資料介紹
在寬帶無線通信系統(tǒng)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(xiàn)基于Volterra 級數(shù)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(shù),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(fā)射機系統(tǒng)的性能。
在現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)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(shù)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(xiàn)基于Volterra 級數(shù)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(shù),實現(xiàn)對數(shù)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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