本文關(guān)鍵詞：寬帶MIMO-OFDM系統(tǒng)數(shù)字預失真關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文研究適用于多輸入輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)發(fā)射機的寬帶數(shù)字預失真關(guān)鍵技術(shù)。針對現(xiàn)有寬帶無線MIMO-OFDM數(shù)字預失真技術(shù)面臨的關(guān)鍵難點問題與挑戰(zhàn),重點研究了兩類MIMO數(shù)字預失真實現(xiàn)方法:補償串擾(Crosstalk)型MIMO系統(tǒng)數(shù)字預失真方法,以及補償IQ不平衡(IQ Imbalance)型MIMO系統(tǒng)數(shù)字預失真方法。首先,論文總結(jié)了現(xiàn)有MIMO數(shù)字預失真技術(shù)的發(fā)展演進及其存在的關(guān)鍵問題;基于典型的MIMO-OFDM系統(tǒng)發(fā)射機架構(gòu),介紹了功放非線性模型及模型辨識結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù),給出衡量MIMO數(shù)字預失真方法性能的評價指標;隨后,重點分析了MIMO系統(tǒng)預失真技術(shù)面臨的兩種主要干擾效應:串擾效應和IQ不平衡效應,著重分析了這兩種干擾效應產(chǎn)生的原因、描述模型及其對MIMO系統(tǒng)綜合性能的影響;進一步,分析評價了現(xiàn)有的幾種典型MIMO系統(tǒng)預失真方法,對其各自技術(shù)的優(yōu)缺點和性能指標,如帶外功率譜密度(PSD)、誤差矢量幅度(EVM)和歸一化均方誤差(NMSE)等方面進行了分析對比。以此為基礎(chǔ),本文針對現(xiàn)有MIMO數(shù)字預失真方法大多僅補償串擾效應而未考慮IQ不平衡效應的缺陷,提出了一種帶IQ補償器的交叉式數(shù)字預失真(Crossover Digital Predistorter,CO-DPD)改進方法,通過在CO-DPD方法的反饋鏈路上增加IQ補償器,可對由正交解調(diào)器所引起的IQ不平衡加以補償;同時,該交叉結(jié)構(gòu)還能有效抑制功放輸入的串擾效應。給出了該方法詳盡的信號處理流程和算法步驟,并從功率譜密度、鄰近信道功率比、誤差矢量幅度、歸一化均方誤差等方面分析了該方案的可行性。理論分析和仿真結(jié)果表明,在2?2的MIMO-OFDM系統(tǒng)發(fā)射端預失真器中,若存在3%的幅度不平衡、3相位不平衡及-20dB串擾,相較于傳統(tǒng)CO-DPD預失真技術(shù),該改進方法可以有效抑制帶外頻譜的再生,將信號的EVM降低10dB,將信號的NMSE降低15dB,達到同時補償IQ不平衡和串擾效應的目的。進一步,針對現(xiàn)有的MIMO數(shù)字預失真技術(shù)大多采用最小二乘(Least Squares,LS)算法提取預失真系數(shù)所導致的高計算復雜度問題,提出了一種聯(lián)合補償串擾和IQ不平衡的自適應MIMO預失真方法。該方法在預失真器之后增加一個串擾預消除模塊,同時在反饋鏈路上增加一個IQ不平衡補償器,利用自適應學習算法估計串擾系數(shù)和預失真器系數(shù)。理論分析和仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)CTC-DPD方法相比,所提方法能同時高效抑制串擾和IQ不平衡效應,提高MIMO系統(tǒng)預失真器的抗干擾能力;而且,由于采用了自適應的學習算法,可獲得更低的計算復雜度,利于實際應用。
【關(guān)鍵詞】：MIMO 數(shù)字預失真 功率放大器 串擾 IQ不平衡
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號對照表12-13
• 縮略語對照表13-17
• 第一章 緒論17-27
• 1.1 研究背景、目的與意義17-20
• 1.2 MIMO預失真技術(shù)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀20-24
• 1.3 本文創(chuàng)新點及篇章結(jié)構(gòu)24-27
• 第二章 MIMO系統(tǒng)預失真模型及其理論基礎(chǔ)27-53
• 2.1 MIMO系統(tǒng)預失真模型27-36
• 2.1.1 MIMO系統(tǒng)預失真模型27-28
• 2.1.2 功放非線性模型28-31
• 2.1.3 模型辨識學習結(jié)構(gòu)31-32
• 2.1.4 技術(shù)指標32-36
• 2.2 MIMO系統(tǒng)預失真器存在的主要干擾效應36-43
• 2.2.1 串擾效應36-41
• 2.2.2 IQ不平衡效應41-43
• 2.3 現(xiàn)有的MIMO系統(tǒng)預失真方法43-52
• 2.3.1 交叉數(shù)字預失真CO-DPD43-45
• 2.3.2 串擾消除數(shù)字預失真CTC-DPD45-47
• 2.3.3 交叉神經(jīng)網(wǎng)絡預失真CO-NNPD47-49
• 2.3.4 MIMO-PD方法49-52
• 2.4 本章小結(jié)52-53
• 第三章 帶IQ補償器的CO-DPD預失真模型改進方法53-69
• 3.1 現(xiàn)有補償串擾型MIMO預失真方法對比53-60
• 3.1.1 現(xiàn)有MIMO預失真方法的對比53-54
• 3.1.2 仿真驗證與分析54-60
• 3.2 帶IQ補償器的CO-DPD改進方法60-68
• 3.2.1 新提出方法的描述60-63
• 3.2.2 算法仿真與分析63-68
• 3.3 本章小結(jié)68-69
• 第四章 聯(lián)合補償串擾和IQ不平衡的自適應預失真方法69-83
• 4.1 自適應辨識算法69-70
• 4.2 聯(lián)合補償串擾和IQ不平衡的自適應新方法70-75
• 4.2.1 新方法的原理71-73
• 4.2.2 新方法的詳細步驟73-75
• 4.3 算法仿真與分析75-82
• 4.4 本章小結(jié)82-83
• 第五章 總結(jié)與展望83-87
• 5.1 全文工作總結(jié)83-84
• 5.2 進一步研究展望84-87
• 參考文獻87-93
• 致謝93-95
• 作者簡介95-96

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本文編號：452083