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欠采样在基带预失真功率放大器线性化的应用
基带预失真（Pre-Distortion）技术是一种有效的功率放大器线性化方法，能够降低信号的合法性失真率并提高系统性能。
然而， Pre-Distortion 系统的建立需要大量的数据，并且在实际应用中，往往需要处理大量的数据，因此如果采用传统的方法进行预处理，会存在一定的困难和限制。
这时候采用欠采样（Sub-Sampling）方法可以很好地解决这一问题。
欠采样技术是一种信号处理方法，通过降低采样频率和抽取频率来减少数据的数量，从而提高系统效率。
欠采样技术的特点是能够减小数据容量，降低存储和处理成本，提高实时性和实用性等多个方面的优点。
在 Pre-Distortion 系统中，欠采样技术可以在不降低系统性能的前提下，更有效地处理大量数据。
欠采样技术的应用可以明显地提高 Pre-Distortion 系统的效率和性能。
由于欠采样技术可以减小数据量，因此可以提高系统的实时性和实用性，同时还可以进一步降低 Pre-Distortion 系统的复杂性。
在实际应用中，欠采样技术可以有效地提升 Pre-Distortion 系统的线性度和精度，从而降低功率放大器的非线性失真和误差率。
综上所述，欠采样技术在 Pre-Distortion 系统中具有广泛的应用前景。
欠采样技术不仅可以降低数据量，提高系统的实时性和实用性，还可以提高系统的效率和精度。
因此，欠采样技术在 Pre-Distortion 系统中是非常重要和必要的技术手段，可以帮助系统更完美地实现功率放大器线性化，从而更好地提高系统的性能和稳定性。
2021.11测试工具—种短波功率放大器预失真技术和谦(广州海格通信集团股份有限公司，广东广州，510000)摘要：数字通信系统的信号发射期间,核心的器件就是功率放大器。
为了将其应用的质量提升，需要做好短波功率放大器预失真技术的研究。
本文进行分析一种短波功率放大器预失真技术，从需求、研究现状、未来发展、技术方案等方面进行探究，提供给实践工作有价值的借鉴。
关键词:短波功率后选器；预失真技术；发展趋势；关键技术A predistortion technique for short wave power amplifierHe Qian(Guangzhou Haige Communications Group Incorporated Company,Guangzhou Guangdong,510000) Abstract；During the signal transmission of digital communication system,the core device is power amplifier.In order to improve the quality of its application,it is necessary to study the predistortion technology of short wave power amplifier.This paper analyzes a predistortion technology of short wave power amplifier,explores from the demand,research status,future development, technical solutions and other aspects,and provides valuable reference for practical work.Keywords；shortwave power post selector;predistortion technology;development trend;key technology0引言近些年来，短波通信属于达到中远距离无线通信的关键策略。
功率放大器的数字预失真——固定预失真或自适应预失真？Konstantin N.Tarasov;Eric J.Mc Donald;Eugene Grayver【期刊名称】《通信对抗》【年(卷),期】2010(0)4【摘要】实践已经证明,射频线性化技术和数字预失真技术都可以有效地抵消大功率放大器工作在饱和点附近时由非线性特性产生的失真.由于数字预失真器成本低、实现简单.这使之成为昂贵的、高功耗射频线性化器的一种非常有希望的备选方案.数字预失真器根据输入信号的大小调整信号幅度和进行移相.其调整系数取决于放大器的非线性特性,这些系数既可以直接通过网络分析仪测量放大器的特性而获取,也可以藉由自适应调整初始估计值获得,从而使得误差减少到最小.误差通常是指发射信号和取样信号之间的差异.自适应可使用标准的梯度下降算法,如最小均方(LMS)来完成.本文比较了两种方法的测试结果,这些测试是针对航天级行渡管放大器(TWTA)进行的.结果表明自适应方法具有更好的频域特性(肩部减小),然而在改善信噪比和误码率方面,这两种方法的性能几乎是一样的.【总页数】6页(P55-60)【作者】Konstantin N.Tarasov;Eric J.Mc Donald;Eugene Grayver【作者单位】The Aerospace Corporation El Segundo,CA;The Aerospace Corporation El Segundo,CA;The Aerospace Corporation El Segundo,CA【正文语种】中文【相关文献】1.一种改进的功率放大器数字预失真自适应算法 [J], 孙黎明;邓昌良2.基于并行演化计算的记忆非线性功率放大器数字预失真研究 [J], 刘钊;胡力3.基于数字预失真的线性功率放大器研究 [J], 汪琳娜;杨新;4.数字预失真在高功率放大器中的应用 [J], 孙寒涛;李世伟;韩军;杨作成5.是德科技推出PXIe测量加速器,测量速度提升百倍新的能力使功率放大器数字预失真测试成为业界领先 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
RF放大器非线性测量技术--数字预失真效果随着无线通信技术的飞速发展，频谱利用率较高的调制方式得到了广泛应用，如PSK和QAM调制。
这些调制信号的一个共同特点是信号功率的平均值和包络峰值存在差异，峰均比（即峰值因子Crest Factor）较大，这要求放大器必须具有良好的线性特性，否则非线性影响，如互调失真，会导致频谱再生，进而产生邻道干扰。
在设计放大器，如WCDMA 多载波功率放大器时，要采用线性化技术来补偿放大器的非线性，从而提高放大器输出信号的频谱纯度，减少邻道干扰。
与此同时，我们还必须兼顾到放大器的工作效率。
线性化技术主要分为以下几类，如图1所示。
在放大器的设计中，一般都会将几种线性化技术结合在一起使用，以达到最佳的线性化效果。
图1 线性化技术分类数字预失真是预失真技术的一种，其基本原理如图2所示。
根据放大器的非线性特性（幅度和相位失真），对输入放大器的信号进行相反的失真处理，两个非线性失真功能相结合，就能够实现高度线性、无失真的系统。
在数字基带上进行预失真处理就是数字预失真；在模拟电路上进行预失真处理就是模拟预失真。
图2 数字预失真技术基本原理数字预失真技术的优势在于：工作在数字基带上，成本低，适应性强，还可以通过增加采样率和增大量化阶数来抵消高阶互调失真，可以使用简单高效的AB类放大器，避免前馈技术带来的复杂性、高成本和高功耗，显著提高放大器的线性和整体功效。
使用数字预失真技术的前提是必须准确测量得出放大器的非线性特性，进而才能根据放大器的非线性特性对输入的基带信号进行预失真处理。
但是，由于无线通信系统的信号带宽日益增加，如WCDMA四载波的带宽已达20MHz，用传统的窄带网络测量方法（如矢量网络分析仪），无法准确测量出宽带放大器在实际工。
宽带模拟预失真技术的研究的开题报告一、研究背景在现代通信系统中，信号失真是一个普遍存在的问题。
高速数字信号的传输过程中，信号经过信道传输，存在着信道非线性、时变等不理想因素的影响，这些因素会造成信号失真。
信号失真在无线通信和光纤通信中特别严重，会导致信号品质下降和误码率的增加。
因此，研究如何进行信号预失真技术是一个十分重要的课题。
宽带模拟预失真技术是一种通过对输入信号进行预处理来抵消硬件器件的非线性效应，从而减小信号失真的方法。
该技术应用领域广泛，包括无线通信系统、数字电视、数字广播、高速光纤通信等领域。
宽带模拟预失真技术的研究将对通信系统的运行效率、可靠性和信号传输质量的提升有重要的作用。
二、研究目的本研究旨在探讨宽带模拟预失真技术的原理和实现方法，研究该技术对信号失真的降低和通信系统性能的提升效果。
通过研究不依赖于硬件条件的数字预失真方法，可减小传输过程中各种因素的影响，提高通信系统的性能和稳定性。
同时，通过研究预失真算法的优化，优化预失真技术的效果和工作效率。
三、研究内容1. 宽带模拟预失真技术原理的研究；2. 常用的预失真算法的研究；3. 预失真算法的性能分析和比较；4. 预失真算法的优化研究；5. 预失真技术对信号失真降低和通信系统的性能提升效果研究；6. 预失真技术在无线通信和光纤通信中的应用研究；7. 研究并实现预失真算法的仿真验证。
四、研究计划1. 前期调研和文献查阅：预计1个月完成；2. 宽带模拟预失真技术原理的研究：预计2个月完成；3. 常用的预失真算法的研究：预计1个月完成；4. 预失真算法的性能分析和比较：预计1个月完成；5. 预失真算法的优化研究：预计2个月完成；6. 预失真技术对信号失真降低和通信系统的性能提升效果研究：预计1个月完成；7. 预失真技术在无线通信和光纤通信中的应用研究：预计2个月完成；8. 研究并实现预失真算法的仿真验证：预计1个月完成。
五、研究意义本研究可为未来通信系统的设计与建设提供一种有效的解决方法。
dpd数字预失真添加滤波器
DPD（Digital Pre-Distortion）数字预失真技术是一种广泛应用于无线通信和射频功率放大器中的技术，其主要目的是补偿功率放大器的非线性失真，从而提高系统的性能。
在DPD系统中，通常会添加滤波器来进一步优化性能。
滤波器在DPD系统中的作用主要是滤除噪声和杂散信号，提高信号的纯净度。
这是因为在实际应用中，由于各种因素的影响，如环境噪声、设备老化等，DPD系统产生的预失真信号中可能会混入一些不需要的成分。
这些成分如果不加以处理，就可能会对系统的性能产生负面影响。
因此，通过添加滤波器，可以有效地滤除这些不需要的成分，提高信号的质量。
在选择滤波器时，需要考虑多个因素，包括滤波器的类型、阶数、截止频率等。
不同类型的滤波器对不同类型的信号有不同的处理效果，因此需要根据实际应用情况来选择合适的滤波器类型。
此外，滤波器的阶数和截止频率也需要根据具体需求来设置，以达到最佳的滤波效果。
总的来说，添加滤波器是DPD数字预失真技术中非常重要的一步。
通过合理地选择和使用滤波器，可以进一步提高DPD系统的性能，使其在实际应用中更加稳定和可靠。
同时，随着无线通信技术的不断发展，DPD技术和滤波器技术也将不断完善和优化，为未来的无线通信系统提供更加高效和可靠的解决方案。
预失真技术综述1.1 数据预失真技术数据预失真技术[i][ii]是一种最为简单的预失真补偿技术，该技术是针对信号星座经过非线性卫星信道后发生扭曲变形这一现象，通过在成型滤波之前直接修改发送信号的映射星座图，使接收端尽可能接收到理想的星座，从而减小卫星信道非线性对整个系统的性能影响。
根据预失真值与输入数据的前后码元是否有关，数据预失真分为无记忆数据预失真和有记忆数据预失真[iii]两种。
目前这两种技术都是基于无记忆非线性卫星信道进行研究，还没有针对高速的有记忆非线性卫星信道的研究。
无记忆数据预失真方法简单，易于实现，但对于有记忆的非线性信道，其补偿性能已经不能满足要求。
有记忆的数据预失真可以有效降低码间串扰，提高补偿性能，但随着调制阶数和记忆长度的增加，其存储空间和计算复杂度将迅速增加，实现复杂度过大。
1.2 信号预失真技术信号预失真是在发送滤波器之后，通过修改发送信号的波形来补偿非线性失真的一种技术，其实现方法分为查询表和工作函数法两种。
查询表预失真技术产生于上世纪80年代，其实现方式是把高功放的输入功率(或幅度)作为查询表的索引指针，把高功放的复增益预调整值作为指针对应内容存储在RAM表中，工作时根据输入信号的功率或幅度信息查找其对应预调整值，并将其输出给后继电路，达到线性化的目的。
目前国内外已有许多学者对查询表预失真技术进行了研究。
日本sony Ericsson移动通信公司提出了一种适用于手持终端的查询表自适应预失真技术，并在窄带CDMA系统中进行实验，使功放模块的功率效率增加了48%[iv]。
浙江大学的毛文杰等提出了一种基于双查询表的自适应预失真结构，可使邻道干扰降低约25dB[v]。
但由于常规的查询表不能有效的表示记忆特性，使得传统的查询表只能对无记忆的窄带信号进行补偿。
文献[vi]采用多维表形式表示记忆非线性特性，但存在结构复杂，收敛慢的问题。
工作函数预失真技术是指在非线性信道之前采用数学模型描述其逆特性，从而使整个信道呈现出线性特性。
（1）基于W-H模型的自适应预失真技术W-H模型的记忆预失真技术首先利用Wiener模型对记忆高功放进行辨识，得到LTI和无记忆非线性模型的参数，然后根据高功放的输出和系统期望输出的误差，实现对Hammerstein预失真器的自适应调整。
但由于Hammerstein预失真器是级联模型，其中LTI的系数和无记忆非线性模型的系数辨识互相关联，导致辨识困难而且效率低。
文献[vii]将记忆和非线性模型参数进行分离，然后再分别辨识，一定程度上提高了收敛速率。
文献[viii]根据W-H模型预失真技术的特点，提出一种简化形式，但要分两步对Hammerstein模型进行转换，操作较为复杂。
（2）基于volterra级数模型的自适应预失真技术volterra级数被称为有记忆的Taylor级数，是分析记忆非线性系统的有力工具，但其主要缺点是参数个数会随着系统记忆长度和阶数的增加而迅速增长，非线性较强时，为了获得较高的精确度，需要估计大量的参数。
因此，直接将volterra 级数运用于非线性信道的建模是非常困难的，必须对其进行简化改进。
国内这方面研究较少，只有文献[ix]对volterra级数模型进行了简化，并采用观测矩阵维数固定的递归最小二乘算法对模型进行自适应辨识。
国外zhu[x][xi]等人对volterra级数的简化进行了研究，但没有研究在预失真方面的应用。
Li[xii]等人采用简化的有限阶volterra级数拟合非线性模型，并通过非直接学习结构研究了在OFDM体制下的预失真补偿性能。
（3）基于记忆非线性多项式模型的自适应预失真技术记忆多项式模型是一种带抽头延时的非线性多项式模型。
该模型比以上两种模型简单，研究者较多。
文献[xiii]通过直接的函数求逆来寻找低阶分析解，计算复杂且只能用于低阶运算。
文献[xiv]提出了一种通用的记忆多项式模型，但预失真器的自适应采用了间接学习结构，该结构是基于函数的后逆等于前逆，这一般只对线性系统成立，非线性系统的滤波运算具有不可交换性，因此造成实际的线性化程度不高。
文献[xv]采用一种能够直接使用高效的RLS算法的预失真结构，具有较好的收敛速度。
（4）基于神经网络的自适应预失真技术神经网络技术是一种源于20世纪40年代、在最近20年取得重大发展和应用的新技术，神经网络具有非常突出的处理非线性问题的能力，这种能力来源于神经元的非线性激活函数。
如果隐藏层的神经元个数足够多，具有单个隐藏层的神经网络结构可以以任意精度逼近任意的连续函数。
因此，它是实现非线性映射最有效也是最灵活的工具。
目前国内外有关神经网络的研究较多，2004年Naskas提出首先采用无记忆非线性串连线性记忆滤波器结构的神经网络拟合记忆高功放特性[xvi]，再分别实现无记忆非线性的预失真和记忆预失真，从而达到记忆高功放的预失真，计算复杂且自适应困难。
国内同济大学钱业青提出采用带抽头延时的双入双出两层前向神经网络结构[xvii]，并根据非直接学习结构和反向传播算法实现自适应，可同时补偿高功放的记忆失真和非线性失真，但由于自适应过程是基于非直接的学习结构，线性化性能仍有待提高。
1.3 非线性均衡技术非线性均衡技术（后失真补偿技术）可以有效的降低由于卫星高功放的非线性引起的码间串扰，从而降低输入补偿，提高高功放的效率。
与非线性预失真比较，非线性均衡可以以符号速率采样，记忆时间相同时，复杂度低。
这里需要指出的是线性均衡对于高功放的非线性补偿效果很差[错误！未定义书签。
]。
在低信噪比条件下，非线性均衡技术的补偿性能不高，和预失真补偿技术相比没有明显的优势，这里不作为研究的重点。
基于神经网络（NN）的非线性均衡和基于volterra级数的非线性均衡是两种主要的非线性均衡技术[xviii]。
基于神经网络的非线性均衡将线性横向均衡器或者判决反馈均衡器（DFE）与神经网络相结合构建混合均衡器，包括MLP-NN非线性均衡、PP-NN非线性均衡和RBF-NN非线性均衡。
由于基于神经网络均衡器的非线性参数结构导致学习过程收敛困难，尤其在盲均衡的训练过程中，代价函数的最小化存在局部极小值，导致最终非线性均衡的效果差。
基于volterra级数的非线性均衡方法包括：不动点算法、根方法和P阶逆算法。
不动点算法仅适应于弱非线性系统；根方法必须假定输入信号为有限符号集，且需要周期性地发送训练序列；P阶逆均衡与P阶逆预失真类似，是非线性均衡技术研究的主要内容。
但是volterra级数均衡存在两个显著缺点：（a）实现复杂度高。
（b）自适应收敛慢。
[i]Luca Giugno, Marco Luise. Adaptive Pre- and Post-Compensation of NonlinearDistortions for High-Level Data Modulations[J]. IEEE mun. 2004.3(5):1490-1495.[ii]Yugang Zhou. McLane.Performance of Predistorted APK Modulation for One- and Two-Link Nonlinear Power Amplifier Satellite Communication Channels[J]. IEEE Trans.Technology. 2005,43(2): 630-638.[iii]Georges, Hikmet. A Data Predistortion Technique with Memory for QAM RadioSystems[J]. IEEE mun.1991. 25(12):336-343.[iv]S. Kusunoki，K. Yamamoto. Power-Amplifier Module with Digital Adaptive Pre -distortion for Cellular Phones[J]. IEEE. Trans. on Microwave Theory and Techniques. 2002. 50(12):2979-2985.[v]毛文杰，冉立新，陈抗生. 一种基于双查找表自适应预失真结构的射频功率放大器线性化方法[J]. 电路与系统学报. 2003. 8(2):134-138.[vi]Scott H. Improved Compensation of HPA Nonlinearities Using Digital Predistorters with Dynamic and Multi-dimensional LUTs[J]. IEEE Communication Networks and Service Research Conference 2008.[vii]陈凯亚, 王敏锡. Wiener功率放大器的分离预失真方法[J]. 通信学报. 2005.12(5):30-34．[viii]钱业青. Wiener功率放大器的简化预失真方法[J]. 通信学报. 2007. 23(3):55-59. [ix]金哲, 宋执环, 基于简化V olterra级数的射频功率放大器建模与辨识[J]. 电路与系统学报. 2008,10. 23(3):23-27.[x]Anding Zhu, Thomas J. An Overview of V olterra Series Based Behavioral Modelingof RF/Micro -wave Power Amplifiers[J]. IEEE 2006:1203-1208.[xi]Anding Zhu, John Dooley. Simplified V olterra Series Based Behavioral Modelingof RF Power Amplifiers Using Deviation-Reduction[J]. IEEE 2006:256-261. [xii]Jian Li, Jacek Ilow. A Least-Squares V olterra Predistorter for Compensation ofNon-linear Effects with Memory in OFDM Transmitters[J]. IEEE 2005:25-29. [xiii]Kim J, Konstantinou K. Digital predistortion of wideband signals based on poweramplifier model with memory[J]. Electronics Letters. 2001, 43(1):1417-1418. [xiv]Dennis R M, Ma Z, Kim J. A generalized memory polynomial model for digitalpredistortion of RF power amplifier[J]. IEEE transactions on signal processing.2006. 12(7):3852-3860.[xv]钱业青. 一种高效的用于RF功率放大器线性化的自适应预失真结构[J]. 通信学报. 2006,05. 27(5):35-40.[xvi]Naskas N, Papananos Y. Neural-Network-Based adaptive baseband predistortion method for RF power amplifiers[J]. IEEE Trans on Circuits and Systems. 2004.23(12):619-623.[xvii]钱业青, 姚天任. 记忆非线性功率放大器的神经网络预失真[J]. 计算机工程与应用. 2004. 21:100-103．[xviii]姜波. 中继卫星数据传输系统的载波同步与信道均衡技术研究[D]. 国防科技大学. 2008。
