2 3
c k x ( n)
k 1
N
k 1
x ( n)
有记忆非线性行为模型
Volterra级数模型
y (n) h0 h1 (k1 ) x(n k1 )
k1 0 M 1
h2 (k1 , k 2 )x(n k1 )x(n k 2 )
k1 0 k 2 0 M 1 k1 0
条件
1 (r ) 2 ( A1 (r ) 0
数字预失真系统框图
TI 的预失真方案
非线性行为模型
无记忆非线性行为模型 Saleh失真模型（行波管） Rapp模型（固态功率放大器 ） 复系数多项式模型 有记忆非线性行为模型 Volterra级数模型 Wiener模型 （LTI+ Nonlinear system） Hammerstein模型 （Nonlinear system + LTI） Wiener-Hammerstein模型 并行Wiener模型 并行Hammerstein模型 记忆多项式模型 神经网络
查找表与多项式方法的比较 查找表法对于强非线性的情况下比多项式法更有利，且查找 表法实现起来方便、无需建模、精度较高，但其缺点是需要 大量的存储空间，且查找表的收敛速度慢。 与查找表法相比，多项式方法的优点是收敛速度快且不需要 大量的存储空间，而其缺点是需要许多的乘法运算，对硬件 的要求较高，且非线性较强时，误差也比查找表法大。
M 1 M 1
h p (k1 ,, k p )x(n k1 ) x(n k p )
k p 0
M 1
Wiener模型
Hammerstein模型
有记忆非线性行为模型
记忆多项式模型
y ( n)
M 1 N

q 0 k 1 Optichron公司的 OP6180（DPD） ，OP4400(DPD) 和 OP5000（CFR） TI的GC5322 (包括了CFR和DPD) 凌力尔特公司的 LTM9003 预失真接收器(包括反馈的 正交解调、滤波、AD转换，直接得到数字的反馈信号) 美信公司的MAX2009（模拟预失真芯片）
功放的非线性失真频谱
当非恒定包络的调制信号通过非线性的功率放大器后将产生带内和 带外失真，使输出信号频谱扩展，干扰邻近信道，增大通信系统误 码率。
线性化及效率增强技术介绍
传统的放大器线性方法是功率回退，然而，工作点 的回退降低了功放的电源利用效率并导致很高的热 耗散。随着移动通信技术的发展的要求，上世纪八 十年代射频功率放大器线性化技术飞速发展，人们 提出了一系列的功放线性化和效率增强技术
前馈 负反馈 LINC 预失真(包括模拟预失真和数字预数字) 包络跟踪（ET） 包络消除和恢复(EER) Doherty技术
功放线性化技术比较
线性化技术 前馈 负反馈 LINC 模拟预失真
校正能力（dB） 30-35 15-20 30-35 5-10
校正带宽 较宽 较窄 适中 适中
调制器补偿验证平台
调制器IQ不平衡及非线性补偿
预失真验证平台
双音预失真实验结果
16QAM预失真实验结果
功放的非线性特性
无记忆
有记忆
y (n) F ( x(n)) (其 x(n) re j ) 中 A(r )e j ( ( r ))
y(n) F ( x(n), x(n 1),...,x(n m)) A(rn ,...,rnm )e j ( ( rn ,...,rn m ))
非迭代查找表预失真原理
幅度线性增长 的训练序列 输入 输出
i j e N
ri e j ( i ) (i 1,..., N )
预失真查找表 输入 预失真 功放输出
ri e
j
i j ( i ) e N
ri e j ( i i ) ri e j
非迭代查找表预失真仿真结果
国内外现状
近年来，国外大的通信公司、研究单位和高校都积极投入研究， 并且已有各种线性化技术及产品的成功实现，如Xilinx 、 Altera、TI等提出了自己的解决方案。国内的中兴通讯、华为 等公司,一些研究所及重点高校也在积极开展这方面的研究工 作，并取得不少成果。
现有的几种预失真集成芯片介绍
复杂度 高 低 高 低
数字预失真
20-30
适中
中
数字预失真基本原理
vi re j v p A1 (r )e j ( 1 ( r )) vo A2 ( A1 (r ))e j ( 1 ( r ) 2 ( A1 ( r ))) kre j
A2 ( A1 (r )) kr
我们目前的研究进展
主要研究的几个方面： 欠采样在预数真中的应用 非迭代查找表预失真方法 单反馈数字预失真 调制解调器IQ不平衡及其非线性补偿 环路延时估计
欠采样的应用
非迭代查找表预失真框图
自适应算法需要大量的迭代运算，且存在收敛性的问题。为避开繁琐的迭代 运算及自适应算法收敛性的问题，可采用非迭代的预失真方法，采用训练序 列的方式来获得预失真器中查找表的值，从而简化了查找表参数的获取过程
研究目的和意义
早期的移动通信系统 恒定包络的调制技术，对功率放大器线性度的要求不高 现代移动通信系统 用宽带数字传输技术和高频谱利用率的调制技术（如OFDM、 WCDMA、QAM等）,所传输的信号具有非恒定包络、宽频带和 高峰平比等特点，对功率放大器线性度的要求较高 功率放大器线性化技术已成为下一代无线通信系统的关键技术 之一。其中，数字预失真技术具有稳定、灵活、高效、宽带宽 与自适应等优势，能达到中等程度的线性化，是比较有前途的 一种线性化技术。
无记忆非线性行为模型
ar A(r ) 1 ar 2
A(r ) r (1 r 2 p )
复系数多项式模型
1 2p
Saleh模型
r 2 (r ) 1 r 2
(r ) 0
Rapp模型
y (n) c1 x(n) c 2 x(n) x(n) c3 x(n) x(n) c 4 x(n) x(n) ...
数字预失真线性化技术
报告人: 詹鹏
主要内容
研究目的、意义及国内外现状 数字预失真介绍
功率放大器非线性特性 线性化及效率增强技术 数字预失真基本原理 非线性行为模型 预失真学习结构 预失真的实现方式 延时估计及IQ不平衡 发展趋势及需要解决的问题
我们目前的研究进展
延时估计及IQ不平衡问题
延时估计的方法 常用整数倍延时估计 方法：互相关、傅里 叶变换、自适应滤波 小数延时估计（插值） IQ不平衡（加数字补偿器） 增益和相位不平衡、 直流偏移误差 正交调制解调器还存 在非线性失真
发展趋势及需要解决的问题
1. CFR + DPD + Doherty (目前流行的高效线 性化方案) 2. 简易且更精确的非线性行为模型 3. DPD与其它效率增强技术的结合 4. 进一步提高预失真的线性化性能，降低或者消 除系统中其它失真的影响（如调制解调器的IQ 不平衡失真及非线性失真、环路中滤波器幅频 失真、噪声的影响）
k 1
x(n q )
M 1
F ( x(n q ) ) x(n q )
有记忆非线性行为模型
神经网络
常用的预失真学习结构
1.直接学习结构
2.直接逆间接学习结构
3. 基于模型识别的间接学习结构
数字预失真的实现方式
查找表（LUT）法 映射预失真 极坐标预失真 复增益预失真 多项式法