利用數(shù)字預(yù)失真線性化寬帶功率放大器
在無(wú)線系統(tǒng)中,功放(PA)線性度和效率常是必須權(quán)衡的兩個(gè)參數(shù)。工程師都在尋找一種有效而靈活的基于Volterra的自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù),可用于實(shí)現(xiàn)寬帶RF功放的高線性度。本文將概述不同數(shù)字預(yù)失真技術(shù),介紹一種創(chuàng)新性DPD線性化電路特有的自適應(yīng)算法。
在無(wú)線系統(tǒng)中,功放(PA)線性度和效率常是必須權(quán)衡的兩個(gè)參數(shù)。幸運(yùn)的是,基于Volterra的自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真(DPD)線性化電路可以使無(wú)線系統(tǒng)中的射頻PA達(dá)到高線性度高效率。這種自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真方案擴(kuò)展了功放的線性范圍,同時(shí)波峰因數(shù)有降低,可以更強(qiáng)力驅(qū)動(dòng)射頻PA,而且效率更高,同時(shí)滿足傳輸譜效率要求及調(diào)制精度要求。
這種新型數(shù)字前置補(bǔ)償器已經(jīng)集成到了德州儀器公司的GC5322型集成發(fā)射方案中。幾百萬(wàn)門專用信號(hào)處理器(ASSP)采用0.13微米CMOS工藝制造,并且包含了數(shù)字上轉(zhuǎn)換、振幅因數(shù)降低以及數(shù)字預(yù)失真。這種“調(diào)制不可知”處理器支持30 MHz信號(hào)帶寬。對(duì)第三代(3G)手機(jī)信號(hào),可以降低峰值功率與平均功率之比(PAR)達(dá)6dB。對(duì)正交頻分復(fù)用技術(shù)(OFDM),可以改進(jìn)4 dB,同時(shí)滿足鄰近信道功率比(ACPR)和誤差矢量幅值特性??梢孕拚哌_(dá)11階的非線性并達(dá)到200 ns的PA存儲(chǔ)效應(yīng)。對(duì)多種射頻PA拓?fù)洌话憧筛纳艫CPR 超過(guò)20dB,并且功率效率提高4倍以上,對(duì)一般基站,靜態(tài)功率損耗可降低60%之多。這種靈活的基于Volterra的預(yù)處理器可以為多種射頻架構(gòu)、調(diào)制標(biāo)準(zhǔn)和信號(hào)帶寬而優(yōu)化。
像用在3G和其它新興空中接口標(biāo)準(zhǔn)中的非恒定包絡(luò)調(diào)制方案在譜上更高效,但峰均信號(hào)比更高,PA的回退必然更高。這樣就降低了PA效率并增加了基站的冷卻和運(yùn)行成本。功效低一些的射頻PA一般占總基站系統(tǒng)成本的30%,對(duì)環(huán)境影響相當(dāng)顯著。隨著向“綠色”的不斷發(fā)展,能源效率高的技術(shù)與不斷增加的能源成本、以及目前不斷提高的譜效率和及信號(hào)帶寬要求,還有正在發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合起來(lái),使功放線性度成為下一代基站的關(guān)鍵設(shè)計(jì)問(wèn)題。多年來(lái),提出并實(shí)施了大量的功放線性化技術(shù),如射頻前饋、射頻后饋以及RF/IF預(yù)失真和后失真。其中,與傳統(tǒng)模擬/射頻線性化技術(shù)相比,自適應(yīng)DPD方案已證明效率最高并且最有成本效益。DSP/ASSP計(jì)算能力的不斷增加使數(shù)字預(yù)失真成為越發(fā)吸引人的選項(xiàng)。
GC5322發(fā)射方案將數(shù)字上變換(DUC)、振幅因數(shù)降低(CFR)以及DPD結(jié)合在高度集成的ASSP中,采用德州儀器公司C67x型DSP內(nèi)置軟件提供的實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制。這種發(fā)射器件可以為多種射頻架構(gòu)優(yōu)化,支持多種空中接口標(biāo)準(zhǔn),包括CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA、MC-GSM、WiMAX和長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE)手機(jī)標(biāo)準(zhǔn)。這種靈活的前置補(bǔ)償器可以與多種功率拓?fù)湟黄鹩行褂?,如A/B類或Doherty放大器,設(shè)計(jì)為支持信號(hào)帶寬達(dá)30 MHz的通信系統(tǒng)。此文章分為兩篇,集中說(shuō)明DPD方案的硬件實(shí)現(xiàn)。
基于3G CDMA的無(wú)線通信系統(tǒng)以及采用像OFDM方法的多載波系統(tǒng)??梢蕴幚砀逷AR或振幅因數(shù)信號(hào)。非恒定包絡(luò)調(diào)制技術(shù),如這些系統(tǒng)中使用的正交調(diào)幅具有嚴(yán)格的誤差矢量幅度(EVM)要求。因?yàn)橛羞@些要求,所以需要PA為高線性幅度和相位響應(yīng)。PA的線性工作范圍一般有限。PA非線性會(huì)引起發(fā)射信號(hào)互調(diào)失真,導(dǎo)致譜?裂和鄰信道功率比(ACPR)的下降。這一問(wèn)題的一種簡(jiǎn)單解決方法是把輸入信號(hào)水平回退到PA,這樣得到的信號(hào)就完全處于放大器的線性工作區(qū)。遺憾的是,PA功率效率在較低輸入功率下下降相當(dāng)大,使這種方法比最佳方法要遜色。此外,更加高級(jí)有效的放大器拓?fù)?如Doherty PA)甚至在回退功率水平下也出現(xiàn)相當(dāng)大的非線性,導(dǎo)致EVM和ACPR性能變差。
在回退狀態(tài)下工作時(shí),目前使用的傳統(tǒng)AB類功放的效率在5%~10%之間。但使用了振幅因數(shù)降低和自適應(yīng)DPD技術(shù)后,效率可以提高3~5倍。更新型的PA拓?fù)?,如Doherty放大器,或者甚至動(dòng)態(tài)包絡(luò)軌跡與DPD 結(jié)合起來(lái)的AB類放大器,以及更新型的器件技術(shù),如氮化鎵(GaN)或砷化鎵(GaAs)功率晶體管,可以用于獲得接近50%的效率。
本文下一部分將討論線性化方案對(duì)于前置補(bǔ)償器具有高度精確模型的需求。
在無(wú)線系統(tǒng)中,功放(PA)線性度和效率常是必須權(quán)衡的兩個(gè)參數(shù)。工程師都在尋找一種有效而靈活的基于Volterra的自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù),可用于實(shí)現(xiàn)寬帶RF功放的高線性度。本文將概述不同數(shù)字預(yù)失真技術(shù),介紹一種創(chuàng)新性DPD線性化電路特有的自適應(yīng)算法。
本文第一部分主要介紹了德州儀器公司的GC5322型集成發(fā)射方案。下面我們將繼續(xù)討論線性化方案對(duì)于前置補(bǔ)償器具有高度精確模型的需求。
當(dāng)前的DPD實(shí)現(xiàn)大多數(shù)采用無(wú)記憶線性化技術(shù),其中采用瞬間非線性(預(yù)失真)來(lái)補(bǔ)償PA的瞬間非線性行為。無(wú)記憶性功率放大器的特點(diǎn)是其幅度和相位傳輸特性,此特性一般指AM到AM(即增益壓縮)和AM到PM特性。對(duì)這種無(wú)記憶性功放,可以采用一種通用查詢表(LUT)做前置補(bǔ)償器增益/相位校正。圖1示意了一種典型Doherty PA的增益壓縮和AM-PM特性。因?yàn)镻A的增益和相位特性隨溫度、電壓、元件老化而變化,要達(dá)到真正高效和有效的線性化,就需要自適應(yīng)控制查詢表。
對(duì)于PA必須支持更高射頻調(diào)制帶寬的通信系統(tǒng),無(wú)記憶模式證明還不夠,因?yàn)樗灰蕾囉诜?,而不是依賴于頻率。必須支持大信號(hào)帶寬的PA表現(xiàn)出明顯的記憶效應(yīng),這是由于DC偏置網(wǎng)絡(luò)中元件的時(shí)間常數(shù)大,以及有源器件的快速熱效應(yīng)。這樣造成PA特性隨早先輸入水平而變,因此需要使用能降低記憶效應(yīng)的預(yù)失真結(jié)構(gòu)。
任何高效的線性化方案都要求前置補(bǔ)償器有高度精確的模型,如果PA采用直接學(xué)習(xí)自適應(yīng)架構(gòu),則也要求有高度精確的模型。文獻(xiàn)中提出了大量具有記憶性的非線性系統(tǒng)模型化技術(shù),沒(méi)有一種方法能是一個(gè)普遍的解決方案。因此,模型選擇很難,并且依賴于應(yīng)用。有效的PA模型必須能以合理的精度表示不同類型的非線性和記憶效應(yīng)。
Volterra數(shù)列是一種更普遍的具有記憶性的時(shí)變非線性系統(tǒng)模型。包括多維卷積之和,分立時(shí)間因果形式下可以寫成式1,式A詳細(xì)給出條件,其中多維矩陣h1、h2、… hn為模型化非線性的n階Volterra系數(shù),Mn為非線性的有限記憶長(zhǎng)度。鑒于RF PA考慮到長(zhǎng)記憶深度(達(dá)1微秒)和非線性級(jí)(達(dá)11級(jí)),上述模型在數(shù)學(xué)上無(wú)法處理。必須采用簡(jiǎn)化方案以得到實(shí)際的前置補(bǔ)償器產(chǎn)品。這些簡(jiǎn)化可以分為兩種基本方法:算術(shù)法和模型簡(jiǎn)化法。對(duì)第一種,式1中的一般Volterra模型具有許多吸引人的算術(shù)特征,可以用于得到高效實(shí)現(xiàn)方案。對(duì)于模型簡(jiǎn)化法,雖然需要完整的一般Volterra(或者某些其它一般模型),如大家所知,RF功率放大器模型一般有大量Volterra項(xiàng),這些項(xiàng)在實(shí)施中沒(méi)有意義。這些項(xiàng)可以丟棄,不會(huì)造成線性性能出現(xiàn)可測(cè)量的惡化。
現(xiàn)行文獻(xiàn)中給出了大量不同的簡(jiǎn)化前置補(bǔ)償系統(tǒng),都采用式1中的廣義模型。下面列出這些系統(tǒng)中的幾個(gè):
1. 截?cái)郪olterra 文獻(xiàn)中提出了基于直接形式、并行級(jí)聯(lián)和矢量代數(shù)和其它截?cái)郪olterra系統(tǒng)。這些算術(shù)簡(jiǎn)化方法在線性化方面效率很高,但計(jì)算復(fù)雜,并且因?yàn)橐浪愕膮?shù)數(shù)量龐大,常難以實(shí)現(xiàn),使其對(duì)實(shí)際應(yīng)用不具吸引力。[!--empirenews.page--]
2. Wiener系統(tǒng) Wiener模型是Volterra模型一種有意義的簡(jiǎn)化,包括一個(gè)線性濾波器,后接無(wú)記憶非線性??梢圆捎貌樵儽韺?duì)非線性進(jìn)行模型化,也可用FIR濾波器線性對(duì)線性濾波器進(jìn)行模型化。Werner系統(tǒng)在模型化大多數(shù)RF功率放大器方面的有效性有限。模型參數(shù)的估算相當(dāng)復(fù)雜,這使其對(duì)實(shí)時(shí)自適應(yīng)沒(méi)有吸引力。
3.Hammerstein系統(tǒng) 此外,Hammerstein模型也是Volterra模型的一種簡(jiǎn)化,包含一個(gè)無(wú)記憶非線性,后跟一個(gè)線性濾波器。這是一種簡(jiǎn)單的記憶模型,其模型參數(shù)的計(jì)算比Wiener模型要簡(jiǎn)單。這種模型對(duì)模型化所有不同類型RF功放的有效性有限。
4. Wiener-Hammerstein 將一個(gè)線性濾波器、一個(gè)無(wú)記憶線性與另一個(gè)線性濾波器級(jí)聯(lián)起來(lái)就構(gòu)成了Weiner-Hammerstein模型。這種模型比Weiner或 Hammerstein模型更加一般,包括Volterra數(shù)列許多項(xiàng),可以更好地進(jìn)行非線性模型化。
5. 記憶多項(xiàng)式 限制(1)中的Volterra數(shù)列,使除了中心對(duì)角線上的項(xiàng)以外,各個(gè)項(xiàng)都為0,即只有i1=i2=i3…時(shí)hn(i1,i2,i3…) != 0,得到如式子B所示的記憶多項(xiàng)式模型,其中M為記憶長(zhǎng)度,K為非線性階數(shù)。
已經(jīng)證明這種模型(及其變種)對(duì)線性化寬帶功放是有效的,硬件和軟件計(jì)算要求也合適。
文獻(xiàn)中也提出了上述模型的不同組合,每一種都有其優(yōu)缺點(diǎn)。商業(yè)上可實(shí)施的前置補(bǔ)償器要求能夠擅長(zhǎng)處理大量非線性行為,對(duì)不同應(yīng)用可能需要不同模型。對(duì)于這些模型中的大多數(shù)而言,前置補(bǔ)償器系數(shù)適合采用最小二乘法識(shí)別的間接學(xué)習(xí)架構(gòu)。
本文第三部分將討論如何采用采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合來(lái)實(shí)現(xiàn)前置補(bǔ)償。
在無(wú)線系統(tǒng)中,功放(PA)線性度和效率常是必須權(quán)衡的兩個(gè)參數(shù)。工程師都在尋找一種有效而靈活的基于Volterra的自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù),可用于實(shí)現(xiàn)寬帶RF功放的高線性度。本文將概述不同數(shù)字預(yù)失真技術(shù),介紹一種創(chuàng)新性DPD線性化電路特有的自適應(yīng)算法。
本文的第二部分介紹了線性化方案對(duì)于前置補(bǔ)償器具有高度精確模型的需求。下面我們將討論如何采用采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合來(lái)實(shí)現(xiàn)前置補(bǔ)償。
在GC5322前置補(bǔ)償實(shí)施中,為易于實(shí)現(xiàn),采用算術(shù)和模型簡(jiǎn)化方法的混合。通過(guò)排除不同指數(shù)排列的冗余,式1中的項(xiàng)數(shù)可以顯著降低??梢约僭O(shè)Volterra系數(shù)對(duì)稱,這不會(huì)有任何通用性降低。此外,功放的實(shí)際輸入信號(hào)x(n)可以用其復(fù)數(shù)基帶表達(dá)式x(n) = Re{ejx O nX(n)}形式表示,其中ΩO= 2 π fO,fO為感興趣頻帶的中心頻率。
由于對(duì)頻帶有限的系統(tǒng),只對(duì)載波頻率fO附近的成分感興趣,Volterra數(shù)列寫成復(fù)數(shù)基帶信號(hào)形式將大大降低考慮的項(xiàng)數(shù),有助于指導(dǎo)模型架構(gòu)的選擇。例如,偶數(shù)階互調(diào)項(xiàng)離感興趣頻帶很遠(yuǎn),這樣有可能進(jìn)一步丟棄式1中一半的項(xiàng)。模型為旋轉(zhuǎn)不變,這樣可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化。就是說(shuō),PA輸入的相位偏移在輸出端產(chǎn)生完全相同的相位偏移。即,式1就可以簡(jiǎn)化到涉及信號(hào)和其幅度平方的乘方的積。此外,PA有因果關(guān)系為大家所了解,假設(shè)PA的線性部分為最低相位(或足夠如此)。這進(jìn)一步限制了Volterra項(xiàng)。
在大多數(shù)PA中,信號(hào)處理是分級(jí)進(jìn)行的。利用這一特征,模型可以簡(jiǎn)化(特定應(yīng)用需要的項(xiàng)數(shù))成級(jí)聯(lián)部分,每一部分匹配到滿足補(bǔ)償各級(jí)畸變的要求。
GC5322中實(shí)現(xiàn)的DPD分為三個(gè)主要部分:線性均衡器、非線性DPD以及反饋非線性補(bǔ)償器和智能捕獲緩沖器。通過(guò)將式1中的Volterra數(shù)列限制到只有記憶M1的線性項(xiàng),線性均衡模塊(式2)模型,得到:
Y1(n) = Σi=0:M1 h1(i).x(n-i) (2)
一個(gè)M1攻絲長(zhǎng)的發(fā)射均衡器可以說(shuō)明RF發(fā)射路徑和PA的線性畸變,可以看作是Hammerstein模型的線性時(shí)不變的半部。這一均衡器主要補(bǔ)償與PA串聯(lián)的濾波,如匹配網(wǎng)絡(luò)、多路復(fù)用器以及IF濾波。隨所選的時(shí)鐘率不同,GC5322中用的均衡器提供100~200ns的校正時(shí)間。這樣在模擬設(shè)計(jì)中就有最大幅度和群延遲限制。發(fā)射器模擬部分2ns的峰-峰群延遲和1dB的峰-峰幅度紋波特性認(rèn)為是在模擬和數(shù)字復(fù)雜性之間合理的均衡。式2的硬件實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)實(shí)部和虛部數(shù)據(jù)流提供了一個(gè)復(fù)數(shù)FIR濾波器。這樣可以獨(dú)立對(duì)實(shí)部和虛部信號(hào)路徑進(jìn)行均衡,并可以補(bǔ)償I/Q增益/相位/延遲的不匹配。
發(fā)射ASSP的第二部分是非線性DPD。之所以需要它,是因?yàn)楦鶕?jù)PA設(shè)計(jì)和信號(hào)帶寬的不同,PA中的非線性記憶效應(yīng)的范圍可從幾個(gè)納秒到高達(dá)1微秒。結(jié)合到無(wú)線系統(tǒng)PA的高階非線性(從AB類放大器的5階到Doherty PA的高達(dá)11階),選擇合適的非線性前置補(bǔ)償架構(gòu)可能真是一個(gè)挑戰(zhàn)。
通過(guò)將式1中的Volterra數(shù)列限制到只有帶記憶M2的非線性對(duì)角項(xiàng),丟掉上述偶數(shù)項(xiàng),對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化,得到如式3的非線性前置補(bǔ)償器模塊。
此前置補(bǔ)償器模塊可以說(shuō)明PA非線性的主要部分。如果忽略此模塊的記憶性,就可以看作Hammerstein模型的無(wú)記憶非線性部分。有了記憶以后,可以用作基于記憶多項(xiàng)式的前置補(bǔ)償器。將各項(xiàng)重新排列,得到式C的關(guān)系。
對(duì)各項(xiàng)如此重新整理就將公式簡(jiǎn)化到了有限脈沖響應(yīng)(FIR)的形式,就可能以對(duì)硬件有效的LUT形式實(shí)現(xiàn)|x(n-i)|2多項(xiàng)式。多項(xiàng)式的方次受到自適應(yīng)算法模型精度容差的限制。
對(duì)某些類型的射頻PA,額外的記憶效應(yīng)依賴于信號(hào)包絡(luò)線。例如,這些記憶效應(yīng)可以源自多種不同因素,如熱和行為接近功率曲線的函數(shù)的多倍增益的電源瞬變。式1中Volterra數(shù)列的項(xiàng)涉及到要放大的信號(hào)與復(fù)數(shù)信號(hào)包絡(luò)的向量積,可以用于構(gòu)成在探索RF PA的記憶效應(yīng)及如何用濾波器改進(jìn)線性方面有用的關(guān)系。(Hardik Gandhi)