基于自適應(yīng)基帶預(yù)失真的高效率發(fā)射技術(shù)?

鄭金秀

（中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，成都610036）

基于自適應(yīng)基帶預(yù)失真的高效率發(fā)射技術(shù)?

鄭金秀

（中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，成都610036）

在Volterra級(jí)數(shù)系統(tǒng)理論框架下，闡述并分析了自適應(yīng)基帶預(yù)失真系統(tǒng)的間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)、記憶多項(xiàng)式行為模型與遞歸最小二乘算法，針對(duì)衛(wèi)星通信提出了一種基于自適應(yīng)基帶預(yù)失真的高功率高效率發(fā)射技術(shù)。仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

衛(wèi)星通信；高效率發(fā)射；基帶預(yù)失真

1 引言

航天測(cè)控中，通常采用MSK、OQPSK等恒包絡(luò)調(diào)制方式。但是，這些調(diào)制方式頻率利用率低，隨著對(duì)數(shù)傳速率的要求越來(lái)越高，這一缺陷將日漸突出，如第二代跟蹤與數(shù)據(jù)中繼衛(wèi)星系統(tǒng)（TDRSS），其傳輸速率要求達(dá)到800Mbit／s。所以，在帶寬受限系統(tǒng)中采用16QAM等高維調(diào)制以及OFDM等寬帶傳輸體制構(gòu)成的高效傳輸波形逐漸成為衛(wèi)星通信的候選。

高效傳輸波形往往失去了恒包絡(luò)特性，具有較高的峰值平均功率比，如：?jiǎn)屋d波16QAM信號(hào)，峰值平均功率比大約為6.3 dB；OFDM信號(hào)則與載波數(shù)有關(guān)，載波數(shù)越多，峰值平均功率比越大，其最大峰均比為載波數(shù)目。從OFDM信號(hào)歸一化功率的累積分布（CDF）曲線［1］來(lái)看，一般情況下，需要考慮的峰均比為8～10 dB。然而，在衛(wèi)星通信中，相較于頻譜效率，功率效率常常是更為重要的要求。為提高功率效率，功率放大器往往工作在臨近飽和區(qū)。在這種情況下，具有較大峰值平均功率比的信號(hào)在發(fā)射中會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的非線性失真，造成帶內(nèi)畸變和帶外頻譜再生。若回退到功放的線性區(qū)，則可能導(dǎo)致80%～90%的功率轉(zhuǎn)化為熱耗。還需指出的是，對(duì)于寬帶信號(hào)，功放還表現(xiàn)出記憶效應(yīng)，即功放當(dāng)前輸出不僅與當(dāng)前輸入有關(guān)，還與以前的輸入有關(guān)。記憶效應(yīng)也會(huì)惡化傳輸性能。所以，若采用高效傳輸波形進(jìn)行寬帶傳輸，則需針對(duì)功放的非線性特性，進(jìn)行發(fā)射的線性化處理，同時(shí)抑制功放的記憶效應(yīng)。

線性化發(fā)射技術(shù)主要有EE＆R（包絡(luò)消除與恢復(fù)）法［2］、負(fù)反饋法［3］、前饋法［4］、LINC（非線性器件的線性放大）法［5］、Doherty技術(shù)［6］和預(yù)失真［7］法等。EE＆R法存在限幅器非理想、調(diào)制性能不穩(wěn)定、包絡(luò)帶寬受限以及包絡(luò)與相位的同步等問(wèn)題；負(fù)反饋法同樣帶寬受限，且容易產(chǎn)生系統(tǒng)穩(wěn)定性問(wèn)題；前饋法存在射頻通道之間的同步問(wèn)題；LINC技術(shù)對(duì)兩條通道的幅相不平衡敏感，且在功率合成時(shí)的損耗對(duì)整個(gè)功放的增益有較大影響；Doherty技術(shù)則受限于工作頻段較窄。在預(yù)失真技術(shù)中，又可分為基帶預(yù)失真、中頻預(yù)失真和射頻預(yù)失真，其中的基帶預(yù)失真可借助高性能的數(shù)字信號(hào)處理，自適應(yīng)地補(bǔ)償功放的非線性及其變化，并抑制記憶效應(yīng)。因而，可采用自適應(yīng)基帶預(yù)失真技術(shù)進(jìn)行線性化處理。

2 自適應(yīng)基帶預(yù)失真

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

功放的基帶預(yù)失真線性化是指求出功放等效基帶系統(tǒng)的逆系統(tǒng)，在基帶對(duì)信號(hào)進(jìn)行與功放非線性特性互補(bǔ)的預(yù)失真，從而使得信號(hào)通過(guò)功放后，表現(xiàn)為線性放大。由于非線性系統(tǒng)的級(jí)聯(lián)一般不滿足交換律，所以，在給出自適應(yīng)基礎(chǔ)預(yù)失真系統(tǒng)體系架構(gòu)之前，針對(duì)非線性系統(tǒng)的逆，先給出前逆與后逆兩個(gè)定義。

前逆系統(tǒng)：作用于非線性系統(tǒng)之前的逆系統(tǒng)，即信號(hào)通過(guò)非線性系統(tǒng)的前逆系統(tǒng)作用后，再通過(guò)非線系統(tǒng)本身的作用，輸出為信號(hào)本身。

后逆系統(tǒng)：作用于非線性系統(tǒng)之后的逆系統(tǒng)，即信號(hào)通過(guò)非線性系統(tǒng)本身的作用后，再通過(guò)其后逆系統(tǒng)作用，輸出為信號(hào)本身。

作為泰勒級(jí)數(shù)的擴(kuò)展，Volterra級(jí)數(shù)［8］是描述功率放大器非線性的典型工具，同時(shí)還可表征功放的記憶效應(yīng)。文獻(xiàn)［9］指出，對(duì)于通常的Volterra系統(tǒng)，可用P階Volterra系統(tǒng)去逼近其逆，且前逆與后逆相同。由此，可得出如圖1所示的基于間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的基帶預(yù)失真高效發(fā)射系統(tǒng)。

圖1 基帶預(yù)失真高效率發(fā)射系統(tǒng)Fig.1 Schematic diagram of a high efficient transmitting system based on baseband predistortion

在不影響分析的情況下，圖1省去了模數(shù)與數(shù)模變換以及射頻通道的作用過(guò)程。相應(yīng)地，功率放大器模塊是真實(shí)功率放大器的等效基帶模型，僅表征功放的記憶效應(yīng)與非線性行為特性。參數(shù)估計(jì)模塊對(duì)預(yù)失真器1和預(yù)失真器2進(jìn)行相同的調(diào)節(jié)，預(yù)失真器1與預(yù)失真器2分別是前逆系統(tǒng)和后逆系統(tǒng)，具有相同的結(jié)構(gòu)。若功率放大器沒(méi)有造成信號(hào)畸變，則y( n)=u( n)，從而x＾( n)=x( n)。所以，利用參數(shù)估計(jì)模塊調(diào)節(jié)預(yù)失真器1與預(yù)失真器2，使得e( n)趨于零，則完成了對(duì)功放記憶效應(yīng)和非線性的校正。同樣地，當(dāng)由于器件老化、環(huán)境等因素的變化導(dǎo)致功放行為特性發(fā)生變化時(shí)，參數(shù)估計(jì)模塊會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)預(yù)失真器1和預(yù)失真器2的參數(shù)，使得e（n）趨于零，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)功放特性變化的自動(dòng)跟蹤。

2.2 預(yù)失真器模型

本文中的預(yù)失真器與功放模型都源于Volterra級(jí)數(shù)。Volterra級(jí)數(shù)由多維卷積的和構(gòu)成［10］。對(duì)于具有輸入信號(hào)為v( n)、M個(gè)記憶抽頭的Volterra級(jí)數(shù)z( n)，其離散時(shí)間形式可寫(xiě)成：

式中，zk(n)是輸入信號(hào)v( n)與核函數(shù)hk的k維卷積。

式中，2P+1為考慮的非線性階數(shù)，Q為記憶長(zhǎng)度。P、Q取值越大，對(duì)功放的建模或預(yù)失真器性能越高，但對(duì)系統(tǒng)處理能力要求也越高。

本文中預(yù)失真器采用記憶多項(xiàng)式模型，取P= 2、Q=2。圖1中的參數(shù)估計(jì)模塊則是估計(jì)記憶多項(xiàng)式系數(shù)。

2.3 參數(shù)估計(jì)算法

令對(duì)Volterra級(jí)數(shù)進(jìn)行變形［11］，并截取主要影響項(xiàng)［12］，可得記憶多項(xiàng)式模型：

則由式（3）可知：

當(dāng)完成校正后，x＾(n)=x(n)，所以有x(n)= wHY(n)，求解則可得預(yù)失真器系數(shù)

在實(shí)際應(yīng)用中，由于存在熱噪聲、測(cè)量誤差等噪聲源，同時(shí)考慮矩陣直接求逆的可實(shí)現(xiàn)性，常常采用RLS［13］算法來(lái)遞歸地求解此類問(wèn)題。相對(duì)于LMS［10］算法，RLS算法收斂快，殘差小。本文采用的RLS算法流程及相關(guān)初始值或變量設(shè)置如下。

3 仿真

仿真中，采用Wiener-Hammerstein（W-H）［14］模型模擬功放行為。W-H模型是Volterra級(jí)數(shù)模型的特例，也是衛(wèi)星通信中常用的功放模型，結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 Wiener-Hammerstein模型Fig.2Wiener-Hammersteinmodel

圖2 中：

仿真信號(hào)為8 MHz帶寬的16QAM信號(hào)。仿真結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 預(yù)失真對(duì)頻譜再生的抑制作用Fig.3 Suppression function of predistortion on spectrum regeneration

圖4 星座圖比較Fig.4 Comparison of constellation

由圖3可以看出，接入預(yù)失真器后，相對(duì)無(wú)預(yù)失真處理來(lái)說(shuō)，鄰道功率比（ACPR）明顯好轉(zhuǎn)，約有15 dB的提升。無(wú)預(yù)失真處理時(shí)，EVM約為23%，經(jīng)預(yù)失真處理后，EVM約為1.2%，也得到了大大改善。圖4的星座圖也直觀地反應(yīng)了預(yù)失真處理提高了EVM指標(biāo)。由圖4（a）可以看出，無(wú)預(yù)失真處理時(shí)，星座圖發(fā)生了扭曲和旋轉(zhuǎn)，信號(hào)明顯畸變。圖4（b）和圖4（c）分別給出了有預(yù)失真處理和理想信號(hào)的星座圖，可以看出，兩者幾乎一致。

可見(jiàn)，預(yù)失真處理有效地抑制了信號(hào)的帶外頻譜再生和帶內(nèi)失真，可支持在功放不回退的情況下進(jìn)行有效發(fā)射。

4 結(jié)論

本文提出的基帶預(yù)失真高效率發(fā)射方法，可支持衛(wèi)星通信中的高效率發(fā)射。該方法采用間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)避免了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的直接求逆，結(jié)合遞歸最小二乘算法，解決了可實(shí)現(xiàn)性問(wèn)題，采用的多項(xiàng)式模型簡(jiǎn)單有效，使得該方法易于實(shí)現(xiàn)。仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

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High Efficient Transm itting Technology Based on Baseband Predistortion for Satellite Communication

ZHENG Jin-xiu
（Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China）

Within the framework of Volterra systems，the indirect learning architecture，memory polynomial behaviormodel and recursive least square（RLS）algorithm are discussed and analysed.Consequently，based on adaptive basedband predistotion，a high power and high efficient transmittingmethod for satellite communication is presented.Simulation demonstrates the effectiveness of thismethod.

satellite communication；high efficient transmitting；baseband predistortion

the B.S.degree from Sichuan University in 2000.Her research direction is aerospace TT＆C.

1001-893X（2011）07-0170-04

2011-04-14；

2011-06-03

TN927；TN911

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2011.07.035

鄭金秀（1976—），女，四川羅江人，2000年于四川大學(xué)獲學(xué)士學(xué)位，現(xiàn)為工程師，主要研究方向?yàn)楹教鞙y(cè)控。

Email：zjx1xiu＠sina.com

ZHENG Jin-xiu was born in Luojiang，Sichuan Province，in 1976.She