為滿足通信系統(tǒng)中對功率放大器增長的線性度要求,數(shù)字預(yù)失真技術(shù)在本領(lǐng)域中的研究得到了重點關(guān)注。在第四代移動通信技術(shù)(4~(th) Generation,4G)已經(jīng)普及的情況下,在特定的多信道通信中,功放所引起的失真更為復(fù)雜。要利用數(shù)字預(yù)失真(Digital Predistortion,DPD)解決非線性失真將明顯區(qū)別于單信道通信。本文以多信道數(shù)字預(yù)失真技術(shù)為研究課題,重點研究多信道通信中的數(shù)字預(yù)失真模型和算法。根據(jù)各種不同的多信道通信以及不同的功率放大器,分別詳細(xì)討論了一種級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真方法、一種二維(2-dimension,2-D)的數(shù)字預(yù)失真模型以及一種三維(3-dimension,3-D)的數(shù)字預(yù)失真模型。首先,本文描述了多個基本的數(shù)字預(yù)失真模型。隨后,引入了三種多信道通信中具體的問題,并針對該問題,構(gòu)思了兩種可應(yīng)用的數(shù)字預(yù)失真結(jié)構(gòu),即級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真與多維數(shù)字預(yù)失真。此外,也說明了三種典型的數(shù)字預(yù)失真驗證平臺,并基于MATLAB搭建了可配置參數(shù)的數(shù)字預(yù)失真仿真平臺。其次,針對三種具體的多信道通信場景,提出了一種具有低復(fù)雜度、高訓(xùn)練速度、較強(qiáng)功能性的級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真方法。其中,詳細(xì)描述了基于多項式求逆的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的數(shù)字預(yù)失真原理,以及用于處理數(shù)字預(yù)失真-功率放大器系統(tǒng)回路中延遲的自適應(yīng)延時補(bǔ)償方法。借助實際的仿真,驗證了級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真相比單一結(jié)構(gòu)的預(yù)失真,具有更佳的有益效果。再次,針對雙通道信源激勵的Doherty功率放大器,對比了兩種并聯(lián)結(jié)構(gòu)的二維數(shù)字預(yù)失真器,即2-D DMP模型和2-D DVR模型。其中,通過結(jié)合直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)與間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),提出了提取模型參數(shù)更精準(zhǔn)的雙環(huán)路學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。借助實際的測試,就信號的各項非線性指標(biāo),進(jìn)一步說明了兩種2-D模型各自的有益效果。最終,又針對雙通道激勵的包絡(luò)跟蹤功率放大器,介紹了將信號的包絡(luò)的非線性項考慮在內(nèi)的三維數(shù)字預(yù)失真。由于常規(guī)的記憶多項式模型通常導(dǎo)致矩陣運算的病態(tài)條件,進(jìn)而從減少數(shù)字預(yù)失真系數(shù)和消除病態(tài)條件的角度,分別優(yōu)選了3-D DMP模型和3-D FS模型。借助實際的測試,進(jìn)一步體現(xiàn)了兩種模型各自的特點。說明了為提高運算精度,在模型系數(shù)較多時,優(yōu)選地采用3-D FS模型以避免不利的病態(tài)條件。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN722.75
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 多信道數(shù)字預(yù)失真研究概況
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 多信道數(shù)字預(yù)失真技術(shù)
    2.1 功放的行為級特性
        2.1.1 單頻帶失真
        2.1.2 雙通道失真
    2.2 數(shù)字預(yù)失真原理
    2.3 數(shù)字預(yù)失真模型
        2.3.1 FV模型
        2.3.2 MP模型
        2.3.3 GMP模型
        2.3.4 DVR模型
        2.3.5 MSA模型
    2.4 數(shù)字預(yù)失真學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)
    2.5 多信道數(shù)字預(yù)失真
        2.5.1 級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真
        2.5.2 多維數(shù)字預(yù)失真
    2.6 數(shù)字預(yù)失真驗證平臺
        2.6.1 基于模擬機(jī)的DPD平臺
        2.6.2 基于測量儀器的DPD平臺
        2.6.3 基于數(shù)字和模擬評估板的DPD平臺
    2.7 本章小結(jié)
第三章 級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真方法
    3.1 功率放大器的建模
    3.2 無記憶多項式的逆函數(shù)
        3.2.1 p階多項式的求逆方法
        3.2.2 基于正交矩陣的多項式求逆
    3.3 回路延遲補(bǔ)償
        3.3.1 互相關(guān)函數(shù)法
        3.3.2 自適應(yīng)延遲補(bǔ)償
    3.4 級聯(lián)型數(shù)字預(yù)失真器
    3.5 仿真結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 雙通道數(shù)字預(yù)失真
    4.1 雙通道傳輸
    4.2 2-DDPD結(jié)構(gòu)
        4.2.1 2-DMP模型
        4.2.2 雙環(huán)路學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)
    4.3 2-DDMP模型
        4.3.1 2-DDMP模型的提出
        4.3.2 2-DDMP模型參數(shù)提取
    4.4 2-DDVR模型
        4.4.1 2-DDVR模型的提出
        4.4.2 2-DDVR模型參數(shù)提取
    4.5 2-DDPD的測試分析
        4.5.1 2-DDPD測試平臺
        4.5.2 2-DDPD的測試過程
    4.6 本章小結(jié)
第五章 雙通道包絡(luò)跟蹤功放的線性化
    5.1 包絡(luò)跟蹤功率放大器
    5.2 3-DDPD結(jié)構(gòu)
        5.2.1 3-DMP模型
        5.2.2 非線性系統(tǒng)中的病態(tài)矩陣
    5.3 3-DDMP模型
        5.3.1 3-DDMP結(jié)構(gòu)
        5.3.2 3-DDMP表達(dá)式
    5.4 3-DFS模型
        5.4.1 3-DFS基函數(shù)
        5.4.2 3-DFS表達(dá)式
    5.5 3-DDPD模型的測試與分析
        5.5.1 3-DDPD測試平臺
        5.5.2 3-DDPD測試結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果

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本文編號：2879442