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标题: 利用数字预失真线性化宽带功率放大器 [打印本页]

作者: 我是MT 时间: 2015-8-17 15:53 标题: 利用数字预失真线性化宽带功率放大器

在无线系统中，功放(PA)线性度和效率常是必须权衡的两个参数。工程师都在寻找一种有效而灵活的基于Volterra的自适应预失真技术，可用于实现宽带RF功放的高线性度。本文将概述不同数字预失真技术，介绍一种创新性DPD线性化电路特有的自适应算法。在无线系统中，功放(PA)线性度和效率常是必须权衡的两个参数。幸运的是，基于Volterra的自适应数字预失真(DPD)线性化电路可以使无线系统中的射频PA达到高线性度高效率。这种自适应数字预失真方案扩展了功放的线性范围，同时波峰因数有降低，可以更强力驱动射频PA，而且效率更高，同时满足传输谱效率要求及调制精度要求。
这种新型数字前置补偿器已经集成到了德州仪器公司(www.ti.com)的GC5322型集成发射方案中。几百万门专用信号处理器(ASSP)采用0.13微米CMOS工艺制造，并且包含了数字上转换、振幅因数降低以及数字预失真。这种“调制不可知”处理器支持30MHz信号带宽。对第三代(3G)手机信号，可以降低峰值功率与平均功率之比(PAR)达6dB。对正交频分复用技术(OFDM)，可以改进4dB，同时满足邻近信道功率比(ACPR)和误差矢量幅值特性。可以修正高达11阶的非线性并达到200 ns的PA存储效应。对多种射频PA拓扑，一般可改善ACPR超过20dB，并且功率效率提高4倍以上，对一般基站，静态功率损耗可降低60%之多。这种灵活的基于Volterra的预处理器可以为多种射频架构、调制标准和信号带宽而优化。
像用在3G和其它新兴空中接口标准中的非恒定包络调制方案在谱上更高效，但峰均信号比更高，PA的回退必然更高。这样就降低了PA效率并增加了基站的冷却和运行成本。功效低一些的射频PA一般占总基站系统成本的30%，对环境影响相当显著。随着向“绿色”的不断发展，能源效率高的技术与不断增加的能源成本、以及目前不断提高的谱效率和及信号带宽要求，还有正在发展的标准结合起来，使功放线性度成为下一代基站的关键设计问题。多年来，提出并实施了大量的功放线性化技术，如射频前馈、射频后馈以及RF/IF预失真和后失真。其中，与传统模拟/射频线性化技术相比，自适应DPD方案已证明效率最高并且最有成本效益。DSP/ASSP计算能力的不断增加使数字预失真成为越发吸引人的选项。
GC5322发射方案将数字上变换(DUC)、振幅因数降低(CFR)以及DPD结合在高度集成的ASSP中，采用德州仪器公司C67x型DSP内置软件提供的实时自适应控制。这种发射器件可以为多种射频架构优化，支持多种空中接口标准，包括CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA、MC-GSM、WiMAX和长期演进(LTE)手机标准。这种灵活的前置补偿器可以与多种功率拓扑一起有效使用，如A/B类或Doherty放大器，设计为支持信号带宽达30MHz的通信系统。此文章分为两篇，集中说明DPD方案的硬件实现。
基于3GCDMA的无线通信系统以及采用像OFDM方法的多载波系统常可以处理高PAR或振幅因数信号。非恒定包络调制技术，如这些系统中使用的正交调幅具有严格的误差矢量幅度(EVM)要求。因为有这些要求，所以需要PA为高线性幅度和相位响应。PA的线性工作范围一般有限。PA非线性会引起发射信号互调失真，导致谱?裂和邻信道功率比(ACPR)的下降。这一问题的一种简单解决方法是把输入信号水平回退到PA，这样得到的信号就完全处于放大器的线性工作区。遗憾的是，PA功率效率在较低输入功率下下降相当大，使这种方法比最佳方法要逊色。此外，更加高级有效的放大器拓扑(如DohertyPA)甚至在回退功率水平下也出现相当大的非线性，导致EVM和ACPR性能变差。
在回退状态下工作时，目前使用的传统AB类功放的效率在5%～10%之间。但使用了振幅因数降低和自适应DPD技术后，效率可以提高3～5倍。更新型的PA拓扑，如Doherty放大器，或者甚至动态包络轨迹与DPD结合起来的AB类放大器，以及更新型的器件技术，如氮化镓(GaN)或砷化镓(GaAs)功率晶体管，可以用于获得接近50%的效率。
当前的DPD实现大多数采用无记忆线性化技术，其中采用瞬间非线性(预失真)来补偿PA的瞬间非线性行为。无记忆性功率放大器的特点是其幅度和相位传输特性，此特性一般指AM到AM(即增益压缩)和AM到PM特性。对这种无记忆性功放，可以采用一种通用查询表(LUT)做前置补偿器增益/相位校正。图1示意了一种典型DohertyPA的增益压缩和AM-PM特性。因为PA的增益和相位特性随温度、电压、元件老化而变化，要达到真正高效和有效的线性化，就需要自适应控制查询表。

对于PA必须支持更高射频调制带宽的通信系统，无记忆模式证明还不够，因为它只依赖于幅度，而不是依赖于频率。必须支持大信号带宽的PA表现出明显的记忆效应，这是由于DC偏置网络中元件的时间常数大，以及有源器件的快速热效应。这样造成PA特性随早先输入水平而变，因此需要使用能降低记忆效应的预失真结构。
任何高效的线性化方案都要求前置补偿器有高度精确的模型，如果PA采用直接学习自适应架构，则也要求有高度精确的模型。文献中提出了大量具有记忆性的非线性系统模型化技术，没有一种方法能是一个普遍的解决方案。因此，模型选择很难，并且依赖于应用。有效的PA模型必须能以合理的精度表示不同类型的非线性和记忆效应。
Volterra数列是一种更普遍的具有记忆性的时变非线性系统模型。包括多维卷积之和，分立时间因果形式下可以写成式1，式A详细给出条件，其中多维矩阵h1、h2、…hn为模型化非线性的n阶Volterra系数，Mn为非线性的有限记忆长度。鉴于RFPA考虑到长记忆深度(达1微秒)和非线性级(达11级)，上述模型在数学上无法处理。必须采用简化方案以得到实际的前置补偿器产品。这些简化可以分为两种基本方法：算术法和模型简化法。对第一种，式1中的一般Volterra模型具有许多吸引人的算术特征，可以用于得到高效实现方案。对于模型简化法，虽然需要完整的一般Volterra(或者某些其它一般模型)，如大家所知，RF功率放大器模型一般有大量Volterra项，这些项在实施中没有意义。这些项可以丢弃，不会造成线性性能出现可测量的恶化。

点击查看大图现行文献中给出了大量不同的简化前置补偿系统，都采用式1中的广义模型。下面列出这些系统中的几个：
1. 截断Volterra 文献中提出了基于直接形式、并行级联和矢量代数和其它截断Volterra系统。这些算术简化方法在线性化方面效率很高，但计算复杂，并且因为要估算的参数数量庞大，常难以实现，使其对实际应用不具吸引力。
2.Wiener系统Wiener模型是Volterra模型一种有意义的简化，包括一个线性滤波器，后接无记忆非线性。可以采用查询表对非线性进行模型化，也可用FIR滤波器线性对线性滤波器进行模型化。Werner系统在模型化大多数RF功率放大器方面的有效性有限。模型参数的估算相当复杂，这使其对实时自适应没有吸引力。
3.Hammerstein系统此外，Hammerstein模型也是Volterra模型的一种简化，包含一个无记忆非线性，后跟一个线性滤波器。这是一种简单的记忆模型，其模型参数的计算比Wiener模型要简单。这种模型对模型化所有不同类型RF功放的有效性有限。
4.Wiener-Hammerstein将一个线性滤波器、一个无记忆线性与另一个线性滤波器级联起来就构成了Weiner-Hammerstein模型。这种模型比Weiner或Hammerstein模型更加一般，包括Volterra数列许多项，可以更好地进行非线性模型化。
5. 记忆多项式限制(1)中的Volterra数列，使除了中心对角线上的项以外，各个项都为0，即只有i1=i2=i3…时hn(i1,i2,i3…) != 0，得到如式子B所示的记忆多项式模型，其中M为记忆长度，K为非线性阶数。
已经证明这种模型(及其变种)对线性化宽带功放是有效的，硬件和软件计算要求也合适。
文献中也提出了上述模型的不同组合，每一种都有其优缺点。商业上可实施的前置补偿器要求能够擅长处理大量非线性行为，对不同应用可能需要不同模型。对于这些模型中的大多数而言，前置补偿器系数适合采用最小二乘法识别的间接学习架构。
在GC5322前置补偿实施中，为易于实现，采用算术和模型简化方法的混合。通过排除不同指数排列的冗余，式1中的项数可以显著降低。可以假设Volterra系数对称，这不会有任何通用性降低。此外，功放的实际输入信号x(n)可以用其复数基带表达式x(n) = Re{ejx O nX(n)}形式表示，其中ΩO= 2 π fO，fO为感兴趣频带的中心频率。
由于对频带有限的系统，只对载波频率fO附近的成分感兴趣，Volterra数列写成复数基带信号形式将大大降低考虑的项数，有助于指导模型架构的选择。例如，偶数阶互调项离感兴趣频带很远，这样有可能进一步丢弃式1中一半的项。模型为旋转不变，这样可以进一步简化。就是说，PA输入的相位偏移在输出端产生完全相同的相位偏移。即，式1就可以简化到涉及信号和其幅度平方的乘方的积。此外，PA有因果关系为大家所了解，假设PA的线性部分为最低相位(或足够如此)。这进一步限制了Volterra项。
在大多数PA中，信号处理是分级进行的。利用这一特征，模型可以简化(特定应用需要的项数)成级联部分，每一部分匹配到满足补偿各级畸变的要求。
GC5322中实现的DPD分为三个主要部分：线性均衡器、非线性DPD以及反馈非线性补偿器和智能捕获缓冲器。通过将式1中的Volterra数列限制到只有记忆M1的线性项，线性均衡模块(式2)模型，得到：
Y1(n) = Σi=0:M1 h1(i).x(n-i) (2)
一个M1攻丝长的发射均衡器可以说明RF发射路径和PA的线性畸变，可以看作是Hammerstein模型的线性时不变的半部。这一均衡器主要补偿与PA串联的滤波，如匹配网络、多路复用器以及IF滤波。随所选的时钟率不同，GC5322中用的均衡器提供100～200ns的校正时间。这样在模拟设计中就有最大幅度和群延迟限制。发射器模拟部分2ns的峰-峰群延迟和1dB的峰-峰幅度纹波特性认为是在模拟和数字复杂性之间合理的均衡。式2的硬件实现同时对实部和虚部数据流提供了一个复数FIR滤波器。这样可以独立对实部和虚部信号路径进行均衡，并可以补偿I/Q增益/相位/延迟的不匹配。
发射ASSP的第二部分是非线性DPD。之所以需要它，是因为根据PA设计和信号带宽的不同，PA中的非线性记忆效应的范围可从几个纳秒到高达1微秒。结合到无线系统PA的高阶非线性(从AB类放大器的5阶到Doherty PA的高达11阶)，选择合适的非线性前置补偿架构可能真是一个挑战。
通过将式1中的Volterra数列限制到只有带记忆M2的非线性对角项，丢掉上述偶数项，对其进行简化，得到如式3的非线性前置补偿器模块。

点击查看大图此前置补偿器模块可以说明PA非线性的主要部分。如果忽略此模块的记忆性，就可以看作Hammerstein模型的无记忆非线性部分。有了记忆以后，可以用作基于记忆多项式的前置补偿器。将各项重新排列，得到式C的关系。
对各项如此重新整理就将公式简化到了有限脉冲响应(FIR)的形式，就可能以对硬件有效的LUT形式实现|x(n-i)|2多项式。多项式的方次受到自适应算法模型精度容差的限制。
对某些类型的射频PA，额外的记忆效应依赖于信号包络线。例如，这些记忆效应可以源自多种不同因素，如热和行为接近功率曲线的函数的多倍增益的电源瞬变。式1中Volterra数列的项涉及到要放大的信号与复数信号包络的向量积，可以用于构成在探索RFPA的记忆效应及如何用滤波器改进线性方面有用的关系。
作者：Hardik Gandhi
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参考文献
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