資料介紹
在寬帶無線通信系統中,高功率放大器HPA 因其非線性和記憶特性,將會導致頻譜再生和鄰道干擾。本文論述了在FPGA 硬件平臺上實現基于Volterra 級數間接學習型的預失真器,采用LMS 自適應算法在線實時更新預失真器的權重系數,從而有效消除高功率放大器的非線性失真。實驗結果表明,該設計可以有效降低功放的互調失真(IMD),進而提高發射機系統的性能。
在現代無線通信系統中,為了達到更高的傳輸速率和更高的頻譜利用率,諸如OFDM 等多載波調制技術正得到越來越廣泛的應用,但是由于調制信號包絡變化,對射頻功率放大器的非線性失真極其敏感,容易導致頻譜再生和鄰道干擾,因此,射頻功率放大器的線性化技術一直是通信領域一個重要的研究課題。在所有線性化技術中,數字基帶預失真技術由于其具有靈活而有效的特性而得到廣泛的研究。之前很多對預失真技術的研究大都局限于無記憶非線性放大器,這是由于當信號帶寬遠小于放大器帶寬時,放大器的記憶效應可以忽略,然而隨著OFDM 和WCDMA 等寬帶技術的應用,放大器的記憶效應開始凸顯,因此,研究有記憶性的非線性放大器的預失真技術是一個非常重要的問題,對此,目前主要的研究大都停留在算法仿真層面上。在本文中,我們在FPGA 硬件平臺上實現基于Volterra 級數間接學習型的預失真器,采用LMS 自適應算法在線實時更新預失真器的權重系數,實現對數字基帶信號的預失真,從而有效降低信號的互調失真。
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