数字预失真(DPD)算法研发工具和验证方案
DPD数字预失真
/zhuanti/Digital-pre-distortion/#C837I2979DPDDPD简介∙·DPD概述∙·DPD具体介绍DPD应用∙·DPD功放的侦测接收通道设计∙·基于Agilent 仪器和ADS 软件的DPD∙LTM9003-12位DPD接收器子系统∙·数字电视发射机自适应DPD技术DPD概述DPD(Digital Pre-Distortional)简单来说就是数字预失真。
PA线性化技术更大的突破是可使信号预失真。
预失真是PA线性化的“法宝”，不过这也非常复杂，并要求了解PA失真特性——而该特性的变化方式非常复杂。
预失真原理：通过一个预失真元件(Pre-distorter)来和功放元件(PA)级联，非线性失真功能内置于数字、数码基带信号处理域中，其与放大器展示的失真数量相当(“相等”)，但功能却相反。
将这两个非线性失真功能相结合，便能够实现高度线性、无失真的系统。
数字预失真技术的挑战在于PA的失真(即非线性)特性会随时间、温度以及偏压(biasing)的变化而变化，因器件的不同而不同。
因此，尽管能为一个器件确定特性并设计正确的预失真算法，但要对每个器件都进行上述工作在经济上则是不可行的。
为了解决上述偏差，我们须使用反馈机制，对输出信号进行采样，并用以校正预失真算法。
数字预失真采用数字电路实现这个预失真器(Predistorter)，通常采用数字信号处理来完成。
通过增加一个非线性电路用以补偿功率放大器的非线性。
这样就可以在功率放大器(PA)内使用简单的AB类平台，从而可以消除基站厂商制造前馈放大器(feedforwardamplifier)的负担和复杂性。
此外，由于放大器不再需要误差放大器失真矫正电路，因此可以显著提高系统效率。
预失真线性化技术，它的优点在于不存在稳定性问题，有更宽的信号频带，能够处理含多载波的信号。
预失真技术成本较低，工艺简单，便于生产，效率较高，一般可以达到19%以上。
dpd 数字预失真
dpd 数字预失真数字预失真（Digital Predistortion，简称DPD）是一种在通信系统中用于抑制非线性失真的技术。
在无线通信中，由于传输信号经过放大器等非线性设备时，会引入失真，降低了通信质量。
DPD技术的出现解决了这个问题，提高了通信系统的性能。
传统的通信系统中，信号经过放大器放大后会出现失真，主要表现为信号的非线性畸变。
这种失真会导致信号的频谱扩展，频谱间相互干扰，从而影响接收端的解调性能。
为了解决这个问题，人们提出了数字预失真技术。
数字预失真技术是通过对发送信号进行预处理，使其与放大器的非线性特性相互抵消，从而抑制失真。
具体来说，数字预失真技术通过对发送信号进行非线性变换，使其频谱与放大器的非线性特性相适应，从而在放大器中引入与信号失真相反的变换，使得输出信号接近于原始信号，降低了失真的程度。
数字预失真技术的实现主要包括两个步骤：建立预失真模型和实施预失真算法。
首先，需要对放大器的非线性特性进行建模，得到一个数学模型。
这个模型可以通过测量或者数学建模的方式获取。
然后，根据模型，设计相应的预失真算法，对发送信号进行预处理，实施预失真。
通过不断优化算法，可以提高预失真效果，使得输出信号更接近于原始信号。
数字预失真技术在实际应用中取得了显著的效果。
它可以提高通信系统的性能，降低误码率，提高传输速率，延长系统的覆盖距离等。
在现代无线通信系统中，数字预失真技术被广泛应用于LTE、5G等高速无线通信系统中，取得了良好的效果。
总结起来，数字预失真技术是一种用于抑制非线性失真的技术。
它通过对发送信号进行预处理，使其与放大器的非线性特性相抵消，从而降低失真的程度。
数字预失真技术在无线通信系统中应用广泛，可以提高系统的性能，提高传输速率，延长系统的覆盖距离等。
通过不断优化算法，数字预失真技术将在未来的通信系统中发挥更加重要的作用。
dpd 数字预失真
dpd 数字预失真DPD数字预失真，是一种在数字通信系统中常见的问题，指的是信号在传输过程中受到噪声和失真的影响，导致接收端信号与发送端信号存在差异。
本文将从DPD数字预失真的定义、原因、影响以及解决方法等方面进行探讨。
我们来了解一下DPD数字预失真的定义。
DPD是指数字预失真（Digital Pre-Distortion）技术，它是一种用于抵消功放（Power Amplifier）非线性失真的技术。
在通信系统中，功放是将信号放大到合适的水平的重要组件之一。
然而，由于功放的非线性特性，输入信号与输出信号之间会产生失真，导致信号质量下降。
DPD技术通过预先对输入信号进行处理，使其与功放的非线性特性相抵消，从而达到减小失真的目的。
接下来，我们来探讨一下造成DPD数字预失真的原因。
首先，功放的非线性特性是主要原因之一。
功放在工作过程中，由于电流、电压等因素的影响，会产生非线性失真。
其次，传输信道中的噪声也会对信号造成影响，进一步增加了数字预失真的可能性。
此外，传输信道的频率响应不均匀也会导致信号失真。
这些因素的综合作用导致了DPD数字预失真的产生。
DPD数字预失真对通信系统的影响是非常显著的。
首先，它会导致信号的频谱扩展，使得信号的带宽变宽，从而降低了信号的传输速率。
其次，DPD数字预失真会导致信号的功率谱密度增加，使得信号的能量分布不均匀，进而影响信号的接收质量。
此外，DPD数字预失真还会导致信号的相位变化，进一步影响信号的解调和恢复。
为了解决DPD数字预失真问题，人们提出了一些有效的方法和技术。
首先，可以通过对功放进行线性化处理来减小非线性失真。
线性化技术包括预失真技术、反馈控制技术等。
其次，可以通过增加信号的纠错码来减小信道噪声对信号的影响，提高信号的可靠性。
此外，还可以采用自适应均衡技术、自适应调制技术等来抵消传输信道的频率响应不均匀。
DPD数字预失真是数字通信系统中常见的问题，会导致信号质量下降和传输速率降低。
数字预失真算法
数字预失真 (DPD)
数字预失真是一种数字信号处理技术，用于线性化功率放大器 (PA)。
PA 在高功率
等级下工作时会产生非线性失真，导致信号失真和频谱效率降低。
DPD 的原理
DPD 的基本原理是预失真输入信号，以补偿 PA 的非线性。
这可以通过以下步骤实现：
1.建模PA 非线性：测量PA 的幅度和相位响应，以创建其非线性特性的模型。
2.反演非线性：使用模型的逆函数预失真输入信号。
这将抵消 PA 的非线性，
产生线性化后的输出。
3.自适应调整：随着温度、功率水平和其他因素的变化，PA 的非线性特性会
发生变化。
DPD 算法必须不断调整，以确保持续的线性化。
DPD 算法类型
有各种不同的 DPD 算法，包括：
•模型参考 DPD：使用 PA 的详细物理模型。
•行为模型 DPD：使用更简单的数学模型，捕获 PA 的主要非线性。
•波形记忆 DPD：存储 PA 的过去输出，以预测和补偿非线性。
•神经网络 DPD：使用神经网络来近似 PA 的非线性。
优点
DPD 提供以下优点：
•降低信号失真
•提高频谱效率
•提高功率放大器的线性度
•延长 PA 的使用寿命
应用
DPD 广泛应用于各种无线通信系统，包括：
•移动电话
•基站
•雷达
•卫星通信
结论
数字预失真是一种强大的技术，用于线性化功率放大器。
它通过预失真输入信号来补偿 PA 的非线性，从而提高系统性能并延长 PA 的使用寿命。
各种 DPD 算法可提供不同的复杂度和性能权衡，使其适用于各种无线通信应用。
DPD原理及实现
张永丽/2013.11.04
目录
01
DPD的基本原理
Hale Waihona Puke 02 DPD的实现方式03
DPD的影响因素
04 DPD的问题定位
DPD的产生背景
正交调制和多载波信 号是高峰均比信号 功放
互调失真
带内失真
邻道功率比（ACPR）增加
较严重的邻信道干扰
降低误码比特率性能 误差矢量幅度（EVM）增大
18pt驱动配置训练序列根据建立小区的模式配置对应的训练序列并将dsp存储的训练序列収送给fpgadsp进行系数计算fpga完成预失真fpga抓反馈dfe根据驱动配置在特殊时隙収送训练序列trxiq采集反馈数据収送给dspdsp生成lut表对反馈数据进行零中频校准完成反馈数据与训练序列的同步以及幅度调整根据模型计算dpd系数双频小区构建幅度划分lut表非均匀幅度量化lut表预失真查找lut表单频小区构建幅度划分lut表预失真查找lut表dsp给fpga的lut表储存在dfe中为公共lut表
02 DPD的实现方式
03
DPD的影响因素
04 DPD的问题定位
DPD的基本框图
算法基本流程
开始 读取反馈及训练序列 训练序列 定标 反馈去直流镜像校准 反馈和训练序列同步 并记录位置 训练序 列截点 反馈数据截点 反馈数据做幅度校准 计算DPD系数 DPD系数 正确？ N
Y
进行预失真 结束
告警
DPD系数和为1时效果最好，一般情况下在1.05左右 目前出现的基本都在[0.8~1.3]之间的都属于正常 DPD系数最大值不超过1.25 DPD系数和的绝对值不超过2
0.000016549313725 + 0.000020925701203i
dpd数字预失真
dpd数字预失真DPD数字预失真：减小无线通信信号的非线性失真在无线通信中，数字预失真（DPD）已成为一种被广泛使用的技术，用于消除由高功率放大器（PA）引起的信号失真。
信号的非线性失真是由于 PA 的非线性响应导致的，这会严重影响通信质量并增加误码率。
DPD技术通过在发送端引入一个修正信号，预测信号失真的趋势并消除它，这有助于提高信号质量，减少误码率并提高信号传输速度。
在DPD技术的实现中，通过在TX信号链路中添加一个修正DSP（数字信号处理器），可以进行预测和校正信号失真。
修正DSP会提取在PA中引起的系统非线性，这些非线性会导致发送信号失真，然后将修正信号添加到TX信号中。
修正信号基本上是TX信号的反向版本，它可以抵消PA 中失真信号的影响，并弥补信号的形状和相位变化，从而恢复信号，改善信号质量并提高传输速度。
DPD技术可以使用不同的算法和方法实现，包括基于模型的方法和无模型方法。
基于模型的DPD算法需要建立一个PA模型，然后使用该模型来预测和校正信号失真。
这可以通过利用PA前向传输、非线性特性和反向传输来实现，从而获得PA的完整模型。
然后，可以使用模型来预测应该添加到信号中的修正信号。
然而， PA模型建立和校正过程比较繁琐和复杂，因此在实际应用中使用广泛有限。
无模型DPD算法则不需要PA模型，而是直接从输入信号推导出修正信号。
其中，传统方法包括基于所采用信号的功率、相位或显示性能参数来推导出修正信号。
例如，可以使用逆学习算法来计算信号失真，并相应地修正信号。
然而，由于信号失真的非线性性质，这种方法并不一定能够准确地推导出修正信号。
因此，基于人工智能和机器学习的无模型DPD算法已逐渐流行开来。
这种方法通过采用神经网络模型（NN）来实现信号失真的智能预测和校正，以提高校正精度和通信质量。
然而，DPD技术也存在一些局限性和挑战。
首先，DPD 技术会在发送端引入额外的硬件和软件，这将增加成本和复杂性，并且可能降低系统稳定性。
数字预失真 (DPD) 是首选的 PA 线性化方法
数字预失真(DPD) 是首选的PA 线性化方法
在蜂窝基站中，功率放大器(PA)消耗的电功率比其他任何组件都多，因此就服务提供商而言，PA是增大运营支出的一个重要因素。
复杂的数字调制方法要求PA具有极高的线性，因此必须在远低于饱和区的范围内驱动功率放
大器，在这个区域内，PA的效率最高。
为了提高PA的效率，设计师使用了数字技术，以降低波峰因数，并改善PA的线性度，从而允许PA在靠近饱和区的范围内工作。
数字预失真(DPD)是首选的PA线性化方法。
数字预失真算法受到了大量关注，不过还有一个关键组件，即RF反馈接收器。
数字预失真接收器的要求
数字预失真接收器将PA的输出从RF信号转换回数字信号，是反馈环路
的一部分(参见图1)。
关键设计要求是，输入频率范围和功率大小、中频以及要数字化的带宽。
在这些要求中，有些可以直接从PA的性能规范中得出，
有些是在设计时优化的。
基带发送信号被上变频至载频，并被限定在由WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000、LTE等空中接口标准所规定的频段内。
由于DPD环路的用途是测量PA传递函数，因而不必分离载频或对数字数据进行解调。
PA非线性将产生奇数阶的互调分量，这些分量会在相邻通道和交替通道中形成频谱增生。
3阶分量出现在3倍于期望通道带宽的范围之内(见
图2)。
同样，5阶分量和7阶分量则分别处在5倍和7倍于期望通道带宽的
范围以内。
因此，DPD接通器必须获得一个与正在进行线性化处理的互调分。
基于神经网络的数字预失真模型验证
基于神经网络的数字预失真模型验证数字预失真（Digital Pre-Distortion，简称DPD）技术是一种用来抵消无线通信系统中功率放大器产生的非线性失真的方法。
它能提高无线信号传输质量，降低功耗，并且能够适应复杂的通信场景。
神经网络是一种强大的工具，能够在模型训练和预测中发挥重要作用。
本文将探讨基于神经网络的数字预失真模型验证方法。
一、数字预失真技术简介数字预失真技术通过引入逆模型，对信号进行预处理，使功放输出的信号与原始信号尽可能保持线性关系。
这种方法能够降低功率放大器非线性失真带来的误码率增加、功耗增加等问题。
二、神经网络在数字预失真中的应用神经网络是一种用于模式识别和函数逼近的算法，具有强大的非线性建模能力。
在数字预失真中，神经网络可以通过学习输入和输出之间的关系，生成一个功能强大的预失真模型。
1. 数据集准备为了训练神经网络，我们需要准备一组带有已知输入和输出的样本数据。
这组数据应当包含大量的不同输入和输出组合，以便神经网络能够学习到各种不同情况下的预失真关系。
2. 网络结构设计根据预失真系统的需求，我们可以设计不同种类的神经网络结构。
例如，可以选择多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）结构，也可以选择卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）结构。
3. 模型训练使用准备好的数据集和设计好的网络结构，我们可以对神经网络进行训练。
训练过程中，神经网络会不断调整自身的参数，以使得输入和输出之间的误差尽可能小。
4. 模型验证训练完成后，我们需要对神经网络进行验证，以评估其在未知数据上的性能。
通常会将一部分数据从训练集中分离出来作为验证集，用于评估神经网络的泛化能力。
三、数字预失真模型验证的意义与挑战数字预失真模型验证是保证预失真系统性能的重要环节。
通过验证，可以确保预失真模型的准确性和可靠性，提高整个系统的性能。
1. 意义数字预失真模型验证可以帮助我们确定预失真系统的设计是否满足要求，是否能够在实际应用中有效降低功放带来的非线性失真。
一种基于直接学习结构的数字预失真方法
一种基于直接学习结构的数字预失真方法张月;黄永辉【摘要】针对宽带信号功率放大器(PA)的非线性效应和记忆效应,提出了一种基于直接学习结构的数字预失真(DPD)方法.该方法结合牛顿法进行参数提取,降低了参数迭代次数和运算量.以20 MHz带宽的64QAM信号作为输入信号,采用记忆多项式(MP)模型的预失真器以及Wiener功放模型进行仿真.仿真结果表明,该方法能有效补偿放的非线性失真,系统经过6次迭代后,其归一化均方误差(NMSE)可达-65.83 dB,误差矢量幅度(EVM)降低到0.06％,邻道功率比(ACPR)可达-45.33 dBc.%To compensation the nonlinear distortion and memory effects of the wideband power amplifiers,a digital pre-distortion method based on direct learning is proposed. Combined with the Newton algorithm,this method can reduce the iteration numbers and the amount of calculation. The simulation is proceeded using a 20MHz 64QAM signal, taking the memory polynomial model for predistorter,and the Wiener model for power amplifier. Simulation results show that the method could achieve an outstanding performance after the 6 iterations,the system's normalized mean square error (NMSE)can reach-65.8 dB,the error vector magnitude(EVM)could reduce to 0.06％and the adjacent channel power ratio(ACPR)can reach-45.33 dBc.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)011【总页数】5页(P91-94,99)【关键词】数字预失真;直接学习结构;记忆多项式模型;牛顿法【作者】张月;黄永辉【作者单位】中国科学院大学北京100190;中国科学院国家空间科学中心北京100190;中国科学院国家空间科学中心北京100190【正文语种】中文【中图分类】TN919为充分利用有限的频谱资源，非恒定包络线性调制方式和多载波技术在卫星通信中将会获得越来越广泛的应用，这对功率放大器的线性度提出了更高的要求[1-3]。
DPD数字预失真
/zhuanti/Digital-pre-distortion/#C837I2979DPDDPD简介∙·DPD概述∙·DPD具体介绍DPD应用∙·DPD功放的侦测接收通道设计∙·基于Agilent 仪器和ADS 软件的DPD∙LTM9003-12位DPD接收器子系统∙·数字电视发射机自适应DPD技术DPD概述DPD(Digital Pre-Distortional)简单来说就是数字预失真。
PA线性化技术更大的突破是可使信号预失真。
预失真是PA线性化的“法宝”，不过这也非常复杂，并要求了解PA失真特性——而该特性的变化方式非常复杂。
预失真原理：通过一个预失真元件(Pre-distorter)来和功放元件(PA)级联，非线性失真功能内置于数字、数码基带信号处理域中，其与放大器展示的失真数量相当(“相等”)，但功能却相反。
将这两个非线性失真功能相结合，便能够实现高度线性、无失真的系统。
数字预失真技术的挑战在于PA的失真(即非线性)特性会随时间、温度以及偏压(biasing)的变化而变化，因器件的不同而不同。
因此，尽管能为一个器件确定特性并设计正确的预失真算法，但要对每个器件都进行上述工作在经济上则是不可行的。
为了解决上述偏差，我们须使用反馈机制，对输出信号进行采样，并用以校正预失真算法。
数字预失真采用数字电路实现这个预失真器(Predistorter)，通常采用数字信号处理来完成。
通过增加一个非线性电路用以补偿功率放大器的非线性。
这样就可以在功率放大器(PA)内使用简单的AB类平台，从而可以消除基站厂商制造前馈放大器(feedforwardamplifier)的负担和复杂性。
此外，由于放大器不再需要误差放大器失真矫正电路，因此可以显著提高系统效率。
预失真线性化技术，它的优点在于不存在稳定性问题，有更宽的信号频带，能够处理含多载波的信号。
预失真技术成本较低，工艺简单，便于生产，效率较高，一般可以达到19%以上。
dpd数字预失真原理
dpd数字预失真原理DPD数字预失真原理引言：DPD（Digital Pre-Distortion）数字预失真是一种用于无线通信系统中的信号处理技术，旨在抵消功放（Power Amplifier，简称PA）的非线性特性，以提高系统的传输效率和信号质量。
本文将介绍DPD数字预失真原理及其在无线通信系统中的应用。
一、DPD的基本原理1. PA的非线性特性功放在工作过程中，会出现非线性失真，主要表现为输出信号的幅度和相位发生变化，导致信号畸变。
这种非线性特性是由于功放的非线性传输函数引起的。
2. DPD的作用DPD数字预失真的作用是通过在输入信号中添加一个预失真信号来抵消功放的非线性特性，使得功放的输出信号更加接近输入信号，从而提高系统的传输效率和信号质量。
3. DPD的工作原理DPD工作原理可以分为离线学习和在线补偿两个阶段。
（1）离线学习阶段：通过输入一系列已知的训练信号，测量功放的输出信号，并将输入信号和输出信号进行比较，得到功放的非线性特性。
（2）在线补偿阶段：将训练得到的非线性特性信息存储在DPD模块中，输入信号经过DPD模块进行预失真处理，再经过功放输出，实现对功放非线性特性的补偿。
二、DPD在无线通信系统中的应用1. 提高功放的效率由于DPD技术可以抵消功放的非线性特性，使得功放输出更接近输入信号，因此可以提高功放的工作效率，减少功耗，并提高系统的整体性能。
2. 提高系统的传输容量传统无线通信系统中，为了保证传输质量，需要保留一定的保护间隔，降低系统的传输容量。
而DPD技术可以有效抑制功放引起的信号畸变，提高系统的传输质量，从而减少保护间隔，提高系统的传输容量。
3. 减少系统的成本传统无线通信系统中，为了抵消功放的非线性失真，需要使用昂贵的高线性度功放。
而DPD技术可以通过预失真处理，实现对功放的非线性补偿，降低了对功放线性度的要求，从而降低了系统的成本。
4. 适应多频段和多制式通信由于功放的非线性特性会随着频率和制式的变化而变化，传统的补偿方法很难适应多频段和多制式通信。
丁磊 博士 数字预失真 dpd 算法
丁磊博士数字预失真 dpd 算法标题：丁磊博士与数字预失真（DPD）算法的研究一、引言在无线通信领域，数字预失真（Digital Pre-Distortion，简称DPD）技术作为一种有效的线性化方法，对于解决射频功率放大器的非线性问题具有重要意义。
其中，丁磊博士在这个领域的研究成果尤为突出。
二、丁磊博士简介丁磊博士是国际知名的无线通信专家，他的研究领域主要集中在射频功率放大器的非线性特性以及相应的数字预失真算法上。
他在该领域的研究成果丰富且深刻，为业界提供了许多有价值的参考和启示。
三、DPD算法介绍DPD算法是一种用来补偿功率放大器非线性的技术。
它的基本思想是在发射机的数字基带部分对信号进行预失真处理，以抵消功率放大器在高功率下产生的非线性失真。
这种技术可以显著提高系统的效率，减少互调产物，并使系统能够在更宽的动态范围内工作。
四、丁磊博士的DPD算法研究丁磊博士在DPD算法方面的研究主要包括以下几个方面：1. DPD模型选择：丁磊博士提出了一种基于多项式模型的DPD算法，通过最小化功率放大器输出的误差向量幅度来优化模型参数。
这种方法不仅计算复杂度低，而且能够很好地适应功率放大器的动态变化。
2. DPD算法优化：丁磊博士进一步提出了基于梯度下降的DPD算法优化方法。
通过引入正则化项，不仅可以避免过拟合问题，还可以提高算法的稳定性。
3. 实时DPD实现：丁磊博士还研究了实时DPD算法的实现问题。
他提出了一种基于FPGA的实时DPD实现方案，可以在保证性能的同时，大大降低系统的硬件成本。
五、丁磊博士的DPD算法应用丁磊博士的DPD算法已经在多个实际项目中得到了应用，包括移动通信基站、卫星通信系统等。
这些应用都取得了很好的效果，证明了丁磊博士的DPD算法的有效性和实用性。
六、结论丁磊博士在DPD算法方面的研究不仅深化了我们对功率放大器非线性特性的理解，也为解决这个问题提供了一种有效的方法。
他的研究成果对无线通信行业的发展产生了深远影响，值得我们深入学习和借鉴。
dpd 数字预失真
dpd 数字预失真
数字预失真（DPD）是一种数字信号处理技术，用于减少无线通信系统中的非线性失真。
在无线通信系统中，信号在传输过程中会受到多种干扰和失真，其中非线性失真是最常见的一种。
非线性失真会导致信号的畸变和误差，从而影响通信质量和可靠性。
因此，减少非线性失真是无线通信系统设计中的一个重要问题。
数字预失真技术通过对信号进行预处理，使其在传输过程中能够更好地适应通信信道的非线性特性，从而减少非线性失真。
具体来说，数字预失真技术通过对信号进行非线性变换，使其在传输过程中能够更好地适应通信信道的非线性特性。
这种非线性变换可以通过数学模型来描述，通常使用多项式函数来表示。
数字预失真技术的优点在于它可以在数字域中实现，因此可以使用数字信号处理器（DSP）等数字电路来实现。
这使得数字预失真技术具有高效、灵活和可靠的特点。
此外，数字预失真技术还可以根据通信信道的特性进行自适应调整，从而进一步提高通信质量和可靠性。
数字预失真技术在无线通信系统中的应用非常广泛。
例如，在4G 和5G无线通信系统中，数字预失真技术被广泛应用于基站和终端设备中，以减少非线性失真对通信质量的影响。
此外，数字预失真技术还可以用于卫星通信、雷达系统和无线电广播等领域。
数字预失真技术是一种非常重要的数字信号处理技术，可以有效地减少无线通信系统中的非线性失真，提高通信质量和可靠性。
随着无线通信技术的不断发展，数字预失真技术将会得到更广泛的应用和发展。
数字预失真(DPD)算法研发工具和验证方案
1安捷伦数字预失真(DPD)算法研发工具和验证方案-不依赖于特定厂商芯片组的方案技术背景：在无线通信系统全面进入3G 并开始迈向 4G 的过程中，使用数字预失真技术（Digital Pre-distortion ，以下简称DPD ）对发射机的功放进行线性化是一门关键技术。
功率放大器是通信系统中影响系统性能和覆盖范围的关键部件，非线性是功放的固有特性。
非线性会引起频谱增长(spectral re-growth)，从而造成邻道干扰，使带外杂散达不到协议标准规定的要求。
非线性也会造成带内失真，带来系统误码率增大的问题。
为了降低非线性，功放可以工作在较低的输入工作条件下(或称为回退)，即功放工作曲线的线性部分。
但是，对于新的传输体制，诸如宽带码分复用(WCDMA)以及正交频分复用(OFDM ，3GPP LTE)等，具有非常高的峰值功率和平均功率比(PAPR)，也就是说信号包络的起伏非常大。
这意味着功放要从其饱和区回退很多才能满足对信号峰值的线性放大，而峰值信号并不经常出现，从而导致功放的效率非常低，通常会低于10%。
90% 的功放直流功率被丢掉了，或被转换为了热量。
稳定性和持续运行能力都会下降。
为了保证功放的线性性和效率，可以使用多种方法对功放进行线性化处理，如反馈，前馈及数字预失真等方法。
在所有这些线性化技术中，数字预失真是性价比最高的一种技术。
同反馈法和前馈法相比，数字预失真技术具有诸多优势：优异的线性化能力，保证总体效率以及充分利用数字信号处理器/变换器的优势。
数字预失真在基带上加入预失真器，将输入信号扩展为非线性信号，而这种非线性特性正好和功放的压缩特性互补 (见图1)。
理论上讲，预失真器和功放级联后成为线性系统，原有的输入信号被恒增益地放大。
加入预失真器之后，功放可以工作到近饱和点而同时仍然保持良好的线性，从而大大提升了功放的效率。
从图1中可以看出，DPD(数字预失真器)可以看作是功放响应的”反”响应， 数字预失真算法需要对功放的特性进行高效和精确地建模以保证成功地开发数字预失真器算法。
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1安捷伦数字预失真(DPD)算法研发工具和验证方案-不依赖于特定厂商芯片组的方案技术背景：在无线通信系统全面进入3G 并开始迈向 4G 的过程中，使用数字预失真技术（Digital Pre-distortion ，以下简称DPD ）对发射机的功放进行线性化是一门关键技术。
功率放大器是通信系统中影响系统性能和覆盖范围的关键部件，非线性是功放的固有特性。
非线性会引起频谱增长(spectral re-growth)，从而造成邻道干扰，使带外杂散达不到协议标准规定的要求。
非线性也会造成带内失真，带来系统误码率增大的问题。
为了降低非线性，功放可以工作在较低的输入工作条件下(或称为回退)，即功放工作曲线的线性部分。
但是，对于新的传输体制，诸如宽带码分复用(WCDMA)以及正交频分复用(OFDM ，3GPP LTE)等，具有非常高的峰值功率和平均功率比(PAPR)，也就是说信号包络的起伏非常大。
这意味着功放要从其饱和区回退很多才能满足对信号峰值的线性放大，而峰值信号并不经常出现，从而导致功放的效率非常低，通常会低于10%。
90% 的功放直流功率被丢掉了，或被转换为了热量。
稳定性和持续运行能力都会下降。
为了保证功放的线性性和效率，可以使用多种方法对功放进行线性化处理，如反馈，前馈及数字预失真等方法。
在所有这些线性化技术中，数字预失真是性价比最高的一种技术。
同反馈法和前馈法相比，数字预失真技术具有诸多优势：优异的线性化能力，保证总体效率以及充分利用数字信号处理器/变换器的优势。
数字预失真在基带上加入预失真器，将输入信号扩展为非线性信号，而这种非线性特性正好和功放的压缩特性互补 (见图1)。
理论上讲，预失真器和功放级联后成为线性系统，原有的输入信号被恒增益地放大。
加入预失真器之后，功放可以工作到近饱和点而同时仍然保持良好的线性，从而大大提升了功放的效率。
从图1中可以看出，DPD(数字预失真器)可以看作是功放响应的”反”响应， 数字预失真算法需要对功放的特性进行高效和精确地建模以保证成功地开发数字预失真器算法。
针对2G 和3G 移动通信标准，市场上已有一些较成熟芯片组技术。
工程师可以可以选择既有芯片组、对算法进行优化、验证来完成自己的DPD 设计。
但随着LTE 、LTE-Advance 、微波宽带接入（如ODU 等）、802.11ac 以及专用通信系统的不断涌现，要求DPD 方案具有更高的带宽、及在新通信制式或客户化信号上完成功放建模和算法实现的能力。
另外有一些用户仅作算法研究而不希望进行费用高昂、设计复杂的电路实现；或者需要开发自有的DPD 方案以降低BOM 成本。
这些新需求都需要研发工程师拥有不同的研发和验证工具。
DPD 方案概述：一个好的研发和验证工具必须具备的性能包括：（1）性能指标如频率、调制带宽等满足系统要求（2）信号制式要具有灵活性，既可以满足标准制式系统（如2G/3G ）要求，还要可以满足客户定制化系统的要求（3）精确性（4）功放初始建模不依赖于某个特定厂商的芯片组或硬件实施方案（5）可以将开发好的数字预失真方案和其它的基带设计如CFR 或均衡等集成在一起（6）易于使用。
安捷伦的数字预失真研发和验证工具包括 SystemVue W1716 DPD 预失真工具及超宽带矢量信号分析仪和矢量信号源。
这套系统的主要特点包括：（1） 性能高：调制带宽<=140MHz 时，频率高达50GHz ；调制带宽<=800MHz 时，频率高达26.5GHz多载波LTE-A DPD 算法的验证（2）信号灵活性强：矢量信号源可以产生和真实信号一致的满足2G、3G、LTE、LTE-Advance、Wimax、雷达及各种数字电视标准及客户定制信号（如有CFR 的LTE-A或用户自定义OFDMA等）；信号分析仪可以完成复杂的信号调制分析和频谱分析；SystemVue软件可以控制信号源和分析仪完成各种标准制式或客户定制系统的功放模型参数提取和DPD算法实现。
（3）精确性高：矢量信号源可以在输出宽带信号时（内部IQ调制带宽100MHz和外部IQ调制带宽1.6GHz）保持幅度和频响平坦度，并且具有业内最高的输出功率将功放驱动到非线性区。
频谱和矢量信号分析仪在140MHz分析带宽下可以保持幅度和频响平坦度和75dB的无杂散动态范围。
这些高精度保证了模型参数的精确提取及失真的有效抑制。
（4）无芯片组或硬件依赖：依靠通用仪器和SystemVue DPD软件工具，功放建模和DPD算法实现不依赖于特定厂商的芯片组或硬件方案。
（5）可集成性：可以将提取的模型参数、算法和用户的其它基带设计如CFR或均衡等集成在一起。
（6）易于使用：SystemVue软件友好的图形化用户界面可以指引即使是缺乏经验的工程师在几分钟内完成功放模型提取和DPD算法验证。
安捷伦典型方案：23安捷伦方案主要特点：1． SystemVue 软件 W1716EP DPD 预失真模块采用记忆多项式算法修正具有记忆效应的非线性部件。
可以使用软件仿真以及基于测试仪表的提取和验证两种方式评估预失真的效果。
W1716EP 控制安捷伦的测试仪表，包括矢量信号源如左图所示，硬件提取和研制流程包含5个步骤。
在测试仪表配置好之后，只需要几分钟就可以完成。
1. 创建DPD 激励 -- 下载波形(LTE, WCDMA 或用户自定义波形)到ESG/MXG/PSG 信号源中。
2. 捕捉被测功放响应 -- 使用安捷伦89601B 矢量信号分析软件(VSA)控制PXA/PXI VSA 信号分析仪，捕捉被测功放输入和输出的信号波形。
3.提取被测功放模型 -- 根据捕捉到的波形提取DPD 模型。
4. 测量DPD+功放响应 –应用提取的DPD 模型计算预失真波形并将新的波形下载到安捷伦信号源中。
使用89601B 软件控制安捷伦信号分析仪捕捉经过线性化的功放输出。
5.检验DPD 响应数据 --显示使用DPD 之后的性能提升。
2. 信号分析仪在作DPD 算法研究或方案设计时，工程师通常需要使用矢量信号分析仪采集3倍到5倍的信号带宽以提取功放模型。
对于工作在LTE/LTE-A 等4G 制式下的多载波功放来说，4载波的信道内带宽高达80MHz ，3阶信号采集就需要矢量信号分析仪的解调带宽大于240MHz ，要作5阶信号采集则需要大于400MHz 的解调带宽。
同时对于功放建模来说，分析仪的数字化动态范围非常重要，直接影响建模精度和线性化效果。
2.1 PXI 总线超模块化微波宽带矢量信号分析仪 M9392A 。
M9392A 矢量信号分析仪由预选器模块、下变频器模块、数字化仪模块和本振模块等构成。
分析带宽高于250MHz 时还需要增加M9362AD01超宽带下变频模块和外置本振。
外置本振根据被测信号频率范围可以选择N5181A （6GHz ）或E8257D （20/31.8/40/67GHz ）。
该分析仪主要用于解调带宽>140MHz 的应用。
它的组成模块还可以灵活配置用以解决工程师的其它测试需求。
M9392A 的主要指标:• 频率范围：50MHz - 26.5GHz•解调带宽：250MHz （不含M9362AD01） 800MHz (含M9362AD01和外置本振) • 数字化仪动态范围：60dBc(基本数字化仪模式下)；84dBc(DDC 模式下) • 模块占PXI 插槽数量：7-11•丰富分析功能：2G/3G 、LTE/LTE-A 、Wimax 、数字电视、雷达等M9392AM9362AD0142.2 PXA 系列频谱和矢量信号分析仪 N9030A 。
N9030A 是安捷伦信号分析仪中的高性能旗舰产品。
通过突破性创新技术与传统技术优势的结合，PXA 拥有卓越的性能指标。
它可以在更宽的带宽内进行信号分析、降低测量不确定度及发现之前隐藏的信号。
同时它具有X 平台产品的共有优点：具有业界最广泛的测量应用软件，可以全面深入分析2G/3G/4G 、各种数字电视、雷达等复杂信号。
工程师在DPD 的研发工作中，不但可以利用PXA 的卓越指标完成功放的精确建模而且可以准确测量信号通过预失真器和功放后的信号调制质量、频率、相位等各种关键指标变化，不管使用的信号制式是标准制式2G/3G/LTE/LTE-A/Wimax/802.11ac/数字电视如CMMB ，DVB-H/T 还是微波宽带接入、复杂调制雷达或专用通信。
N9030A 的主要指标:• 频率：3Hz-3.6GHz/8.4GHz/13.6GHz/26.5GHz/50 GHz ，利用外混频可达 325 GHz 以上• 最低的本底噪声 (DANL) : -172 dBm ，专利的本底噪声扩展技术•最佳的幅度精度 : ± 0.19 dB• 50GHz 频率下最宽的分析带宽 : 140 MHz • 最佳动态范围：75 dB 无杂散动态范围•丰富强大的分析能力：模拟解调、灵活数字解调、2G/3G 、HSDPA/HSUPA/HSPA+、LTE （FDD 和TDD ）、Wimax 、EMC 预兼容、噪声系数、相位噪声、脉冲分析、蓝牙、数字电视、Matlab 、89601B 连接等。
3．矢量信号源和任意波形发生器。
在作DPD 算法研究或方案设计时，工程师通常使用矢量信号源或专用发射机产生功放的输入信号。
和用户专用发射机相比，安捷伦矢量信号源的频率范围更宽、功率精度更高、信号种类更全面。
当信号调制带宽<100MHz 时，可以直接使用信号源的内部基带信号发生器。
当信号调制带宽>100MHz 时，需要使用任意波形发生器配合矢量信号源一起使用。
安捷伦最常用的矢量信号源包括MXG 系列射频矢量信号源N5182A 和PSG 系列微波矢量信号源E8267D 。
任意波形发生器包括15bit 、1.25GSa/s PXI 总线模块化M9330A 和14 bit 、8 GSa/s 任意波形发生器M8190A 等。
3.1 PSG 一体化微波矢量信号源E8267D 无论工作涉及无线通信、雷达系统、卫星通信还是微波宽带接入系统，PSG 都是理想选择。
E8267D 主要性能指标:• 频率：250kHz-20GHz/31.8GHz/44 GHz •调制带宽：内部基带发生器 80MHz 外部I/Q 输入 1.6GHz •业界领先的输出功率：24 dBm• 卓越相位噪声：-136 dBc/Hz 、（3.2GHz 10kHz 偏置） • 灵活的信号生成和校正软件• 信号种类更全面（2G/3G/4G/DTV/Wifi/复杂雷达脉冲、用户自定义等）N9030A 频谱和矢量信号分析仪PSG 微波矢量信号源 E8267D•窄脉冲调制（20ns）•兼容安捷伦ADS软件、Matlab3.2 MXG射频矢量信号源N5182A 采用2U高的紧凑设计，具有针对频率、幅度和波形的快速切换能力。