数字预失真线性化技术ppt
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。
线性功率放大器数字预失真技术研究
线性功率放大器数字预失真技术研究现代通信系统中大多数采用了频谱利用率高的线性调制技术，如QPSK，QAM 和8PSK等等。
这些调制技术的特点是信号的幅度是非横包络，即具有一定的峰均比。
高峰均比的调制信号对功放的设计提出了更高的要求，高峰均比意味着功放大多数情况工作在饱和点以下，代价是效率低。
为了提高功放的效率，通常让功放工作在饱和区或采用一些高效率功放技术（如Doherty），但是这些高效率功放的线性度较差，结果导致信号频谱展宽和误码率上升。
因此，现代的通信系统中多数采用线性化技术+高效率功放技术来缓和效率与线性度之间的矛盾。
在众多线性化技术中，数字预失真技术是最有效的技术之一。
本文先介绍功放的非线性分析，说明了功放的射频模型与功放的基带模型之间的关系。
介绍了Wiener，Hammerstein和Memory Polynomial等几种有记忆的基带功放模型，此外还说明非恒包络信号对功放模型影响，即功放的特性主要受平均功率的影响。
本文研究的重点是预失真模型参数提取过程，即如何将估计的预失真模型参数应用于预失真器。
功放输入输出数据需要归一化至某一功率电平，这样估计出的参数才能直接用于预失真模型。
先介绍间接学习结构的参数提取过程，并介绍两种增益选择方式（最大增益类型和最大功率类型）的预失真参数提取过程，然后提出通用的参数提取模型并作详细讨论。
本文还详细说明了预失真器对输入信号峰均比的影响，即预失真器输出信号的峰均比高于输入信号的峰均比，这导致预失真信号的平均功率低于训练信号的平均功率。
由于平均功率不同而导致功放的特性发生变化，预失真模型已经偏离功放的逆模型，从而达不到预期的预失真效果，解决的办法是通过迭代或结合削峰技术。
此外本文还介绍了复数QR分解在FPGA中的实现。
本文最后研究基于LTE信号的数字预失真验证系统设计，包括LTE信号产生，插值，数字上下变频，基于参数插值的预失真器以及模拟上下变频的设计。
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。
数字预失真基本原理的探讨-精品文档
功放失真特性描述
● AM-AM失真（IMD失真） 表示式为
y a x a x a x a x a x ... 1
2 2 3 3 4 4 5 5
只与输入信号有关，数学表达式简单， 基带易于实现
功放失真特性描述
● AM-PM失真 设信号为
ycos t m
y ( cos t cos 3 t cos 5 t ......) cos t ( 1 co 2 t ) 1 m 3 m 5 m c m 2
数字预失真描述
Ideal PA
Digital PreDistortion Real PA
PA
Vrf = kVin
Baseband correction signal processor
TX
PA
Vrf = fnlkVd
VRF
VPA
Vin Vd VRF Overall Linear Response Vrf = kVin Vin
数字预失真系统的基本架构
数字预失真 基带处理 部分
功放
上变频电路
下变频电路
查找表方案中基带处理模块
输入基带 Delay 基带数据 预失真处理 模块 输出基带
表地址产生 模块
预失真参数 表
Delay
预失真参数 表更新模块
失真 信号 提取 模块
反馈信号
查找表方案中基带处理模块
• 功能：
对基带进行预失真处理
加上AM和PM失真后，可以表示为
只与输入信号有关，数学表达式 简单，基带易于实现
功放失真特性描述
● 热学记忆效应失真 热电耦合半导体器件的结参数 变化功放失真特性变化
利用数字预失真线性化宽带功率放大器
利用数字预失真线性化宽带功率放大器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。
本文第三部分将讨论如何采用采用算术和模型简化方法的混合来实现前置补偿。
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。
数字预失真关键技术
11
引言: 频谱利用率和效率
频谱利用率 ¾ 运用高效的方式来利用有限的频带 ¾ 在同一个频带内进行多用户和多通道传输 ¾3 G 系统的频谱利用率 (1- 3 bits/Hz) ¾4 G系统的频谱利用率 ( 5-10 bits/Hz)
20
10
0
45 dBc
28.8 dB 37 dB 56 dB
Δ = 8.2 dB
-10 L = -9.2 dBm
1
-20
L = -28.2 dBm
2
-30
-3
-2
-1
ffcc
1
2
3
Frequency relative to Carrier (MHz)
31
误差矢量幅度 (EVM)
* N表示星座图中符号的个数.
MRF 21045
MRF 21085
RFout
3G 高功率放大器可以通过如下的方法表示 : 1. 传统的基于连续波测量的矢量网络分析仪 2. 基于多音的非线性特性描述方法 3. 基于实际调制信号的非线性特性描述方法
17
不同信号对静态非线性的影响
1. 功放多音测试信号是由载频为2140MHz的8个单音信号 组成，单音间隔为500KHz，合计3.5MHz带宽。
第五节 非线性建模及预失真性能快速评估软件介绍
第六节 结束语
第一章 数字预失真技术基础
第一节 引言 第二节 射频功放非线性特性 第三节 衡量非线性的技术参数（IMD3, IP3, ACPR, EVM） 第四节 功放非线性特性提取实验系统 第五节 功放非线性特性的行为模型 第六节 记忆效应鉴别和强度估算 第七节 功放的种类及性能评估
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。
数字预失真线性功放系统
数字预失真线性功放技术线性功放是WCDMA Node B 系统中关键部件之一。
目前的线性功放主要采用自适应前馈技术；但是近几年，数字预失真线性化技术迅速发展起来，国外不少著名公司都提出了自己的解决方案，如PMC 、INTERSIL 、ADI 、TelASIC 、ALTERA 都宣称即将或已经推出自己的数字预失真线性化解决方案。
1 前馈线性功放（FFLPA ）即采用前馈（Feed Forward ）抵消的线性化技术修正HPA 非线性造成的互调失真，实现宽带、多载波、超线性的功率放大器。
由于自适应前馈线性化技术已经很成熟，所以目前前馈线性功放在移动通信的功率放大器设计领域应用最广。
图1 前馈线性功放功能框图一种采用自适应前馈技术的线性功放功能框图如上图1，输入射频信号RFin 经过1分2分路后，1路经过幅度和相位的调节，送给主放大器进行功率放大；另一路通过时延调整，与主放大器的耦合输出相加，抵消掉了有用信号，得到误差信号（交调产物）；误差信号再经过幅度和相位的调节，送给辅助放大器进行功率放大，与主功放的延时输出相加，抵消掉误差信号，得到有用信号输出RFout ，该输出即为线性化后的输出。
由上可知，前馈技术具有较高的校准精度，并且性能较稳定，带宽不受限制。
但是由于必须前馈技术必须使用辅助放大器来放大失真信号（误差信号），这样必然大大降低了效率（效率一般只能做到8%左右），提高了成本；并且在具体设计中需要对误差抵消环的相位延时进行精心调节，这对生产和调试提出了很高的要求；如果出现功率变化、温度变化及RFinRFout器件老化等均会造成抵消失灵。
为此，在系统中需考虑自适应抵消技术，使抵消能够跟得上内外环境的变化。
2预失真线性功放（PLPA）即采用预失真（Predistortion）线性化技术，通过在HPA前端引入与HPA本身正交相反的非线性失真改善HPA线性功率放大性能，实现宽带、多载波、超线性、较高效率的功率放大器。
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。
功率放大器数字预失真技术研究及设计
用通过反馈回路进行自适应估计的间接型学习结构，
因此在初始化时不需要根据HPA的模型对数字预失
真器的参数进行准确的估计，只需使数字预失真器与
HPA一样具有有记忆特性的特点即可。
我们采用记忆多项式作为预失真器模型来模拟
非线性HPA的逆特性，公式如下：
KL
∑∑ z（n）=
k－1
aklx（n－l）|x（n－l）|
WANG Zhen-chao, LU Ming-ming, XUE Wen-ling, LI Hui-ya （College of Electron and Information, Hebei University, Baoding 071002, Hebei,China）
Abstract：We provide a technical scheme based on the adaptive digital predistortion principle for the linearization of high power amplifier with memory in this paper. Firstly, it gives a practical technique scheme based on the analysis of adaptive digital predistortion technique. Secondly, it discusses the effect about the magnification of attenuator in the technical scheme and give the selection principles and the design methods. Lastly, a simulation analysis for the digital predistortion system is given in this paper. The simulation results show that performance of digital predistortion compensation system can be improved by adjusting magnification of attenuator and dynamic rang. For a input OFDM signal of 8MHz band width, the system provided in this paper can suppress power of sideband 26dB and reduce the distortion of in-band 7dB. Key words：high power amplifier, linearization, attenuator, digital predistortion, adaptive algorithm
面向5G_光载通信系统的数字预失真线性化技术应用
第6期2024年3月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.6March,2024作者简介:宋莉(1979 ),女,副教授,博士;研究方向:移动通信,数字预失真技术,移动互联网络㊂面向5G 光载通信系统的数字预失真线性化技术应用宋㊀莉(兰州文理学院,甘肃兰州730000)摘要:随着5G 通信技术的迅猛发展,光载无线(Radio -over -Fiber ,RoF )通信系统在实现高数据传输率和低延迟方面日益发挥出重要作用㊂然而,该系统在处理高频宽带5G 信号时,常受到射频功率放大器和光电组件非线性特性的影响,导致信号产生失真问题㊂为解决这一问题,文章深入探讨了数字预失真(Digital Predistortion ,DPD )技术在5G RoF 通信系统中的应用及其效果㊂关键词:5G 通信;光载无线;数字预失真中图分类号:TP18㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀5G 网络必须支持更高的数据速率和更大的连接密度,同时需要保持较低的延迟和高可靠性[1-2]㊂RoF 通信是5G 通信系统中一种高效的前传技术,其通过光纤传输无线信号,有效结合了光纤通信的高带宽和无线通信的灵活性优势㊂但RoF 通信系统在传输过程中容易受到非线性失真的影响㊂DPD 技术是一种减少该非线性失真影响的有效解决方案,其可以抵消传输链路中的非线性效应,从而保证信号质量的稳定性㊂1㊀5G RoF 通信系统的非线性失真1.1㊀5G 通信系统的非线性失真㊀㊀在5G 通信系统中,非线性失真问题尤为突出,其主要来源于无线通信系统中的射频功率放大器和光电组件㊂在高频㊁高功率运作条件下,这些组件的非线性特性会导致信号失真,影响整个系统的性能和效率[3]㊂受非线性失真影响的输出信号可以简化表示为:y (t )=ðNn =1a n x n (t )(1)其中,y (t )代表放大器的输出,x (t )为输入信号,a n 是非线性系数,n 是多项式的阶数㊂由于5G 信号通常采用正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术等较为复杂的调制方案,而OFDM 信号的高峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)特性使其在经过非线性组件时更易受到失真的影响㊂因此,5G 通信系统需要更为高效的非线性问题处理策略㊂1.2㊀光载无线系统的非线性特性㊀㊀RoF 技术作为一种将无线信号通过光纤传输的方法,为5G 网络的发展提供了重要支持㊂然而,RoF 通信系统在处理高频宽带5G 信号时,会面临由于光电转换组件(如激光器和光电探测器)的非线性特性而引起的失真问题㊂这些非线性特性具体表现为幅度调制和相位调制失真,它们会降低信号的质量和系统的整体性能㊂RoF 通信系统的非线性特性可通过一个多项式模型来描述,公式如下:Y (f )=ðMm =1b m X m (f )(2)其中,Y (f )和X (f )分别代表频域中的输出和输入信号,b m 是频域非线性系数,M 是最高阶数㊂1.3㊀数字预失真技术原理及应用㊀㊀DPD 技术通过在发射端对信号进行预处理,以此来抵消传输链路中的非线性效应㊂该技术要求对RoF 通信系统的非线性特性进行深入分析,需要能够准确地对非线性效应进行建模㊂预失真处理过程可通过逆多项式来实现,公式如下:x dpd (t )=ðPp =1c p x p (t )(3)其中,x dpd (t )是预失真处理后的信号,c p 是预失真系数,P 是DPD 多项式的阶数㊂DPD 技术的核心在于开发有效的预失真算法,在不增加过多计算复杂度的情况下,能够准确地抵消由非线性组件引起的失真㊂这些算法基于对系统非线性行为进行精确建模,包括对幅度和相位失真的识别和量化㊂理想情况下,预失真算法会生成一个与系统非线性特性相反的信号,使得该预失真信号在通过非线性系统时被准确校正,从而在系统的输出端得到一个线性的㊁不失真的信号㊂1.4㊀建模方法㊀㊀在DPD技术中,非线性建模是一个关键步骤㊂这一过程不仅涉及对无线通信系统中各种非线性效应的理解,还需要对其进行准确的数学描述㊂常见的非线性建模方法包括存储多项式MP(Memory Polynomial,MP)模型㊁广义存储多项式(General Memory Polynomial,GMP)模型以及一些更复杂的自适应算法模型,它们根据系统的特定需求和性能指标进行调整,以实现信号处理后呈现的最佳线性化效果㊂1.4.1㊀MP模型㊀㊀MP模型是DPD中最常用的一种基本模型,通过多项式来表达信号的非线性特性,包括信号的幅度和相位成分,其优势在于实现简单㊁计算效率较高,可适用于多种通信系统㊂模型的一般形式为:y mp(t)= Q q=0d q x q(t-τq)(4)其中,y mp(t)表示MP模型的输出,d q是MP模型的系数,τq表示延迟,Q是MP模型的阶数㊂1.4.2㊀GMP模型㊀㊀GMP模型是MP模型的一个扩展,该模型充分考虑了信号的记忆效应,它通过引入额外的参数来描述信号的时间依赖性,从而更准确地模拟实际通信系统中遇到的复杂非线性效应㊂可以表示为:y gmp(t)=ðR r=0ðS s=0e rs x r(t-τr)x s(t-τs)(5)其中,y gmp(t)是GMP模型的输出,e rs是GMP模型的系数,τr和τs是延迟项,R和S表示GMP模型在不同延迟项上的阶数㊂2㊀数字预失真技术解决方案和应用分析2.1㊀解决方案㊀㊀尽管DPD技术在理论方面的验证非常有效,但在实际应用中仍面临诸多挑战,包括算法复杂性㊁计算资源需求以及实时处理能力的限制等㊂对于算法复杂性问题,高级DPD模型虽然能提供更精确的非线性补偿,但也引入了更高的计算复杂度,因此要求在算法的精确性和计算效率之间找到平衡点,这可以通过使用简化模型㊁近似方法或者高效的算法设计来解决㊂对于计算资源需求问题,随着5G通信系统的高速发展,DPD算法需要在更短的时间内处理更多的数据,这对计算资源提出了更高的要求㊂因此,开发低功耗㊁高效能的硬件成为实现这一目标的关键㊂对于实时处理能力的限制问题,由于5G通信系统对实时性有着严格要求,所以DPD算法不仅需要计算准确,还必须能够在极短的时间内完成处理㊂这就要求算法不仅在设计上高效,还需要在硬件上得到适当支持,以满足实时处理的需求㊂在上述解决方案中,关于DPD算法的优化,关键挑战之一是确定预失真多项式的系数c p,通常由自适应算法来实现,其目标是最小化系统输出与理想线性响应之间的差异㊂可以通过最小化以下代价函数来实现:J=ðt|y(t)-y ideal(t)|2(6)其中,y ideal是理想的线性响应,y(t)是实际系统输出㊂2.2㊀数字预失真应用效果分析㊀㊀在5G光载无线通信前传系统中应用DPD技术后,通常通过分析预失真信号输出和非线性系统响应,来评估实验过程和应用效果㊂设原始信号x(t)经DPD处理后变为x dpd(t),由前文提到的DPD逆多项式可以给出:x dpd(t)=ðP p=1c p x p(t)(7)使用简化的非线性系统模型表示非线性系统的响应,系统输出y(t)可以表示为输入信号的非线性函数:y(t)=ðN n=1a n x n dpd(t)(8)理想情况下,DPD处理后的系统输出y(t)应接近于一个线性系统响应㊂当应用DPD技术处理后,通过比较DPD处理前后系统输出的相邻通道功率比(Adjacent Channel Power Ratio,ACPR),来评估线性失真的补偿效果,其是衡量非线性失真程度的一个重要指标,可通过分析系统输出信号的功率谱密度计算,如式(9)所示㊂ACPR=10lg(P adjacentP carrier)(9)其中,P adjacent是相邻频道的功率,P carrier是载波频道的功率㊂DPD处理后,如果预期的ACPR值降低,则表示非线性失真相应减少㊂3㊀实验设计与测试㊀㊀为验证不同DPD模型在5G RoF前传系统中应用后的效果,建立以下实验环境,主要目标是评估MP 和GMP模型降低非线性失真的能力㊂实验设置如下㊂(1)5G信号发生器:生成高PAPR的5G新无线(New Radio,NR)信号㊂(2)RoF前传系统:包括光纤链路㊁激光器㊁光调制器和光电探测器㊂(3)DPD处理单元:实现MP和GMP模型的数字预失真处理㊂(4)性能分析仪器:用于测量系统的线性化效果,重点是测量非线性失真指标,如相邻通道功率比㊂4㊀实验数据与结果分析4.1㊀实验数据㊀㊀为评估不同DPD模型的应用效果,实验收集了以下数据㊂(1)基线性能:在未应用DPD模型的情况下,测量RoF通信系统的ACPR㊂(2)MP模型应用:应用MP模型后,重新测量RoF通信系统的ACPR㊂(3)GMP模型应用:应用GMP模型后,重新测量RoF通信系统的ACPR㊂实验数据收集遵循严格的测试流程,确保DPD 模型的准确性和可重复性㊂4.2㊀结果分析㊀㊀实验通过比较不同DPD模型应用前后的ACPR 值,对非线性失真的减少程度进行评估,对比MP模型和GMP模型的性能,从而确定其在线性化5G RoF 通信系统方面的有效性㊂实验还分析了模型的计算复杂度和实时处理能力,评估了其在实际5G RoF通信系统中的可行性㊂从测试结果可以看出,在应用DPD技术后,特别是采用GMP模型后,ACPR值获得了显著改善㊂对比MP模型和GMP模型,结果显示从基线性能到MP 模型的ACPR的性能改善为10dB,采用GMP模型的ACPR改善为15dB,这表明GMP模型在改善ACPR 方面比MP模型更有效㊂5㊀结语㊀㊀本文探讨了数字预失真技术在5G光载无线前传系统中的应用,评估了存储多项式模型和广义存储多项式模型在改善RoF通信系统非线性失真方面的效果㊂实验结果显示,2种模型均能显著改善系统的非线性失真问题,尤其是GMP模型,在处理更复杂的非线性失真方面表现更佳㊂考虑到5G通信系统对实时处理性能的需求,在实际应用中,设计者需要通过选择合适的DPD模型,以实现系统性能和复杂度之间的良好平衡㊂未来DPD技术的发展方向可概括为以下几个方面:一是通过算法优化设计更高效的DPD算法,使用深度学习来优化DPD模型的参数,提高算法的效率和适应性;二是通过探索DPD技术在长距离RoF系统中的应用,提升长距离传输时的系统性能;三是考虑DPD技术在复杂多用户环境中的应用,特别是在频谱共享和多径传播条件下的应用,以提升系统应用效能;四是研究将DPD技术与其他5G网络优化技术结合,实现随着通信环境的不断变化,自适应DPD算法能够实时调整参数,以适应不同的传输条件和非线性特性,从而获得更高效的网络性能㊂参考文献[1]FEDERICO B,ROBERT W H,ANGEL L.Five disruptive technology directions for5G[J].IEEE Communications Magazine,2014(2):74-80. [2]CHEN H D,TSAI Y C,KUO C.Broadband eight-antenna array design for sub-6GHz5G NR bands metal-frame smartphone applications[J].IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters,2020(7): 1078-1082.[3]李草禹.宽带通信系统中的线性化技术研究[D].成都:电子科技大学,2021.(编辑㊀王永超)Application of digital predistortion linearization technology for5G radio-over-fiber communication systemsSong LiLanzhou University of Arts and Science Lanzhou730000 ChinaAbstract With the development of5G communication technology rapidly radio-over-fiber communication systems play a crucial role in achieving high data transmission rate and low latency.However it is often affected in this system by the nonlinear characteristics of radio frequency power amplifiers and optoelectronic components when processing high-frequency broadband5G signals leading to signal distortion problems.To solve this problem the application and effectiveness of digital predistortion technology is deeply investigated in this paper.Key words 5G communication radio-over-fiber digital predistortion。
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。
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c k x ( n)
k 1
N
k 1
x ( n)
有记忆非线性行为模型
Volterra级数模型
y (n) h0 h1 (k1 ) x(n k1 )
k1 0 M 1
h2 (k1 , k 2 )x(n k1 )x(n k 2 )
k1 0 k 2 0 M 1 k1 0
条件
1 (r ) 2 ( A1 (r ) 0
数字预失真系统框图
TI 的预失真方案
非线性行为模型
无记忆非线性行为模型 Saleh失真模型（行波管） Rapp模型（固态功率放大器 ） 复系数多项式模型 有记忆非线性行为模型 Volterra级数模型 Wiener模型 （LTI+ Nonlinear system） Hammerstein模型 （Nonlinear system + LTI） Wiener-Hammerstein模型 并行Wiener模型 并行Hammerstein模型 记忆多项式模型 神经网络
查找表与多项式方法的比较 查找表法对于强非线性的情况下比多项式法更有利，且查找 表法实现起来方便、无需建模、精度较高，但其缺点是需要 大量的存储空间，且查找表的收敛速度慢。 与查找表法相比，多项式方法的优点是收敛速度快且不需要 大量的存储空间，而其缺点是需要许多的乘法运算，对硬件 的要求较高，且非线性较强时，误差也比查找表法大。
M 1 M 1
h p (k1 ,, k p )x(n k1 ) x(n k p )
k p 0
M 1
Wiener模型
Hammerstein模型
有记忆非线性行为模型
记忆多项式模型
y ( n)
M 1 N
q 0 k 1 Optichron公司的 OP6180（DPD） ，OP4400(DPD) 和 OP5000（CFR） TI的GC5322 (包括了CFR和DPD) 凌力尔特公司的 LTM9003 预失真接收器(包括反馈的 正交解调、滤波、AD转换，直接得到数字的反馈信号) 美信公司的MAX2009（模拟预失真芯片）
功放的非线性失真频谱
当非恒定包络的调制信号通过非线性的功率放大器后将产生带内和 带外失真，使输出信号频谱扩展，干扰邻近信道，增大通信系统误 码率。
线性化及效率增强技术介绍
传统的放大器线性方法是功率回退，然而，工作点 的回退降低了功放的电源利用效率并导致很高的热 耗散。随着移动通信技术的发展的要求，上世纪八 十年代射频功率放大器线性化技术飞速发展，人们 提出了一系列的功放线性化和效率增强技术
前馈 负反馈 LINC 预失真(包括模拟预失真和数字预数字) 包络跟踪（ET） 包络消除和恢复(EER) Doherty技术
功放线性化技术比较
线性化技术 前馈 负反馈 LINC 模拟预失真
校正能力（dB） 30-35 15-20 30-35 5-10
校正带宽 较宽 较窄 适中 适中
调制器补偿验证平台
调制器IQ不平衡及非线性补偿
预失真验证平台
双音预失真实验结果
16QAM预失真实验结果
功放的非线性特性
无记忆
有记忆
y (n) F ( x(n)) (其 x(n) re j ) 中 A(r )e j ( ( r ))
y(n) F ( x(n), x(n 1),...,x(n m)) A(rn ,...,rnm )e j ( ( rn ,...,rn m ))
非迭代查找表预失真原理
幅度线性增长 的训练序列 输入 输出
i j e N
ri e j ( i ) (i 1,..., N )
预失真查找表 输入 预失真 功放输出
ri e
j
i j ( i ) e N
ri e j ( i i ) ri e j
非迭代查找表预失真仿真结果
国内外现状
近年来，国外大的通信公司、研究单位和高校都积极投入研究， 并且已有各种线性化技术及产品的成功实现，如Xilinx 、 Altera、TI等提出了自己的解决方案。国内的中兴通讯、华为 等公司,一些研究所及重点高校也在积极开展这方面的研究工 作，并取得不少成果。
现有的几种预失真集成芯片介绍
复杂度 高 低 高 低
数字预失真
20-30
适中
中
数字预失真基本原理
vi re j v p A1 (r )e j ( 1 ( r )) vo A2 ( A1 (r ))e j ( 1 ( r ) 2 ( A1 ( r ))) kre j
A2 ( A1 (r )) kr
我们目前的研究进展
主要研究的几个方面： 欠采样在预数真中的应用 非迭代查找表预失真方法 单反馈数字预失真 调制解调器IQ不平衡及其非线性补偿 环路延时估计
欠采样的应用
非迭代查找表预失真框图
自适应算法需要大量的迭代运算，且存在收敛性的问题。为避开繁琐的迭代 运算及自适应算法收敛性的问题，可采用非迭代的预失真方法，采用训练序 列的方式来获得预失真器中查找表的值，从而简化了查找表参数的获取过程
研究目的和意义
早期的移动通信系统 恒定包络的调制技术，对功率放大器线性度的要求不高 现代移动通信系统 用宽带数字传输技术和高频谱利用率的调制技术（如OFDM、 WCDMA、QAM等）,所传输的信号具有非恒定包络、宽频带和 高峰平比等特点，对功率放大器线性度的要求较高 功率放大器线性化技术已成为下一代无线通信系统的关键技术 之一。其中，数字预失真技术具有稳定、灵活、高效、宽带宽 与自适应等优势，能达到中等程度的线性化，是比较有前途的 一种线性化技术。
无记忆非线性行为模型
ar A(r ) 1 ar 2
A(r ) r (1 r 2 p )
复系数多项式模型
1 2p
Saleh模型
r 2 (r ) 1 r 2
(r ) 0
Rapp模型
y (n) c1 x(n) c 2 x(n) x(n) c3 x(n) x(n) c 4 x(n) x(n) ...
数字预失真线性化技术
报告人: 詹鹏
主要内容
研究目的、意义及国内外现状 数字预失真介绍
功率放大器非线性特性 线性化及效率增强技术 数字预失真基本原理 非线性行为模型 预失真学习结构 预失真的实现方式 延时估计及IQ不平衡 发展趋势及需要解决的问题
我们目前的研究进展
延时估计及IQ不平衡问题
延时估计的方法 常用整数倍延时估计 方法：互相关、傅里 叶变换、自适应滤波 小数延时估计（插值） IQ不平衡（加数字补偿器） 增益和相位不平衡、 直流偏移误差 正交调制解调器还存 在非线性失真
发展趋势及需要解决的问题
1. CFR + DPD + Doherty (目前流行的高效线 性化方案) 2. 简易且更精确的非线性行为模型 3. DPD与其它效率增强技术的结合 4. 进一步提高预失真的线性化性能，降低或者消 除系统中其它失真的影响（如调制解调器的IQ 不平衡失真及非线性失真、环路中滤波器幅频 失真、噪声的影响）
k 1
x(n q )
M 1
F ( x(n q ) ) x(n q )
有记忆非线性行为模型
神经网络
常用的预失真学习结构
1.直接学习结构
2.直接逆间接学习结构
3. 基于模型识别的间接学习结构
数字预失真的实现方式
查找表（LUT）法 映射预失真 极坐标预失真 复增益预失真 多项式法