数字预失真技术：非线性行为模型与功率放大器优化

本篇PPT主要讨论了有记忆非线性行为模型在数字预失真线性化技术中的应用，由詹鹏报告人分享。研究背景始于早期移动通信系统对功率放大器线性度需求较低，随着现代通信系统的发展，如OFDM、WCDMA和QAM等宽带技术的采用，对线性度要求显著提高，使得功率放大器线性化技术成为关键。数字预失真技术因其稳定、灵活、高效和宽带宽等特点，成为一种前景广阔的线性化手段。 在国内外现状部分，提到近年来各大通信公司、研究机构和高校，如Xilinx、Altera、TI以及中国的企业如中兴通讯、华为等，都在积极研发预失真技术并已实现商业化产品。报告中列举了多种预失真集成芯片，如Optichron公司的OP系列、TI的GC5322、凌力尔特的LTM9003和美信公司的MAX2009，涵盖了模拟和数字预失真解决方案。 报告深入探讨了功率放大器的无记忆和有记忆非线性特性，通过Volterra级数模型、Wiener模型和Hammerstein模型来刻画这些特性，强调了线性失真频谱的生成及其对通信系统性能的影响。非线性失真会扩展信号频谱，造成邻近信道干扰，从而增加误码率。 线性化及效率增强技术是解决这些问题的重要手段，传统的放大器线性化方法通常涉及线性化电路设计，如线性化网络、均衡器等。而数字预失真技术则利用数字信号处理技术，通过对输入信号进行预处理或对放大器的非线性响应进行补偿，以减少失真。 报告还涉及到预失真学习结构，即通过学习和预测放大器的非线性行为，动态调整补偿信号，达到优化线性度的目的。实现方式可能包括自适应算法、模型预测控制等。延时估计和IQ不平衡也是预失真技术需要考虑的因素，因为它们可能影响线性化的精度和系统的稳定性。 最后，报告展望了数字预失真技术的发展趋势，强调了未来可能面临的挑战，如如何进一步提高线性度、减小延迟和复杂度，以及应对不同频段和应用场景的需求。同时，也分享了当前研究团队在该领域的进展，表明他们正在积极探索和解决这些技术问题。