基于自适应基带预失真的高效率发射技术✴

郑金秀

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

基于自适应基带预失真的高效率发射技术✴

郑金秀

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

在Volterra级数系统理论框架下，阐述并分析了自适应基带预失真系统的间接学习结构、记忆多项式行为模型与递归最小二乘算法，针对卫星通信提出了一种基于自适应基带预失真的高功率高效率发射技术。仿真验证了该方法的有效性。

卫星通信；高效率发射；基带预失真

1 引言

航天测控中，通常采用MSK、OQPSK等恒包络调制方式。但是，这些调制方式频率利用率低，随着对数传速率的要求越来越高，这一缺陷将日渐突出，如第二代跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS），其传输速率要求达到800Mbit／s。所以，在带宽受限系统中采用16QAM等高维调制以及OFDM等宽带传输体制构成的高效传输波形逐渐成为卫星通信的候选。

高效传输波形往往失去了恒包络特性，具有较高的峰值平均功率比，如：单载波16QAM信号，峰值平均功率比大约为6.3 dB；OFDM信号则与载波数有关，载波数越多，峰值平均功率比越大，其最大峰均比为载波数目。从OFDM信号归一化功率的累积分布（CDF）曲线［1］来看，一般情况下，需要考虑的峰均比为8～10 dB。然而，在卫星通信中，相较于频谱效率，功率效率常常是更为重要的要求。为提高功率效率，功率放大器往往工作在临近饱和区。在这种情况下，具有较大峰值平均功率比的信号在发射中会产生严重的非线性失真，造成带内畸变和带外频谱再生。若回退到功放的线性区，则可能导致80%～90%的功率转化为热耗。还需指出的是，对于宽带信号，功放还表现出记忆效应，即功放当前输出不仅与当前输入有关，还与以前的输入有关。记忆效应也会恶化传输性能。所以，若采用高效传输波形进行宽带传输，则需针对功放的非线性特性，进行发射的线性化处理，同时抑制功放的记忆效应。

线性化发射技术主要有EE＆R（包络消除与恢复）法［2］、负反馈法［3］、前馈法［4］、LINC（非线性器件的线性放大）法［5］、Doherty技术［6］和预失真［7］法等。EE＆R法存在限幅器非理想、调制性能不稳定、包络带宽受限以及包络与相位的同步等问题；负反馈法同样带宽受限，且容易产生系统稳定性问题；前馈法存在射频通道之间的同步问题；LINC技术对两条通道的幅相不平衡敏感，且在功率合成时的损耗对整个功放的增益有较大影响；Doherty技术则受限于工作频段较窄。在预失真技术中，又可分为基带预失真、中频预失真和射频预失真，其中的基带预失真可借助高性能的数字信号处理，自适应地补偿功放的非线性及其变化，并抑制记忆效应。因而，可采用自适应基带预失真技术进行线性化处理。

2 自适应基带预失真

2.1 系统架构

功放的基带预失真线性化是指求出功放等效基带系统的逆系统，在基带对信号进行与功放非线性特性互补的预失真，从而使得信号通过功放后，表现为线性放大。由于非线性系统的级联一般不满足交换律，所以，在给出自适应基础预失真系统体系架构之前，针对非线性系统的逆，先给出前逆与后逆两个定义。

前逆系统：作用于非线性系统之前的逆系统，即信号通过非线性系统的前逆系统作用后，再通过非线系统本身的作用，输出为信号本身。

后逆系统：作用于非线性系统之后的逆系统，即信号通过非线性系统本身的作用后，再通过其后逆系统作用，输出为信号本身。

作为泰勒级数的扩展，Volterra级数［8］是描述功率放大器非线性的典型工具，同时还可表征功放的记忆效应。文献［9］指出，对于通常的Volterra系统，可用P阶Volterra系统去逼近其逆，且前逆与后逆相同。由此，可得出如图1所示的基于间接学习结构的基带预失真高效发射系统。

图1 基带预失真高效率发射系统Fig.1 Schematic diagram of a high efficient transmitting system based on baseband predistortion

在不影响分析的情况下，图1省去了模数与数模变换以及射频通道的作用过程。相应地，功率放大器模块是真实功率放大器的等效基带模型，仅表征功放的记忆效应与非线性行为特性。参数估计模块对预失真器1和预失真器2进行相同的调节，预失真器1与预失真器2分别是前逆系统和后逆系统，具有相同的结构。若功率放大器没有造成信号畸变，则y( n)=u( n)，从而x＾( n)=x( n)。所以，利用参数估计模块调节预失真器1与预失真器2，使得e( n)趋于零，则完成了对功放记忆效应和非线性的校正。同样地，当由于器件老化、环境等因素的变化导致功放行为特性发生变化时，参数估计模块会自动调节预失真器1和预失真器2的参数，使得e（n）趋于零，从而实现对功放特性变化的自动跟踪。

2.2 预失真器模型

本文中的预失真器与功放模型都源于Volterra级数。Volterra级数由多维卷积的和构成［10］。对于具有输入信号为v( n)、M个记忆抽头的Volterra级数z( n)，其离散时间形式可写成：

式中，zk(n)是输入信号v( n)与核函数hk的k维卷积。

式中，2P+1为考虑的非线性阶数，Q为记忆长度。P、Q取值越大，对功放的建模或预失真器性能越高，但对系统处理能力要求也越高。

本文中预失真器采用记忆多项式模型，取P= 2、Q=2。图1中的参数估计模块则是估计记忆多项式系数。

2.3 参数估计算法

令对Volterra级数进行变形［11］，并截取主要影响项［12］，可得记忆多项式模型：

则由式（3）可知：

当完成校正后，x＾(n)=x(n)，所以有x(n)= wHY(n)，求解则可得预失真器系数

在实际应用中，由于存在热噪声、测量误差等噪声源，同时考虑矩阵直接求逆的可实现性，常常采用RLS［13］算法来递归地求解此类问题。相对于LMS［10］算法，RLS算法收敛快，残差小。本文采用的RLS算法流程及相关初始值或变量设置如下。

3 仿真

仿真中，采用Wiener-Hammerstein（W-H）［14］模型模拟功放行为。W-H模型是Volterra级数模型的特例，也是卫星通信中常用的功放模型，结构如图2所示。

图2 Wiener-Hammerstein模型Fig.2Wiener-Hammersteinmodel

图2 中：

仿真信号为8 MHz带宽的16QAM信号。仿真结果如图3和图4所示。

图3 预失真对频谱再生的抑制作用Fig.3 Suppression function of predistortion on spectrum regeneration

图4 星座图比较Fig.4 Comparison of constellation

由图3可以看出，接入预失真器后，相对无预失真处理来说，邻道功率比（ACPR）明显好转，约有15 dB的提升。无预失真处理时，EVM约为23%，经预失真处理后，EVM约为1.2%，也得到了大大改善。图4的星座图也直观地反应了预失真处理提高了EVM指标。由图4（a）可以看出，无预失真处理时，星座图发生了扭曲和旋转，信号明显畸变。图4（b）和图4（c）分别给出了有预失真处理和理想信号的星座图，可以看出，两者几乎一致。

可见，预失真处理有效地抑制了信号的带外频谱再生和带内失真，可支持在功放不回退的情况下进行有效发射。

4 结论

本文提出的基带预失真高效率发射方法，可支持卫星通信中的高效率发射。该方法采用间接学习结构避免了对复杂系统的直接求逆，结合递归最小二乘算法，解决了可实现性问题，采用的多项式模型简单有效，使得该方法易于实现。仿真验证了该方法的有效性。

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High Efficient Transm itting Technology Based on Baseband Predistortion for Satellite Communication

ZHENG Jin-xiu
（Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China）

Within the framework of Volterra systems，the indirect learning architecture，memory polynomial behaviormodel and recursive least square（RLS）algorithm are discussed and analysed.Consequently，based on adaptive basedband predistotion，a high power and high efficient transmittingmethod for satellite communication is presented.Simulation demonstrates the effectiveness of thismethod.

satellite communication；high efficient transmitting；baseband predistortion

the B.S.degree from Sichuan University in 2000.Her research direction is aerospace TT＆C.

1001-893X（2011）07-0170-04

2011-04-14；

2011-06-03

TN927；TN911

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2011.07.035

郑金秀（1976—），女，四川罗江人，2000年于四川大学获学士学位，现为工程师，主要研究方向为航天测控。

Email：zjx1xiu＠sina.com

ZHENG Jin-xiu was born in Luojiang，Sichuan Province，in 1976.She