[碩士論文精品]寬帶功率放大器模型和線性化技術(shù)研究

摘要寬帶功率放大器模型和線性化技術(shù)研究博士生翟建鋒導(dǎo)師洪偉教授東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院毫米波國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室摘要隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展，在現(xiàn)代通信系統(tǒng)，如WCDMA、WIMAX和WLAN等中，線性和多載波調(diào)制技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用。但是。峰均比很大的寬帶調(diào)制信號(hào)通過射頻功放時(shí)由于射頻功放的非線性特性和記憶效應(yīng)，其輸出信號(hào)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的帶內(nèi)失真和帶外失真。為了獲得高的線性度，僅僅采用功率回退的辦法會(huì)導(dǎo)致功率放大器的效率降低。為了提高功率放大器的線性度，同時(shí)擁有較高的效率，人們提出了多種線性化技術(shù)，比如前饋技術(shù)、反饋技術(shù)、EER技術(shù)、模擬預(yù)失真技術(shù)和數(shù)字預(yù)失真技術(shù)等。在這些線性化技術(shù)中，數(shù)字預(yù)失真技術(shù)被認(rèn)為是最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)，因?yàn)樗休^高的靈活性和精度。在數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)中，建立功放的行為模型和逆模型是最重要的組成部分。本文利用菲線性系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的理論和方法，對寬帶通信系統(tǒng)中射頻功率放大器非線性特性和記憶效應(yīng)，功率放大器建模技術(shù)、功率放大器線性化技術(shù)和預(yù)失真技術(shù)等進(jìn)行了研究，主要?jiǎng)?chuàng)新結(jié)果如下1在射頻功率放大器建立行為模型中應(yīng)用了幅度輸入的三層延時(shí)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有記憶的模型。研究結(jié)果發(fā)表在東南大學(xué)學(xué)報(bào)英文版。2建立了有記憶效應(yīng)的功率放大器實(shí)數(shù)延時(shí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。即自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)ANFIS。為了簡化模型的結(jié)構(gòu)采用了模糊C類均值聚類方法。在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上用三載波WCDMA信號(hào)對模型成功地進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證。比較時(shí)域和頻域的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型有很好的性能。歸一化均方誤差NMSE可以達(dá)到38DB。研究結(jié)果將在微波學(xué)報(bào)發(fā)表。3設(shè)計(jì)了新型的基于ANFIS的HAMMERSTEIN模型用于建立有記憶的射頻功放動(dòng)態(tài)行為模型。模型由ANFIS模型后面連接一個(gè)有限沖激響應(yīng)濾波器組成。三載波的WCDMA功放輸入和輸出信號(hào)在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上采樣后用于模型識(shí)別和驗(yàn)證。頻域和時(shí)域結(jié)果表明該模型能精確地估計(jì)寬帶射頻功放的特性研究結(jié)果發(fā)表在IEEEMWCL，并申請了相關(guān)發(fā)明專利。4修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MANFISI七ANFIS簡單但是能提供接近非線性系統(tǒng)建模的性能。本文把MANFIS應(yīng)用于有記憶的功放建模。仿真和實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明MANFIS的模型有很好的精度，相對于ANFIS，收斂速度更快。復(fù)雜度更低。相對于一些其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。MANFIS模型的NMSE略低一些。最后，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了MANFIS預(yù)失真的效果，對于三載波的WCDMA信號(hào)，ACPR改善超過ODB。研究結(jié)果發(fā)表在IEEETRANS。OILMTVR。5研究了基于復(fù)增益查找表的數(shù)字預(yù)失真的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。然后研究了基于ANFIS模型的數(shù)字預(yù)失真的FPOA硬件的實(shí)現(xiàn)方法，用兩個(gè)等價(jià)的ANFIS來彌補(bǔ)功放的幅度和相位特性，對于3，84MHZ的16QAM信號(hào)，ACPR可以改善67DB，研究結(jié)果在2008ICMMT國際會(huì)議上發(fā)表。關(guān)鍵詞功率放大器，行為模型，線性化數(shù)字預(yù)失真，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)，查找表IABSTRACTSTUDYONBEHAVIORALMODELINGANDLINEARIZATIONOFWIDEBANDPOWERAMPLIFIERSPHDCANDIDATEZHAIJIANFENGSUPERVISORPROFHONGWEISTATEKEYLABORATORYOFMILLIMETERWAVESSCHOOLOFINFORMATIONSCIENCEANDENGINEERINGSOUTHEASTUNIVERSITYNANJING，210096，PRCHINAABSTRACTWITHTHERAPIDDEVELOPMENTOFWIRELESSCOMMUNICATION，THEIINEARMODULATIONANDMULTICARRIERMODULATIONMETHODSAREWIDELYADOPTEDINMODEMCOMMUNICATIONSYSTEMS，SUCHASWCDMA，WIMAX，WLAN，ETC。HOWEVER,SERIOUSINBANDANDOUTBANDDISTORTIONSAREGENERATEDWHENTHEMODULATEDSIGNALSWITHHIGHPARANDLARGEBANDWIDTHAREFEDINTOL強(qiáng)POWERAMPLIFIERSPASBECAUSEOFPASNONLINEARCHARACTERISTICSANDMEMORYEFFECTSTHENORMALMETHODISTOBACKOFFTHEPOWERLEVELTOACHIEVEHIGHLINEARITYWITHLOWEFFICIENCYINORDERTOINCREASEEFFICIENCYANDLINEARITY,MANYDIFFERENTLINEARIZATIONTECHNIQUESHAVEBEENPROPOSED，SUCHASFEEDBACKMETHOD，F(xiàn)EEDFORWARDMETHOD，EERMETHOD，ANALOGPREDISTORTIONANDDIGITALPREDISTORTIONDPDMETHOD，ETCAMONGVARIOUSLINEARIZATIONTECHNIQUES，THEDPDMETHODISTHEMOSTPROMISINGONEDUETOITSHIGHACCURACYANDFLEXIBILITYTHEBEHAVIORALMODELINGANDTHEINVERSEMODELINGOFPASARETHEMOSTIMPORTANTPARTSINDPDSYSTEMWITHTHETHEORYANDMETHODSOFNONLINEARSYSTEM，NEURALNETWORKSANDFUZZYLOGICSYSTEM，THEWORKOFPASINTHISTHESISFOCUSESONTHENONLINEARCHARACTERISTICSANDMEMORYEFFECTSOFPAS，BEHAVIORALMODELING，LINEARIZATIONTECHNIQUESANDTHEDPDINWIDEBANDCOMMUNICATIONSYSTEM。THEORIGINALWORKANDRESULTSARESUMMARIZESASFOILOWS1INTHEBEHAVIORALMODELINGOFRFPASEXHIBITINGMEMORYEFFECTS，THETHREELAYERTIMEDELAYFCEDFORWARDNEURALNETWORKSISADOPTEDWITHAMPLITUDEINPUTSTHERESEARCHRESULTSHAVEBEENPUBLISHEDINJOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITYENGLISHEDITION2AREALVALUEDTIMEDELAYNEGROFUZZYSYSTEMISUSEDFORBEHAVIORALMODELINGOFPOWERAMPLIFIERSWITHMEMORYEFFECTSTHENEGROFUZZYSYSTEMISCALLEDADAPTIVENEUROFUZZYINFERENCESYSTEMANFIS，ANDTHEFUZZYCMEANSCLUSTERINGMETHODISADOPTEDTOSIMPLIFYTHESTRUCTUREOFTHESYSTEM111EMODELHASBEENSUCCESSFULLYTRAINEDANDVALIDATEDWITHTHREECARRIERWCDMASIGNALINTHETESTBENCHTHEGOODPERFORMANCEHASBEENACHIEVEDINVALIDATIONWITHTHENORMALIZEDMEANSQUAREERRORNMSEOF38DBBYCOMPARISONTHERESULTSINTIMEANDFREQUENCYDOMAINTHERESEARCHRESULTSWILLBEPUBLISHEDINJOURNALOFMICROWAVES3ANOVELANFISBASEDHAMMERSTEINMODELISPRESENTEDFORTHEDYNAMICBEHAVIORALMODELINGOFRFPASWITHMEMORYEFFECTSTHEMODELISANADAPTIVENEGROFUZZYINFERENCESYSTEMANFISFOLLOWEDBYAFINITEIMPULSERESPONSEFIRFILTERTHEINPUTANDOUTPUTSIGNALSOFTHEPAEXCITEDWITHATHREECARRIERWCDMASIGNALWERESAMPLEDFORTHEMODEIIDENTIFICATIONANDVALIDATIONINATESTBENCHEXPERIMENTALRESULTSINTHEFREQUENCYANDTHETIMEDOMAINSSHOWTHATTHEPROPOSEDMODELWASABLETOGIVEANACCURATEAPPROXIMATIONTOCHARACTERIZETHEWIDEBANDRFPASTHEIIABSTRACTRESEARCHRESULTSHAVEBEENPUBLISHEDINIEEEMWCLANDAPPLIEDFORINVENTIONPATENTTHEMODIFIEDANFISMANFISARCHITECTUREISSIMPLERTHANTHATOFANFISBUTWITHNEARLYTHESAMEPERFORMANCEFORMODELINGNONLINEARSYSTEMSTHEMANFISISAPPLIEDTOMODELRFPASWITHMEMORYEFFECTSTHESIMULATIONANDEXPERIMENTALRESULTSSHOWTHATTHISMODEIHASGOODMODELINGACCURACYANDTHECHARACTERISTICSOFFASTERCONVERGENCEANDLOWERCOMPUTATIONALCOMPLEXITYCOMPAREDWITHTHEANFISMODEL。THENMSEOFTHEMANFISMODELARESLIGHTLYLOWERTHANTHOSEOFSOMEOTHERNEURAINETWORKMODELSFINALLY。THEMANFISMODELISSUCCESSFULLYUSEDINADPDSYSTEM，WHICHCANPROVIDEOVER10DBACPRIMPROVEMENTFORTHREECARRIERWCDMASIGNALSTHERESEARCHRESULTSHAVEBEENPUBLISHEDINIEEETRANSONM下TTHEDPDTECHNIQUEBASEDONCOMPLEXLOOKUPTABLELUTISSTUDIEDBYFPGAIMPLEMENTATION。THENAHARDWAREIMPLEMENTATIONOFANFISINFPGAISPRESENTEDFORPOWERAMPLIFIERLINEARIZATIONWITHDPDTHEPROPOSEDAPPROACHAPPROXIMATESTHEINVERSEAMAMANDAMPMCHARACTERISTICOFPASWITHTWOEQUIVALENTANFISEXPERIMENTALRESUITSSHOWTHATABOUT67DBACPRREDUCTIONCOULDBEACHIEVEDFOF375MHZ16QAMSIGNALSTHERESEARCHRESULTSHAVEBEENPUBLISHEDON2008ICMMTKEYWORDSPOWERAMPLIFIERSPAS，BEHAVIORALMODELING，LINEARIZATION，DIGITALPREDISTORTIONDPD，NEURALNETWORKS，ADAPTIVENEUROFUZZYINFERENCESYSTEMANFIS，LOOKUPTABLELUT縮略詞ACPRACLRADCADSAMAMAMPMANFISBJTCALLUMCCDFCDMACFCORDICDACDDCDEMODDPCHSDPDDSPDUCEEREVMFIRFPGAGSMHEMTIBOIFLIP3IMDIMD3IMD5IMRIP3LDMOSLINCLMSLOLUTMANFIS縮略詞ADIACENTCHANNEIPOWERRATIOADIACENTCHANNELLEAKAGERATIOANALOGTODIGITALCONVERTERADVANCEDDESIGNSYSTEMAMPLITUDEAMPLITUDEMODULATIONAMPLITUDEPHASEMODULATIONADAPTIVENEUROFUZZYINFERENCESYSTEMBIPOLARJUNCTION歷NSISTORCOMBINEDANALOGUELOCKEDLOOPUNIVERSALMODULATORCOMPLEMENTARYCUMULATIVEDISTRIBUTIONFUNCTIONCODEDIVISIONMULTIPLEACCESSCRESTFACTORCOORDINATEROTATIONALDIGITALCOMPUTERDIGITALTOANALOGCONVENERDIGITALDOWNCONVERTERDEMODULATORDEDICATEDPLAYSICALCHANNELSDIGITALPREDISTONIONDIGITALSIGNALPROCESSINGDIGITALUPCONVENERENVELOPELIMINATIONANDRESTORATIONERRORVECTORMAGNITUDEFINITEIMPULSERESPONSEFIELDPROGRAMABLEGATEARRAYGLOBAISYSTEMFORMOBILECOMMUNICATIONSHIGHELECTRONMOBILITYTRANSISTORINPUTBACK0FFINTERMEDIATEFREQUENCYINPUTTHIRDORDERINTERCEPTPOINTINTERMODULATIONDISTONIONTHIRDINTERMODULATIONDISTORTIONFIFTHINTERMODULATIONDISTORTIONSIGNALTOINTERMODULATIONDISTORTIONRATIOTHIRDORDERINTERCEPTPOINTLATERALLYDIFFUSEDMETAL0XIDESEMICONDUCTORLINEARAMPLIFICATIONUSINGNONLINEARCOMPONENTSLEASTMEARLSQUARE。LOEALOSCILLATORLOOKUPTABLESMODIFIEDADAPTIVENEUROFTTZZYINFERENCESYSTEM相鄰信道功率比相鄰信道泄露比模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器先進(jìn)設(shè)計(jì)系統(tǒng)幅度幅度失真幅度相位失真自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙極結(jié)型晶體管組合模擬鎖定環(huán)路通用調(diào)制器互補(bǔ)累積分布函數(shù)碼分多址峰值因子坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計(jì)算數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器數(shù)字下變頻解調(diào)器專用物理信道數(shù)字預(yù)失真數(shù)字信號(hào)處理數(shù)字上變頻包絡(luò)消除與恢復(fù)誤差矢量幅度有限沖擊響應(yīng)現(xiàn)場可編程門陣列全球移動(dòng)通訊系統(tǒng)高電子遷移率晶體管輸入回退中頻輸入三階交調(diào)點(diǎn)互調(diào)失真三階互調(diào)失真五階互調(diào)失真三階互調(diào)失真比三階交調(diào)點(diǎn)橫向擴(kuò)散金屬氧化物半導(dǎo)體非線性部件進(jìn)行線性放大最小均方本地振蕩器查找表修正自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮略詞MESFETMIMOMODMOSFETMLPSMSEMSPSNARMANMSEOBOOFDMOIP3PAPARPSDQAMQPSKRBFNNRFI也SRMSERVTDNNSNRTDSCDMAVSAWCDMAWIMAXWLANMETALSEMICONDUCTORFIELDEFFECTTRANSISTORMULTIPLEINPUTMULTIPLEOUTPUTMODULATORMETAL0XIDESEMICONDUCTORFIELDEFIECTTRANSISTORMULTILAYERPEREEPTRONSMEANSQUAREDERRORSMILLIONSAMPLESPERSECONDNONLINEARAUTOREGRESSIVEMOVINGAVERAGENORMALIZEDMEANSQUAREDERRORS0UTPUTBACK0FFORTHOGONALFREQUENCYDIVISIONMULTIPLEXINGOUTPUTTHIRDORDERINTERCEPTPOINTPOWERAMPLIFIERPEAKTOAVERAGEPOWERRATIOPOWERSPECTRAIDENSITYQUADRATUREAMPLITUDEMODULATIONQUADRATUREPHASESHIFTKEYINGRADIALBASISFUNCTIONNEUMLNETWORKSRADIOFREQUENCYRECURSIVELEASTSQUAREROOTMEANSQUAREDERRORSREALVALUEDTIMEDELAYNEURALNETWORKSSIGNALTONOISERATIO金屬半導(dǎo)體場效應(yīng)晶體管多輸入多輸出調(diào)制器金屬氧化物半導(dǎo)體場效應(yīng)晶體管多層感知器均方誤差兆次每秒采樣非線性自回歸移動(dòng)平均歸一化均方誤差輸出回退正交頻分復(fù)用輸出三階交調(diào)點(diǎn)功率放大器峰均比功率譜密度正交幅度調(diào)制正交相移鍵控徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)射頻遞歸最小二乘均方根誤差實(shí)數(shù)延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信噪比TIMEDIVISIONSYNCHRONOUSCODEDIVISIONMULTIPLEACCESS時(shí)分同步的碼分多址VECTORSIGNALANALYZER矢量信號(hào)分析儀WIDEBANDCODEDIVISIONMULTIPLEACCESS寬帶碼分多址WORLDWIDEINTEROPERABILITYFORMICROWAVEACCESS全球微波互聯(lián)接入WIRELESSLOCALAREANETWORK無線局域網(wǎng)X東南大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名辨東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布包括以電子信息形式刊登論文的全部內(nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容。論文的公布包括以電子信息形式刊登授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理。研究生簽名第一章緒論11研究背景第一章緒論從遠(yuǎn)古時(shí)期的烽火通信到19世紀(jì)中葉電報(bào)和電話的發(fā)明。從電磁波的猜想和證實(shí)到無線通信的廣泛使用，人類通信技術(shù)發(fā)生了翻天覆地的變化。20世紀(jì)中后期到2L世紀(jì)以來。移動(dòng)通信系統(tǒng)的發(fā)展日新月異，在第二代移動(dòng)通信系統(tǒng)2G全球廣泛普及后，第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)3G的技術(shù)已經(jīng)非常成熟并且在世界各國不斷深入推廣和商用。第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)4G也進(jìn)入了研究起步階段。在移動(dòng)通信系統(tǒng)不斷演進(jìn)的同時(shí)，各種新型的數(shù)字移動(dòng)通信系統(tǒng)隨之成為研究熱點(diǎn)，比如CDMA2000、WCDMA、TDSCDMA、WIMAX和WLAN等。從2G的語音通話到3G的多媒體、高質(zhì)量視頻和高速率的網(wǎng)絡(luò)接入，在這些通信系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量不斷激增，數(shù)據(jù)帶寬呈現(xiàn)數(shù)量級(jí)的變化，因此，日益稀缺的頻譜資源一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。為了提高頻譜利用率，通信系統(tǒng)廣泛采用了各種線性調(diào)制技術(shù)和多載波調(diào)制技術(shù)，比如正交相移鍵控QUADRATUREPHASESHIFTKEYINGQPSK、正交幅度調(diào)制QUADRATUREAMPLITUDEMODULATIONQAM以及正交頻分復(fù)用ORTHOGONALFREQUENCYDIVISIONMULTIPLEXINGOFDM等，盡管新的調(diào)制方式可以有效地緩解頻譜和高速數(shù)據(jù)傳輸之間的矛盾。但是對通信系統(tǒng)中的射頻系統(tǒng)提出了新的難題。由于這些數(shù)字調(diào)制方式都屬于非恒定包絡(luò)的調(diào)制方式，往往效率越高的調(diào)制方式，信號(hào)的峰均比PEAKTOAVERAGEPOWERRATIOPAPR也越大，而高峰均比信號(hào)對射頻功率放大器線性度要求很高?，F(xiàn)在通信系統(tǒng)中，廣泛采用了OFDM的多載波的技術(shù)、MIMOMULTIPLEINPUTMULTIPLEOUTPUT技術(shù)等，采用線性化的射頻發(fā)射機(jī)系統(tǒng)。對于減少鄰道干擾、降低帶內(nèi)帶外失真、提高工作效率和通信質(zhì)量都有著非常重要的意義ILJ【引。R一般而言，功率放大器是射頻系統(tǒng)中價(jià)格最昂貴、實(shí)現(xiàn)難度最大的關(guān)鍵部件。功率放大器有著明顯的非線性特性，當(dāng)輸入信號(hào)功率較小時(shí)，功率放大器工作于線性工作區(qū)；當(dāng)輸入信號(hào)功率較大時(shí)，功率放大器就會(huì)進(jìn)入飽和區(qū)甚至截止區(qū)，產(chǎn)生嚴(yán)重的非線性失真。為了提高功率放大器的工作效率，功率放大器的工作點(diǎn)越高越好，總是希望接近于飽和區(qū)。然而，當(dāng)功率放大器工作在接近飽和區(qū)時(shí)，會(huì)引起嚴(yán)重的帶內(nèi)失真和帶外頻譜泄露，并且隨著現(xiàn)代通信系統(tǒng)帶寬的增加，功率放大器會(huì)產(chǎn)生其它的各種非線性特性，如記憶效應(yīng)等。所以，功率放大器的工作效率和線性度是互相矛盾的【41提高功率放大器線性度最簡單的辦法是功率回退，讓大功率的功率放大器工作在很小功率的工作點(diǎn)，也就是工作在線性區(qū)來提高線性度。功率回退雖然實(shí)現(xiàn)起來很簡單，但是缺點(diǎn)很明顯。第一。功率回退意味著相同功率輸出信號(hào)需要更大功率容量的功率放大器，功率容量越大，器件成本越昂貴第二，功率放大器消耗的能量通常占整個(gè)射頻系統(tǒng)的85以上，功率回退意味著功率放大器的工作效率很低，電源的利用率很低，有的系統(tǒng)中電源利用率只有L5，設(shè)備工作時(shí)非常耗能源，并且維護(hù)成本極高L刈IOJ。在無線通信系統(tǒng)中，低成本、高效率和高線性度的射頻功率放大器已經(jīng)成為一個(gè)制約其發(fā)展的瓶頸。在當(dāng)今移動(dòng)電話和手機(jī)不可或缺的時(shí)代，高效率的功率放大器不但節(jié)省手機(jī)電池的耗電量和成本，而且可延長電池的使用時(shí)間和使用壽命，對于節(jié)約型社會(huì)的建設(shè)有著重要的意義【7L【8L。因此，在現(xiàn)代寬帶無線通信系統(tǒng)中，射頻功率放大器的線性化技術(shù)和功率放大器行為模型的研究是一個(gè)非常有意義的課題。東南大學(xué)博士學(xué)位論文12相關(guān)內(nèi)容及進(jìn)展功率放大器的研究內(nèi)容非常廣泛，主要包括功率放大器的晶體管制造技術(shù)的研究、功率放大器設(shè)計(jì)方法和結(jié)構(gòu)的研究、功率放大器的非線性特性和記憶效應(yīng)的研究、功率放大器的線性化技術(shù)的研究和功率放大器行為模型的研究等。功率放大器的發(fā)展歷史可以分為電子管、晶體管、集成電路和場效應(yīng)管四個(gè)階段。功率放大器的晶體管制造技術(shù)，主要通過改變半導(dǎo)體工藝、結(jié)構(gòu)、材料等，研究出低噪聲、高效率、高增益和高線性度的穩(wěn)定的功率放大器，現(xiàn)在的功放的類型有雙極結(jié)型晶體管BIPOLARJUNCTIONTRANSISTORBJL、金屬氧化物半導(dǎo)體場效應(yīng)晶體管METALOXIDESEMICONDUCTORFIELDEFFECTTRANSISTORMOSFET、橫向擴(kuò)散金屬氧化物半導(dǎo)體LATERALLYDIFFUSEDMETALOXIDESEMICONDUCTORLDMOS、砷化鎵GAAS金屬半導(dǎo)體場效應(yīng)晶體管METALSEMICONDUCTORFIELDEFFECTTRANSISTORMESFET和高電子遷移率晶體管HIGHELECTRONMOBILITYTRANSISTORHEMT掣州IL川。功率放大器的設(shè)計(jì)方法的研究的內(nèi)容FLLJIL2】有輸入和輸出匹配網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、偏置網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、多級(jí)功放匹配的設(shè)計(jì)、穩(wěn)定性、噪聲系數(shù)等等。功率放大器的結(jié)構(gòu)的研究內(nèi)容有A類、B類、AB類、C類、DF類、DOHERTY放大器等等。本文主要研究的是功率放大器非線性特性和記憶效應(yīng)，功率放大器建模技術(shù)、功率放大器線性化技術(shù)和預(yù)失真技術(shù)。下面詳細(xì)的說明這幾方面國內(nèi)外的研究內(nèi)容、現(xiàn)狀和進(jìn)展。121功率放大器建模建立數(shù)學(xué)模型的過程，是把錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)際問題簡化、抽象為合理的數(shù)學(xué)模型的過程。功率放大器的建模過程就是利用數(shù)學(xué)知識(shí)和數(shù)學(xué)工具來描述功率放大器的非線性特性的過程。通常功率放大器模型可以分為兩類物理模型和行為模型。物理模型根據(jù)功率放大器內(nèi)部具體的電路結(jié)構(gòu)。運(yùn)用電路理論建立等效電路模型。行為模型則不關(guān)心功率放大器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，僅把功率放大器看成一個(gè)“黑箱”，根據(jù)功率放大器的輸入和輸出信號(hào)構(gòu)造非線性特性的輸入和輸出響應(yīng)關(guān)系，建立關(guān)于功率放大器的特性模型。這里我們主要討論的是行為模型。在窄帶通信系統(tǒng)中可以近似地認(rèn)為功放的非線性特性是靜態(tài)的。然而，隨著通信系統(tǒng)的發(fā)展，系統(tǒng)帶寬變寬和信號(hào)峰均比變大，輸入功放的信號(hào)是包絡(luò)非恒定的調(diào)制信號(hào)，功放表現(xiàn)出和輸入信號(hào)帶寬頻率相關(guān)的非線性特性，這種現(xiàn)象叫記憶效應(yīng)。從時(shí)域的角度來看，功放的輸出信號(hào)不但和當(dāng)前的輸入信號(hào)有關(guān)，而且和以前的輸入信號(hào)有關(guān)。所以根據(jù)記憶效應(yīng)。功率放大器的行為模型又可以分為無記憶的模型和有記憶的模型。關(guān)于記憶效應(yīng)的重要研究進(jìn)展有1989年，BOSCH和GATTI分析記憶效應(yīng)產(chǎn)生的原因，研究了功率放大器預(yù)失真器中的記憶效應(yīng)的仿真和測量ILM2000年，CARVALHO和PEDRO研究了在雙音測試下，射頻功率放大器的偏移匹配網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致邊帶不對稱的現(xiàn)象【L4LIIS；2001年，VUOLEVI等人研究了射頻功率放大器記憶效應(yīng)的測量技術(shù)，給出了電記憶效應(yīng)和電熱記憶效應(yīng)的定義，并且分析了兩種記憶效應(yīng)產(chǎn)生的原洲怕J2002年，KU給出了一種定量描述功率放大器記憶效應(yīng)的方法【17L；2003年，KU等人研究了稀疏延時(shí)結(jié)構(gòu)的記憶多項(xiàng)式模型，定量分析了記憶的大小【I引，同時(shí)，BOUMAIZA和GHANNOUCHI研究了射頻功率放大器中熱記憶效應(yīng)的建模以及預(yù)失真器的實(shí)現(xiàn)方法【1912007年，LIU等人研究了一種在寬帶射頻功率放大器中定量衡量記憶效應(yīng)的方法【20J。早期研究功率放大器的時(shí)候大多都是采用無記憶的模型，常用的有冪級(jí)數(shù)模型14L和SALEH模型121L等。冪級(jí)數(shù)模型因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)簡單在分析功率放大器非線性特性和各種失真分量的時(shí)候用的比較多，SALEH模型最初是用于行波管的功放建模，但后來也用于其他固態(tài)功放的建模，其模型結(jié)構(gòu)也比較簡單，參數(shù)只有4個(gè)現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，功率放大器的記憶效應(yīng)越來越明顯，對于功率放大器本身的和整個(gè)通信系統(tǒng)的影響都是不可忽略的，無記憶的模型已經(jīng)不能夠很好地描述功率放大器的特性。所以，近年來，2第一章緒論有記憶的功放模型一直是人們的研究重點(diǎn)。有記憶的功放模型一般可以分為兩類，一類是VOLTERRA級(jí)數(shù)模型及其簡化模型，另一類是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型【7L。VOLTERRA級(jí)數(shù)111【3】是對泰勒級(jí)數(shù)的擴(kuò)展，相當(dāng)于有記憶的泰勒級(jí)數(shù)，是分析弱非線性特性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的常用方法。傳統(tǒng)的VOLTERRA級(jí)數(shù)一般適用于弱非線性特性的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模。系統(tǒng)的參數(shù)會(huì)隨著系統(tǒng)階次和記憶長度的增大而急劇增加，所以參數(shù)多、計(jì)算量大、收斂慢，性能受到階次大小和記憶長度的影響是這一類模型的缺點(diǎn)。因此，對傳統(tǒng)VOLTERRA級(jí)數(shù)模型的簡化是當(dāng)前模型研究一個(gè)重要內(nèi)容122】【30L。2004年，ZHU等人提出了直接修剪的VOLTERRA級(jí)數(shù)【27L，通過選擇VOLTERRA級(jí)數(shù)中最重要的組成項(xiàng)，進(jìn)一步減少了參數(shù)和降低了求解的復(fù)雜度，后來，又提出了動(dòng)態(tài)偏移減少基的VOLTE盯A級(jí)劃23】和VOLTERRALAGUERRE級(jí)數(shù)擴(kuò)展模型291動(dòng)態(tài)VOLTERRA級(jí)數(shù)可以動(dòng)態(tài)地定義模型的結(jié)構(gòu)提高了建模的靈活性，VOLTERRALAGUERRE級(jí)數(shù)擴(kuò)展模型的參數(shù)是和記憶長度不相關(guān)的，適合強(qiáng)記憶效應(yīng)的功放建模。2006年，LSAKSSON等人也利用正交基函數(shù)KAUTZ函數(shù)來簡化VOLTERRA級(jí)數(shù)模型的結(jié)構(gòu)P們。比較常用的有記憶的多項(xiàng)式模型13I】【32】也是由VOLTERRA級(jí)數(shù)模型簡化而來，其模型參數(shù)的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于VOLTERRA級(jí)數(shù)的參數(shù)數(shù)量。另外幾個(gè)模塊級(jí)聯(lián)也是VOLTERRA級(jí)數(shù)簡化模型中的一個(gè)重要研究內(nèi)容，其中有WIENER模型【33】【351、并行WIENER模型【36】、HAMMERSTEIN模型37】【3引、并行HAMMERSTEIN模型【40L、WIENERHAMMERSTEIN模型【41L等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近任意連續(xù)的非線性函數(shù)，且具有靈活的學(xué)習(xí)方式，已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)【42L【43L。近幾年。微波非線性電路和系統(tǒng)包括功率放大器的建模方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用144L【46L。近年來的研究成果有實(shí)數(shù)I和Q延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型47JREALVALUEDTIMEDELAYNEURALNETWORKSRVTDNN、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4引RADIALBASISFUNCTIONNEURALNETWORKSRBFNN和遞歸型網(wǎng)絡(luò)模型【49L【50】。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然是非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模的有效方法，但是大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是多層感知器的結(jié)構(gòu)，難提取出模型參數(shù)。其復(fù)雜的多層結(jié)構(gòu)在一定程度上制約了預(yù)失真的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。模糊推理系統(tǒng)F5LL【鴕】已經(jīng)在自動(dòng)控制、數(shù)據(jù)分類和模式識(shí)別等領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立非線性模型方面己體現(xiàn)出了優(yōu)越性，于是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在功率放大器建模研究方面已經(jīng)成想廣個(gè)非常有意義的課題。關(guān)于功率放大器的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究成果有LEE等人研究了基乇自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)ADAPTIVENEUROFBZZYINFERENCESYSTEMANFIS模型的預(yù)失真器15川【“L，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種預(yù)失真器對于WCDMA信號(hào)的失真可以降低12DB。122線性化技術(shù)近年來，各種功率放大器線性化技術(shù)的研究和應(yīng)用越來越廣泛。常用的線性化技術(shù)有負(fù)反饋法【4】【56】。FEEDBACK、前饋法【4L【5】【60L【631FEEDFORWARD、包絡(luò)消除與恢復(fù)技術(shù)14L【“1ENVELOPELIMINATIONANDRESTORATIONEER、非線性部件進(jìn)行線性放大14】【65H69LLINEARAMPLIFICATIONUSINGNONLINEARCOMPONENTSLINC、組合模擬鎖定環(huán)路通用調(diào)制器【4】【70JCOMBINEDANALOGUELOCKEDLOOPUNIVERSALMODUIATORCALLUM、各種模擬預(yù)失真17I】【75J和數(shù)字預(yù)失真方法PREDISTORTION76】【12U等。負(fù)反饋技術(shù)也許是功放線性化技術(shù)中最簡單的一種方法，起初在音頻放大器領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。它的基本原理是犧牲功放的增益獲得對失真的抑制。負(fù)反饋技術(shù)可以應(yīng)用到射頻功放中，也可以擴(kuò)展到調(diào)制信號(hào)上，一般負(fù)反饋技術(shù)可以分為射頻負(fù)反饋。包絡(luò)負(fù)反饋、極坐標(biāo)負(fù)反饋和笛卡爾負(fù)反饋等。負(fù)反饋技術(shù)的缺點(diǎn)有反饋回路延時(shí)的控制較難、反饋回路帶寬太大、會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象等。隨著通信技術(shù)的發(fā)展前饋技術(shù)逐漸受到人們的重視，雖然前饋技術(shù)的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、硬件成本相對較高、器件特性隨時(shí)問溫度變化不容易補(bǔ)償，但是它比較適合寬帶系統(tǒng)，而且沒有穩(wěn)定性的問題?？梢员容^大的改善功放線性度。包絡(luò)消除與恢復(fù)技術(shù)把輸入功放的幅度和相位分離，然后再合成。它的優(yōu)點(diǎn)是射頻功放工作于開關(guān)模式，效率較高既可以獲得高效率，又可以獲得較好的線性度。它的缺點(diǎn)也非常明顯在寬3東南大學(xué)博士學(xué)位論文帶系統(tǒng)中，分離幅度和相位的時(shí)候會(huì)引入附加的失真，而且幅度和相位兩條通路的延時(shí)誤差需要補(bǔ)償，另外。對峰均比較大的輸入信號(hào)，射頻功放電源電壓的調(diào)制比較難實(shí)現(xiàn)。非線性部件進(jìn)行線性放大技術(shù)把輸入信號(hào)分解成兩個(gè)包絡(luò)恒定的信號(hào)，再分別放大合成。LINC信號(hào)分解時(shí)，早期通過模擬技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，出現(xiàn)了很多問題硬件復(fù)雜度高、成本高、功耗大和難于集成。現(xiàn)在，隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展使得信號(hào)的分解變的簡單了，LINC對于兩條通路上的幅度和相位的匹配十分敏感，微小的誤差都會(huì)導(dǎo)致線性度的惡化，這也是LINC技術(shù)在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中應(yīng)用不多的原因。CALLUM和LINC技術(shù)類似，區(qū)別在于利用了兩個(gè)負(fù)反饋環(huán)路把信號(hào)分解成兩路恒定包絡(luò)的信號(hào)。在現(xiàn)代寬帶通信系統(tǒng)中，預(yù)失真技術(shù)是除了前饋線性化技術(shù)外的另外一種主流的技術(shù)。預(yù)失真技術(shù)的基本思想是在非線性的射頻功放前面插入一個(gè)非線性的器件，使得兩者的非線性特性相互抵消來達(dá)到線性化的目的。預(yù)失真技術(shù)可以分為射頻RADIOFREQUENCYRF預(yù)失真、中頻INTERMEDIATEFREQUENCYIF預(yù)失真和基帶預(yù)失真。射頻和中頻預(yù)失真的結(jié)構(gòu)和原理類似，通常采用模擬電路實(shí)現(xiàn)，而基帶預(yù)失真通常都是采用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)，有時(shí)候也把預(yù)失真技術(shù)分為模擬預(yù)失真和基帶數(shù)字預(yù)失真DIGITALPREDISTORTIONDPD。模擬預(yù)失真雖然有很多優(yōu)點(diǎn)電路結(jié)構(gòu)簡單、成本低、開環(huán)結(jié)構(gòu)的無條件穩(wěn)定和線性化帶寬寬，但是它的線性化的效果有限。在高頻處理高階的失真分量比較困難等。對于線性度要求不高的系統(tǒng)可以采用模擬預(yù)失真技術(shù)。在各種線性化技術(shù)中，數(shù)字預(yù)失真技術(shù)是近年來最受關(guān)注的技術(shù)。因?yàn)閿?shù)字預(yù)失真技術(shù)可以采用各種數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和算法，靈活性高，穩(wěn)定性好，可以有效地改進(jìn)功率放大器的效率和線性度，下面詳細(xì)介紹數(shù)字預(yù)失真技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容和進(jìn)展。123數(shù)字預(yù)失真技術(shù)通常，數(shù)字預(yù)失真技術(shù)是利用功率放大器的輸入和輸出信號(hào)建立功率放大器的逆模型。根據(jù)逆模型在基帶預(yù)先彌補(bǔ)功率放大器的非線性特性和記憶效應(yīng)。所以，功率放大器行為模型的研究是數(shù)字預(yù)失真技術(shù)的核心，如何建立簡單、高效和高精度的非線性行為模型及設(shè)計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)方法是數(shù)字預(yù)失真研究的重點(diǎn)。早期由于通信系統(tǒng)帶寬較窄，功率放大器的模型都是靜態(tài)的無記憶的模型。所以預(yù)失真器多數(shù)都是用來彌補(bǔ)功率放大器靜態(tài)的幅度和相位失真特性。1988年，BATEMAN等提出了查找表LOOKUPTABLESLUT和曲線擬合的預(yù)失真方法176。1989年，NAGATA提出了映射預(yù)失真技術(shù)1771，利用兩個(gè)二維查找表把輸入信號(hào)的IO分量映射成輸出信號(hào)的IQ分量；MINOWA于1990年提出了和功率回退技術(shù)結(jié)合的類似的映射線性化系統(tǒng)【7SL。后來，YOUNSIK研究了OFDM系統(tǒng)中有記憶的映射預(yù)失真器1791。1990年，F(xiàn)AULKNER提出了極坐標(biāo)預(yù)失真技術(shù)【8叭，利用兩個(gè)一維的查找表分別來彌補(bǔ)功放幅度和相位的失真對于極坐標(biāo)系統(tǒng)，調(diào)制器和解調(diào)器誤差比較敏感，其彌補(bǔ)的方法也得到了研究【82L【831。1990年，CAVERS提出了復(fù)增益預(yù)失真技術(shù)【84兒盯J，利用兩個(gè)一維的查找表分別存儲(chǔ)I和Q增益的復(fù)數(shù)系數(shù)，不需要直角坐標(biāo)到極坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換處理過程，大大簡化了預(yù)失真器和自適應(yīng)算法的復(fù)雜程度。1992年，WRIGHT利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了窄帶系統(tǒng)中復(fù)增益預(yù)失真的效果【L。由于上述預(yù)失真技術(shù)都是利用查找表來實(shí)現(xiàn)的，所以關(guān)于查找表的大小和字長的寬度，查找表的索引技術(shù)和查找表的自適應(yīng)更新算法等相關(guān)問題。也成為預(yù)失真技術(shù)的重要研究內(nèi)容。1996年，SUNDSTROM等分析了關(guān)于查找表量化效應(yīng)對于預(yù)失真系統(tǒng)的影響871，2003年，SHI等研究了查找表的大小對于預(yù)失真系統(tǒng)性能的影響F8SJ。1997年，CAVERS提出了最佳預(yù)失真器索引技術(shù)189】【90J，其他的一些索引技術(shù)可以參考文獻(xiàn)911【95】。查找表的自適應(yīng)更新算法有很多種，一般可以分為兩類。一類是基于導(dǎo)數(shù)的迭代算法最陡下降法、最小均方算法LEASTMEANSQUARELMS、遞歸最小二乘法RECURSIVELEASTSQUARERLS、牛頓法等等【9叫，另一類是非導(dǎo)數(shù)迭代算法遺傳算法、隨機(jī)搜索算法等等197119射。另外。1997年，CAVERS研究了調(diào)制解調(diào)誤差對于自適應(yīng)預(yù)失真系統(tǒng)的影響【99】，1999年，MANNINEN研究了自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)中的反饋延時(shí)誤差I(lǐng)L刪。4第一章緒論一些關(guān)于預(yù)失真的最新研究成果綜述如下。LIU等人提出了擴(kuò)充AUGMENTEDHAMMERSTEIN預(yù)失真結(jié)構(gòu)【39】。LEE等人研究了ANFIS結(jié)構(gòu)的預(yù)失真器【551，MONTORO等人提出了非線性自回歸移動(dòng)平均模型的預(yù)失真器NONLINEARAUTOREGRESSIVEMOVINGAVERAGENARMAIL叭】，GILABERT等人給出了非線性自回歸移動(dòng)平均模型預(yù)失真器的FPGAFIELDPROGRAMABLEGATEARRAY實(shí)現(xiàn)方法1021，HAMMI等人提出了巢式查找表NESTEDLUTSII03L技術(shù)，WOO等人提出了自適應(yīng)的數(shù)字反饋預(yù)失真技術(shù)【L041，在此基礎(chǔ)上KIM等人又提出新型寬帶自適應(yīng)反饋預(yù)失真技術(shù)【051，ZHU等人在開環(huán)數(shù)字預(yù)失真器中采用了動(dòng)態(tài)偏移減少基VOLTERRA級(jí)數(shù)的方法【L吲，在包絡(luò)追蹤的放大器中采用了分解分段VOLTERRA級(jí)數(shù)的數(shù)字預(yù)失真方法ILU7J。國內(nèi)關(guān)于功率放大器預(yù)失真技術(shù)的研究工作起步比國際上晚，但是近年來越來越受到了研究人員的重視。2000年以來，國內(nèi)很多大學(xué)的科研人員都參與到了數(shù)字預(yù)失真技術(shù)的研究。趙洪新等給出了一種基帶預(yù)失真FUF功率放大器線性化技術(shù)的模型仿真與實(shí)劃10引。毛文杰等研究了一種基于雙查找表的自適應(yīng)預(yù)失真射頻功率放大器線性化方法【L吲。王勇等研究了基于多項(xiàng)式的記憶型數(shù)字基帶預(yù)失真器【LJ。其他的一些國內(nèi)的關(guān)于預(yù)失真和功放模型的文獻(xiàn)可以參考【LLL】121】。隨著國內(nèi)外研究的深入，相對簡單的數(shù)字預(yù)失真器已經(jīng)逐步進(jìn)入商用。AGILENT公司在ADSADVANCEDDESIGNSYSTEM軟件中提供了預(yù)失真器的設(shè)計(jì)實(shí)例，ALTERA和XILINX公司都開發(fā)出了數(shù)字預(yù)失真的FPGA解決方案，已經(jīng)可以提供給客戶使用，PMCSIERRA和INTERSIL公司已開發(fā)出基于查找表的預(yù)失真芯片可以應(yīng)用到第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)中。13本文的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)本文內(nèi)容主要分為兩個(gè)部分一是研究當(dāng)前寬帶通信系統(tǒng)中，射頻功率放大器模型的非線性特性和記憶效應(yīng)，建立新型的有記憶效應(yīng)的功率放大器模型和算法，分析其收斂特性、誤差特性、穩(wěn)定性和效率等二是研究當(dāng)前功率放大器的線性化技術(shù)，主要研究最有潛力的數(shù)字預(yù)失真技術(shù)，結(jié)合功率放大器模型和算法，在基于儀器的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)證預(yù)失真模型的效果，并且在設(shè)計(jì)FPGA硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)上給出預(yù)失真器的實(shí)現(xiàn)方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。其中主要完成的創(chuàng)新性工作有1對功率放大器幅度輸入的延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有記憶模型進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)研究。2對于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ANFIS進(jìn)行了深入研究，建立了有記憶效應(yīng)的功率放大器實(shí)數(shù)延時(shí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并且采用模糊C類均值聚類方法來減少模型的規(guī)則數(shù)目和簡化模型結(jié)構(gòu)。在測試平臺(tái)上。用三載波WCDMA寬帶信號(hào)對射頻功率放大器進(jìn)行測試，成功地對模型進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證，給出了時(shí)域和頻域的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。3提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HAMMERSTEIN模型，給出了模型的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)和對應(yīng)的算法。在基于儀器的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上采集數(shù)據(jù)并驗(yàn)證了模型的性能，與靜態(tài)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了對比分析。4在研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，把修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ILZ2LMODIFIEDANFISMANFIS應(yīng)用于功率放大器建模，給出了MANFIS有記憶模型的結(jié)構(gòu)，仿真分析了模型的收斂性能和精度，建立了基于儀器的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用WCDMA單載波信號(hào)和三載波信號(hào)，對MANFIS模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析了模型的參數(shù)個(gè)數(shù)和歸一化的均方誤差結(jié)果，給出了時(shí)域和頻域的驗(yàn)證結(jié)果，并和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了比較和分析。5研究了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HAMMERSTEIN模型的預(yù)失真器的實(shí)現(xiàn)方法，給出了基于儀器平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果。6研究了基于修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)字預(yù)失真器的實(shí)現(xiàn)方法，給出了基于儀器平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果，并進(jìn)行了詳細(xì)的比較和分析。7研究了基于復(fù)增益查找表的數(shù)字預(yù)失真器的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，并且在硬件平臺(tái)上完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。8研究了極坐標(biāo)形式基于ANFIS模型的數(shù)字預(yù)失真的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，并且在硬件平臺(tái)上完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。5東南大學(xué)博士學(xué)位論文本文第一章為緒論，介紹了本課題的研究背景、相關(guān)的研究內(nèi)容和進(jìn)展，給出了本文研究工作的創(chuàng)新點(diǎn)和論文結(jié)構(gòu)安排。第二章主要內(nèi)容介紹了寬帶射頻功率放大器的非線性特性、測量指標(biāo)、記憶效應(yīng)等。第三章分析了當(dāng)前寬帶射頻功率放大器的無記憶和有記憶模型，介紹了VOLTERRA級(jí)數(shù)模型、VOLTERRA級(jí)數(shù)簡化模型、多項(xiàng)式模型、WIENER模型、HAMMERSTEIN模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，分析討論了幅度輸入的延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第四章介紹了功率放大器建模采集數(shù)據(jù)的方法，研究了實(shí)數(shù)VQ延時(shí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HAMMERSTEIN模型和修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第五章介紹了功率放大器的各種線性化技術(shù)，重點(diǎn)研究了數(shù)字預(yù)失真技術(shù)，給出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HAMMERSTEIN模型預(yù)失真器的實(shí)現(xiàn)方法和修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)字預(yù)失真實(shí)現(xiàn)方法，分別在基于儀器的平臺(tái)上進(jìn)行了驗(yàn)證。第六章分析了基于查找表技術(shù)的數(shù)字預(yù)失真方法，簡單研究了基于復(fù)增益查找表數(shù)字預(yù)失真器的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，重點(diǎn)研究了極坐標(biāo)形式基于ANFIS模型的數(shù)字預(yù)失真器的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，并且在硬件平臺(tái)上成功進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。參考文獻(xiàn)【L】VUOLEVIJ，RAHKONENTDISTORTIONINRFPOWERARNPLIFERSMBOSTON，MAARTECHHOUSE，200318【2】AMAASSTEPHENNONLINEARMICROWAVEANDRFCIRCUITSSECONDEDITIONMBOSTON，MAARTECHHOUSE，2003127【3】PEDROJC，CARVALHONBINTERMODULATIONDISTORTIONINMICROWAVEANDWIRELESSCIRCUITSMBOSTON，1VIAARTECHHOUSE，2003122F4】KENINGTONPBHIGHLINEARITYRFAMPLIFIERDESIGNMBOSTON，MAARTECHHOUSE，2000185【5】5LEGARDAJFEEDFORWARDAMPLIFIERSFORWIDEBANDCOMMUNICATIONSYSTEMSMNETHERLANDSSPRINGER,20062573【6】REYNAERTPATRICK，STEYAERTMICHIEL1強(qiáng)POWERAMPLIFIERSFORMOBILECOMMUNICATIONSMNETHERLANDSSPRINGER,2006964【7】ISAKSSONM，WISEILD，RONNOWDACOMPARATIVEANALYSISOFBEHAVIORALMODELSJIEEETRANSMIEROWTHEORYTECH,2006，541348359【8】PEDROJC，MAASSAACOMPARATIVEOVERVIEWOFMICROWAVEANDWIRELESSPOWERAMPLIFIERBEHAVIORALMODELINGAPPROACHESJIEEETRAMMICROWTHEORYTECH，20