资料介绍
在宽带无线通信系统中,高功率放大器HPA 因其非线性和记忆特性,将会导致频谱再生和邻道干扰。本文论述了在FPGA 硬件平台上实现基于Volterra 级数间接学习型的预失真器,采用LMS 自适应算法在线实时更新预失真器的权重系数,从而有效消除高功率放大器的非线性失真。实验结果表明,该设计可以有效降低功放的互调失真(IMD),进而提高发射机系统的性能。
在现代无线通信系统中,为了达到更高的传输速率和更高的频谱利用率,诸如OFDM 等多载波调制技术正得到越来越广泛的应用,但是由于调制信号包络变化,对射频功率放大器的非线性失真极其敏感,容易导致频谱再生和邻道干扰,因此,射频功率放大器的线性化技术一直是通信领域一个重要的研究课题。在所有线性化技术中,数字基带预失真技术由于其具有灵活而有效的特性而得到广泛的研究。之前很多对预失真技术的研究大都局限于无记忆非线性放大器,这是由于当信号带宽远小于放大器带宽时,放大器的记忆效应可以忽略,然而随着OFDM 和WCDMA 等宽带技术的应用,放大器的记忆效应开始凸显,因此,研究有记忆性的非线性放大器的预失真技术是一个非常重要的问题,对此,目前主要的研究大都停留在算法仿真层面上。在本文中,我们在FPGA 硬件平台上实现基于Volterra 级数间接学习型的预失真器,采用LMS 自适应算法在线实时更新预失真器的权重系数,实现对数字基带信号的预失真,从而有效降低信号的互调失真。
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