作者：Steve Summerfield and Frank Kearney

根據(jù)數(shù)字預失真（DPD）的大部分宣傳材料，其性能基于靜態(tài)定量數(shù)據(jù)。通常，該材料顯示DPD頻譜并引用相鄰通道泄漏比（ACLR）數(shù)字。雖然這種方法解決了基本需求，但它未能捕捉到實際部署中發(fā)生的許多挑戰(zhàn)、風險和性能權衡。向5G的快速過渡帶來了大量新的挑戰(zhàn)和場景，算法開發(fā)人員和設備供應商需要更加關注。支撐靜態(tài)性能的基礎必須是在許多元素處于不斷變化的復雜環(huán)境中保持性能和穩(wěn)定性的能力。

介紹

在理想情況下，功率放大器的輸出將是輸入的相同比例版本，放大器使用的大部分功率將駐留在輸出信號中。因此，我們將擁有最大的效率并且沒有失真。在現(xiàn)實世界中，我們做得不夠：真正的線性放大器往往效率很低。例如，電纜分配系統(tǒng)中使用的放大器具有出色的線性度，但這是以效率為代價的。在大多數(shù)情況下，效率難以達到6%以上，功率平衡（94%）被浪費了。浪費的電力具有經濟、環(huán)境和應用成本。在蜂窩基站中，電力占運營成本的50%以上。浪費的電力會增加用電量并產生溫室氣體，而大部分不作為無線電波發(fā)射的電力必須以熱量的形式消散，這需要主動和被動熱管理。

在過去的幾十年中，蜂窩行業(yè)已將PA的效率提高到超過50%的性能水平。這是通過采用多爾蒂等智能架構和氮化鎵等先進工藝技術來實現(xiàn)的。這種效率水平是有代價的——線性度。蜂窩系統(tǒng)中線性度差有兩個主要后果：帶內失真和帶外發(fā)射。帶內失真會破壞傳輸信號的保真度，并可能通過誤差矢量調制（EVM）性能下降來表示。帶外輻射會破壞 3GPP 輻射模板，并可能對占用相鄰信道頻率分配的運營商造成不必要的干擾。我們通常根據(jù) ACLR 來衡量性能的這一方面。GaN PA帶來了額外的挑戰(zhàn)，因為電荷捕獲效應也會產生帶內失真。這些本質上是動態(tài)的，與ACLR隱含的任何SNR無關。

圖1.具有記憶效應的PA動態(tài)傳遞函數(shù)。

校正PA非線性至關重要。這是一個合理的假設，如果知道PA的傳遞函數(shù)，則在數(shù)據(jù)上使用其逆函數(shù)將使非線性無效。然而，PA具有可被視為動態(tài)傳遞函數(shù)的東西;其輸出到輸入特性可以認為是連續(xù)變化的。此外，動態(tài)傳遞函數(shù)取決于PA特性（包括功率、電壓和溫度）、提供給PA的輸入信號以及PA處理的先前信號（記憶效應）的組合。PA的動態(tài)非線性行為需要先建模，然后才能進行校正，因此需要數(shù)字預失真，DPD需要適應環(huán)境的動態(tài)。

圖2.數(shù)字預失真系統(tǒng)的概念表示。

圖2提供了許多DPD系統(tǒng)的核心要素：觀察、估計和驅動。圖2中的概念生成了一個跟蹤PA預期響應的模型，以便生成適當?shù)牡窒盘杹硐齈A的預測非線性行為。有許多模型，例如無處不在的廣義記憶多項式（GMP）。

圖3.帶和不帶數(shù)字預失真的相鄰通道泄漏。

在其線性區(qū)域工作的PA產生的帶外失真較少，并且如圖3所示，泄漏到相鄰通道的噪聲水平顯著降低。圖3顯示了典型DPD測試臺上頻譜分析儀的屏幕截圖，用于演示靜態(tài)DPD性能是否符合許多ACLR一致性測試所要求的標準。

市場演變、性能增強和移動目標

自 1990 年代以來，DPD 已在蜂窩基站中商用，利用率計算為 800 多萬次部署。隨著蜂窩市場的技術和世代要求（2G、3G、4G和現(xiàn)在的5G）發(fā)生變化，對DPD的要求也隨之變化。這些挑戰(zhàn)包括但不限于更寬的帶寬、更高的功率、載波布局、更高的峰均信號比以及基站數(shù)量和距離的致密化。

設備供應商急于區(qū)分其產品，并繼續(xù)推動相對于相關 3GPP 規(guī)范的效率方面的性能增強。PA效率仍然是一個挑戰(zhàn)。雖然傳統(tǒng)的變革驅動因素是運營成本和熱管理（包括與之相關的硬件/重量成本），但現(xiàn)在環(huán)境考慮因素為這種變化提供了加速劑。

PA和DPD具有部分共生關系。在某些情況下，這種關系可能是和諧的，而在另一些情況下則更加困難。一個供應商的DPD友好的PA可能會與另一個供應商的DPD友好。通常，當DPD和PA都經過配置和調整以匹配特定應用時，可以實現(xiàn)最佳性能。然而，PA設計在不斷發(fā)展，以滿足5G及以后的苛刻要求。與此同時，DPD必須不斷發(fā)展以滿足額外的需求。隨著寬帶和雙頻應用成為常態(tài)，PA 開發(fā)人員面臨的挑戰(zhàn)是如何在更高頻率下實現(xiàn)更寬的帶寬，同時保持性能預期。開發(fā)帶寬能力為200 MHz及以上的PA是一項挑戰(zhàn)，而確保其能夠滿足3GPP規(guī)范和效率也帶來了進一步的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)反過來又落在了DPD開發(fā)人員身上。

了解挑戰(zhàn)

量化DPD性能并非易事。需要考慮的條件和方案矩陣 - 除了 PA 之外，還有許多其他緩解依賴項。當我們考慮性能時，需要明確定義測試條件的細節(jié)：在200 MHz帶寬下實現(xiàn)>50%的效率比在20 MHz的工作帶寬下實現(xiàn)相同效率水平的挑戰(zhàn)要大得多。當我們考慮在分配頻譜內的載波放置時，情況變得更加復雜;它可能是一個連續(xù)的信號，但它也可能是一個分段的載波分配，其中部分頻譜被占用。

在高層次上，DPD性能有定量指標，這些數(shù)據(jù)點主要由3GPP規(guī)范或運營商要求定義：ACLR，EVM和效率。滿足這些只是DPD性能的冰山一角。當穩(wěn)定性和穩(wěn)健性被添加到組合中時，挑戰(zhàn)的艱巨性開始浮出水面。DPD性能有兩個關鍵方面：靜態(tài)基準性能和實際操作動態(tài)性能。

為了描述動態(tài)挑戰(zhàn)，圖4說明了動態(tài)環(huán)境中的信號演變，并顯示了ACLR如何通過自適應DPD做出響應。這些數(shù)字是名義上的。該圖提供了突然信號變化影響的示例，這些變化是極端但合法的。隨著信號的變化，DPD模型會適應它。適應事件以點表示。在信號變化和下一次適應之間的過渡時間內，模型和信號之間存在不匹配，因此ACLR值可能會上升，從而增加了在瞬態(tài)持續(xù)時間內超過輻射規(guī)格的風險。

圖4.動態(tài)單元加載、DPD 適配和 ACLR 瞬變。

適應需要有限的時間，所以總會有短暫的。高性能DPD面臨的挑戰(zhàn)是將模型失配時間降至最低，同時確保兩種狀態(tài)之間的平穩(wěn)過渡。需要對該過程進行管理，以便同時考慮適應和中斷ACLR的速度。了解模型不匹配如何取決于信號轉換的性質非常重要。當不匹配度很高時，DPD可能會降低性能，甚至更糟的是，降低無線電的穩(wěn)定性。如果發(fā)生不穩(wěn)定，可能會導致DPD算法滾雪球失控，爆破發(fā)射掩模，在最壞的情況下，還會損壞無線電硬件。在性能與穩(wěn)定性的蹺蹺板上，穩(wěn)定性將始終是突出的設計考慮因素。DPD設計必須堅固耐用，以確保在正常和異常工作條件下的穩(wěn)定性和錯誤恢復。

高性能實用DPD解決方案面臨的挑戰(zhàn)可以概括為以下要求：

靜態(tài)性能（一致性測試或 BTS 流量負載大致恒定的情況）

美國前交叉韌帶

EVM（包括氮化鎵作為特例）

動力學

魯棒性

此外，由于ADI公司是DPD的第三方供應商，因此還必須考慮以下幾點：

保養(yǎng)

解決我們的客戶（OEM）部署到其客戶（操作員）時發(fā)生的性能問題。

演化

在現(xiàn)場的使用壽命期間，PA技術和信號空間應用可能會發(fā)生變化。

共性

OEM 可以根據(jù)每個產品微調其 DPD。我們沒有那么奢侈。我們必須滿足許多應用程序的需求，同時最大限度地減少可配置性和冗余。

提高DPD性能以應對挑戰(zhàn)

僅考慮靜態(tài)性能，DPD開發(fā)存在線性進展的因素。如果我們提供更多的資源，那么我們就會提高性能。例如，更多的GMP系數(shù)有助于更準確地對PA行為進行建模。因此，隨著帶寬的擴大，這成為保持性能（如果不是提高性能）策略的一個要素。然而，這種方法有其局限性。如果額外資源提供很少或根本沒有好處，就會達到收益遞減的點。DPD算法開發(fā)人員需要采取更具創(chuàng)造性的方法來進一步增強。ADI的方法是用更通用的基函數(shù)和高階Volterra乘積來增強基本算法廣義存儲器多項式。當開發(fā)人員嘗試創(chuàng)建一個能夠準確預測PA行為的模型時，數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)操作是核心的基本要素。在連續(xù)的時間和功率水平上捕獲數(shù)據(jù)，使開發(fā)人員能夠獲得更完整的水庫或軍械庫，以對其進行評估并塑造模型行為。圖 5 提供了采用這種方法的系統(tǒng)的概念性概述。請注意，更廣泛的數(shù)據(jù)捕獲/觀察節(jié)點與數(shù)字電源監(jiān)控相結合。電源監(jiān)控有助于動態(tài)。先前存儲的模型可以通過多種方式發(fā)揮作用，以減輕上面討論的動態(tài)瞬變。

圖5.DPD實施，具有更廣泛的數(shù)據(jù)捕獲/觀察。

近年來，GaN PA技術給DPD開發(fā)人員帶來了另一個挑戰(zhàn)：長期記憶效應。氮化鎵工藝技術在效率、帶寬和工作頻率方面具有許多明顯的優(yōu)勢。然而，它確實表現(xiàn)出所謂的電荷捕獲效應。GaN中的電荷捕獲是一種長期記憶效應，其中存在陷阱，然后是熱去捕獲。基于 GMP 的 DPD 糾正了一些錯誤。但是，殘余誤差會繼續(xù)影響信號質量。這種失真會導致EVM相應上升。圖6提供了該現(xiàn)象的圖形表示。注意PA增益波動以及這些波動的時間性質。另請注意陷印和去陷印狀態(tài)，以及去陷印發(fā)生在較低功率符號上。

圖6.GaN PA電荷捕獲引入的長期增益誤差。

由于時間效應是長期的，傳統(tǒng)方法建議獲取大量采樣點，從而需要存儲和處理大量數(shù)據(jù)。內存成本、硅面積和處理成本意味著這種方法對于商業(yè)DPD部署來說不是一個可行的選擇。DPD開發(fā)人員必須消除電荷捕獲的影響，但這樣做的方式有助于高效實現(xiàn)和操作。電荷擷率校正（CTC）是ADRV9029收發(fā)器在功耗和計算時間方面以低成本支持的功能。它已被證明可以將 EVM 恢復到 EVM 3GPP 規(guī)范范圍內的水平。下一代收發(fā)器，即將推出的ADRV9040，擁有更精細的解決方案，計劃在動態(tài)場景中提供增強的性能，并更好地覆蓋越來越多的具有獨特電荷擷率特性的GaN PA。

圖7.平衡DPD性能的所有要素與挑戰(zhàn)。

如前所述，DPD實現(xiàn)的穩(wěn)定性至關重要。通過持續(xù)監(jiān)控內部狀態(tài)和對異常情況提供快速響應來解決魯棒性問題。

ADI解決方案的通用性通過對來自許多供應商的廣泛PA樣本進行測試來解決，其中許多供應商與許多供應商建立了共生的技術關系。

結論

很多時候，當呈現(xiàn)DPD性能時，重點是性能的靜態(tài)元素。雖然EVM和ACLR的測量標準仍然有效，但必須更多地關注構成這些測量的操作條件和要求矩陣。5G NR的需求繼續(xù)推動應用需求。再加上對更高PA效率的渴望，加劇了DPD算法開發(fā)的挑戰(zhàn)。

當我們開始鑒定DPD性能時，我們需要一種整體方法來處理：

靜態(tài)性能

動態(tài)性能

魯棒性

穩(wěn)定性

與規(guī)格有窄邊距的DPD可能不受歡迎，而導致臨時規(guī)格擠出的DPD可能會使操作員感到不安，而不穩(wěn)定并導致非法排放和可能的PA故障的DPD是災難性的。DPD算法不應被視為現(xiàn)成的產品;當根據(jù)PA和應用的具體情況修剪DPD時，可以實現(xiàn)最佳性能，因此，算法敏捷性和開發(fā)/現(xiàn)場支持也是重要的考慮因素。有效的DPD算法可以帶來巨大的系統(tǒng)優(yōu)勢。不應低估所需經費和業(yè)績評估的復雜性。

審核編輯：郭婷