效率的方法来提高线性度。

这种方法就是将输入功率降低使功率放大器工作在线性区域。

从经济利益方面考虑，能提供如此大功率的放大管价格是非常昂贵的。

基于此原因，功率回退所能获取的互调是有限的，随着功率的进一步增高，仍旧依靠功率回退是不能解决问题的。

采用适当的外部电路来改善功率放大器的线性度是比较切实有效的。

这其中主要包括三种功放线性化技术：前馈技术，反馈技术和预失真技术。

其中，预失真技术具有电路形式简单、调整方便、效率高、造价低等优点。

目前，预失真线性化技术大体可分为数字预失真和射频模拟预失真两种方法。

数字预失真技术广泛采用了数字信号处理的硬件和软件来实现，大多数是在基带信号频谱内进行的预失真处理。

预失真技术是一种广泛使用的射频功率放大器线性化技术，它分为射频预失真、中频预失真和基带预失真3种。

根据预失真器处理信号的形式，又可以分为模拟预失真技术和数字预失真技术。

数字预失真技术是指在数字域内完成信号预失真处理的技术，一般有两种实现方式，基于非线性射频功率放大器的参数模型实现和基于查找表方式实现。

查询表预失真技术是把放大器的输入功率（或幅度）作为查询表的索引指针，把功率放大器的复增益预调整值作为指针对应内容存储在RAM表中，工作时根据输入信号的功率或幅度信息查找其对应预调整值，并将其输出给后继电路，达到线性化的目的。

在查询表的位数足够大的情况下，基于查找表LUT的预失真性能要大大优于基于模型的方法。

但位数足够大时，实现起来存在一定的困难。

基于非线性射频功率放大器的参数模型预失真技术主要通过某种函数形式，用计算的方法来得到原输入信号经过预校正器的对应输出，这种方法由于节省了用于查询表的RAM存储片而受到不少的关注和垂青。

非线性射频功率放大器的参数模型预失真理论研究中，确定一个好的多项式功放模型十分重要。

根据是否考虑功放的记忆性，可分为无记忆和有记忆的预失真。

无记忆的功放常用的模型有：针对行波管功率放大器的Saleh模型，针对固态功率放大器Rapp模型等。

有记忆的功放模型有：Wiener模型、Hammerstein 模型、Volterra级数模型建模记忆性非线性系统。

在以上模型中，Volterra级数模型建最为准确，但其系数的提取较为复杂，没有太大的实用价值。

Wiener 模型、Hammerstein棋型的参数最小而且最容易通过数字器件来实现，但是准确有效的识别其模型参数依然是非常艰巨的任务。

由于数字预失真系统对需要在基带系统中对信号进行适时数字处理，系统的结构和算法将直接影响到整个发射机系统的整体性能。

同时，优化的系统算法能够大大满足DSP芯片的计算负荷和适时性需求，能够整体降低系统实现成本。

因此，提出有效并且能够实际应用的预失真器识别算法对于数字预失真系统的应用和发展具有非常重要的意义。

对于Wiener模型的识别算法主要分为以下几种：频域算法、基于预测误差的时域算法、线性回归的初值估计法、采用Gauss白噪作为输入信号的参数识别法等。

以上各算法中，误差估计法等都要进行大量的迭代运算，而且可能出现收敛到局部最小量而非全局小量的特点；Gauss白噪信号输入还必须在系统识别时注入训练序列，增加了实际应用的复杂度；线性回归的初值估计法的精度有待提高。

对于Hammerstein模型的识别算法主要有：NG迭代算法和牛顿迭代算法是应用最为广泛的迭代算法，其主要缺点为收敛结果对于初始值很敏感，容易收敛到局部最小值。

而最小二乘法／奇异值分解法能够得到全局最小值，但不一定是最为精确的估值结果，而且计算量很大。

自适应滤波算法的研究是当今信号处理领域中最活跃的课题之一。

自适应滤波算法不仅在数字预失真技术中有应用，还广泛应用于系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵列等诸多领域。

寻求收敛速度快，计算复杂性低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。

几种典型的自适应算法有：最小均方自适应算法，仿射投影算法，RLS算法，基于QR分解的RLS算法等。

最小均方自适应算法的优点是结构简单，鲁棒性强，其缺点是收敛速度很慢。

固定步长的最小均方自适应算法在收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子的要求是相互矛盾的。

为了克服这一矛盾，人们提出了许多变步长最小均方自适应算法，这也是当前研究的热点。

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