向 前,李惠媛,楊津浦

(上海航天電子技術(shù)研究所,上海201109)

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基于星載高速調(diào)制器的射頻功放線性化技術(shù)研究

向 前,李惠媛,楊津浦

(上海航天電子技術(shù)研究所,上海201109)

為補(bǔ)償射頻功放非線性失真對(duì)高速寬帶數(shù)傳系統(tǒng)的影響，對(duì)全數(shù)字基帶預(yù)失真算法進(jìn)行了研究和改進(jìn)。用Matlab仿真工具對(duì)預(yù)失真的最小均方(LMS)、遞歸最小二乘(RLS)算法進(jìn)行了分析和比較，提出了一種新的變步長(zhǎng)迭代收斂算法。在接收端對(duì)調(diào)制的中頻信號(hào)直接采樣，無需采集發(fā)端數(shù)據(jù)，用寬帶鎖相環(huán)和相關(guān)峰技術(shù)實(shí)現(xiàn)收、發(fā)信息同步，對(duì)整個(gè)信道的線性和非線性失真進(jìn)行補(bǔ)償處理。仿真表明該算法可提高預(yù)失真的性能和收斂速度。在星載高速調(diào)制器和行波管功放系統(tǒng)中對(duì)改進(jìn)算法后的預(yù)失真技術(shù)進(jìn)行了測(cè)試，16QAM寬帶信號(hào)驗(yàn)證結(jié)果表明該方案可提高系統(tǒng)性能，減小功放非線性對(duì)系統(tǒng)的影響。

星載高速數(shù)據(jù)傳輸； 寬帶數(shù)字預(yù)失真； 非線性失真； 調(diào)制器； 線性化； 變步長(zhǎng)迭代收斂

0 引言

隨著遙感衛(wèi)星及其有效載荷技術(shù)的發(fā)展，航天器產(chǎn)品獲取的信息量和數(shù)據(jù)量出現(xiàn)了突飛猛進(jìn)的增長(zhǎng)，對(duì)提高星地傳輸速率的需求尤為迫切。為滿足未來星地高速數(shù)據(jù)傳輸要求，擴(kuò)大對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星的應(yīng)用領(lǐng)域，解決寬帶信號(hào)頻率資源緊張問題，研究高頻帶利用率的高階調(diào)制數(shù)傳技術(shù)有重要意義[1]。高階調(diào)制的高速數(shù)傳系統(tǒng)中，采用的16QAM，32APSK等高階調(diào)制方式具非恒定包絡(luò)調(diào)制的特性，星載行波管功放(TWTA)或固態(tài)功放(SSPA)的線性化技術(shù)是衛(wèi)星高速數(shù)傳研究的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸[2]。信道的非線性對(duì)高階調(diào)制信號(hào)產(chǎn)生頻譜擴(kuò)展、星座圖扭曲和非線性碼間干擾等不利影響，嚴(yán)重降低了高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的性能[3]。為消除信道中非線性器件(功率放大器、行波管放大器等)對(duì)信號(hào)造成的非線性失真，需針對(duì)通道設(shè)計(jì)預(yù)失真補(bǔ)償算法，根據(jù)非線性器件實(shí)測(cè)指標(biāo)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)高速、寬帶和低復(fù)雜度的預(yù)失真算法，完成數(shù)字預(yù)失真功能仿真與硬件實(shí)現(xiàn)，并最終完成性能的優(yōu)化，以及在高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中的應(yīng)用[4]。

在高速數(shù)傳射頻通道補(bǔ)償中，采用自適應(yīng)均衡方法消除信道的線性失真，可減少對(duì)非線性預(yù)失真方案的影響，并在此前提下對(duì)通道內(nèi)非線性失真進(jìn)行補(bǔ)償。傳統(tǒng)的數(shù)字預(yù)失真算法在求解相關(guān)參數(shù)時(shí)，采用收、發(fā)同源的閉環(huán)鏈路實(shí)現(xiàn)載波同步，但在星載航天器高速寬帶的數(shù)傳系統(tǒng)中，由于星載寬帶高速接收解調(diào)設(shè)備較復(fù)雜，高速解調(diào)不適于航天器使用，只能在地面實(shí)現(xiàn)，很難實(shí)現(xiàn)收、發(fā)同源。如前饋法方案有較寬的補(bǔ)償工作帶寬，但需額外的輔助補(bǔ)償放大器，且要求此輔助放大器自身的預(yù)失真特性應(yīng)與被補(bǔ)償放大器互補(bǔ)，技術(shù)難度較大，實(shí)現(xiàn)效率較低；安捷倫公司的數(shù)字預(yù)失真(DPD)硬件測(cè)試系統(tǒng)，發(fā)端的信號(hào)發(fā)生器必須單獨(dú)送一路10 MHz參考時(shí)鐘至收端的信號(hào)分析設(shè)備，以保持收、發(fā)載波同步，但星載數(shù)傳設(shè)備不可能單獨(dú)向地面提供一路載波時(shí)鐘信號(hào)。本文對(duì)星載高速寬帶數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)提出一種寬帶數(shù)字預(yù)失真方案，在接收端對(duì)調(diào)制后的中頻信號(hào)直接采樣，無需采集發(fā)端數(shù)據(jù)，采用寬帶鎖相環(huán)和相關(guān)峰技術(shù)實(shí)現(xiàn)收、發(fā)信息同步，對(duì)整個(gè)信道的線性和非線性失真做補(bǔ)償處理，求出其通道失真的補(bǔ)償系數(shù)，利用Matlab的Simulink平臺(tái)和高速硬件FPGA資源實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的預(yù)失真技術(shù)。

1 鏈路補(bǔ)償方案設(shè)計(jì)

高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的射頻通道如圖1所示。根據(jù)射頻通道的器件特性劃分信道的線性失真區(qū)和非線性失真區(qū)。高速數(shù)字預(yù)失真算法可補(bǔ)償由放大器、行波管功放等產(chǎn)生的非線性失真。

圖1 高速數(shù)傳發(fā)射機(jī)射頻通道Fig.1 RF channel in high-speed data transmitter

源端包括數(shù)據(jù)生成模塊、映射模塊、預(yù)失真模塊和調(diào)制模塊，可實(shí)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、預(yù)失真和調(diào)制；信道模擬包括線性失真模塊(含幅值和群時(shí)延失真)、非線性失真模塊(含AM/PM和三階互調(diào)效應(yīng))和AWGN模塊，可模擬衛(wèi)星傳輸信道，添加幅值失真、群時(shí)延失真，以及由TWTA造成的AM/PM效應(yīng)和三階互調(diào)效應(yīng)，之后添加高斯白噪聲；接收端包括解調(diào)模塊、均衡模塊、硬判決模塊和BER比對(duì)模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的接收、解調(diào)、均衡、判決及最后的誤碼率比對(duì)[5]。因16QAM較16PSK有4 dB的信噪比增益，綜合考慮頻帶利用率、功率效率和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，本文采用16QAM作為高階數(shù)傳傳輸調(diào)制方式。

2 預(yù)失真算法分析

本文預(yù)失真算法用于高速數(shù)傳通信系統(tǒng)。在寬帶應(yīng)用中，功放的記憶效應(yīng)變得尤為明顯，功放輸出不再是輸入信號(hào)的即時(shí)函數(shù)，而與過去的輸入有關(guān)，這嚴(yán)重影響通信系統(tǒng)的正常傳輸，此時(shí)無記憶預(yù)失真就不再適用[6]。綜合考慮兼顧算法復(fù)雜度和寬帶信號(hào)的算法性能，選用有記憶性的記憶多項(xiàng)式模型作為預(yù)失真模型[7]。

2.1 預(yù)失真參數(shù)求解

經(jīng)典記憶多項(xiàng)式模型可表示為

(1)

式中：x(n)為輸入信號(hào)；z(n)為輸出信號(hào)；K，Q分別為非線性的階數(shù)和記憶深度；akq為模型系數(shù)[8]。令Z為預(yù)失真器輸出矢量，A為預(yù)失真系數(shù)矢量，U為預(yù)失真器輸入矢量，則式(1)可表示為

Z=UA.

(2)

式中：

U=[XnXn+1…Xn+l-1]T；

(3)

Z=

[z(n)z(n+1) …z(n+l-1)]T.

(4)

此處：

Xn=

[X1…Xq…Xq(k-1)-1…Xqk].

(5)

其中：X1=x(n)|x(n)|0；X2=x(n-1)|x(n-1)|0；Xq=x(n-q)|x(n-q)|0；Xq(k-1)=x(n)|x(n)|k-1；Xq=x(n-q)|x(n-q)|k-1。

用LMS和RLS算法識(shí)別預(yù)失真系數(shù)。

2.1.1 基于LMS迭代的預(yù)失真算法

以n=0，1，2，…，L-1為一組的輸入序列，若預(yù)失真模型經(jīng)測(cè)試和驗(yàn)證在多項(xiàng)式階數(shù)為k、記憶深度為q時(shí)性能最佳，則預(yù)失真系數(shù)的個(gè)數(shù)m=kq[9-10]。LMS步驟如下：

a)初始化wm(0)=0；

d)系數(shù)矢量更新wm(n+1)=wm(n)+μU′lm(n)e(n)。

式中：μ為步長(zhǎng)因子，用于控制穩(wěn)定性和收斂速度，一般0<μ<2/λmax；wm為m維預(yù)失真系數(shù)向量；U為經(jīng)功放記憶效應(yīng)后的輸入信號(hào)矩陣；e(n)為第n個(gè)輸入數(shù)據(jù)的誤差值。此處：λmax為輸入序列自相關(guān)矩陣的最大特征值。

2.1.2 基于RLS迭代的預(yù)失真算法

d)計(jì)算卡爾曼增益矢量

e)更新相關(guān)矩陣的逆

Rm(n)=(Rm(n-1)-Kml(n)Ulm(n)×Rm(n-1))/λ；

在整個(gè)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)質(zhì)量控制工作中，醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)人員發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其是實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)高質(zhì)量、高效率的基礎(chǔ)。但是就目前來看，很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)的檢驗(yàn)人員在進(jìn)行醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的時(shí)候，很容易會(huì)出現(xiàn)疏忽大意的情況，沒有對(duì)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格的控制，從而導(dǎo)致醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)質(zhì)量大幅下降，使檢驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性得不到有效的保障。

f)系數(shù)矢量更新

wm(n+1)=wm(n)+Kml(n)el(n).

式中：δ為很小的正數(shù)；Rm為信號(hào)(估計(jì))相關(guān)矩陣的逆；Im為對(duì)Rm初始化的單位陣。

由此可知：LMS中系數(shù)矢量的更新為wm(n+1)=wm(n)+μU′lm(n)e(n)，μ是唯一可變參數(shù)；RLS中系數(shù)增益變量是誤差乘以增益向量Km(n)，而Km(n)為M維，因此每個(gè)系數(shù)都被增益向量的1個(gè)元素調(diào)整，算法的收斂更快。

2.2 預(yù)失真算法改進(jìn)

對(duì)LMS而言，當(dāng)步長(zhǎng)較大時(shí)，權(quán)系數(shù)會(huì)加快收斂速度向最佳系數(shù)靠攏，而步長(zhǎng)較小時(shí)，權(quán)系數(shù)會(huì)以較慢的速度向權(quán)系數(shù)平穩(wěn)靠攏，步長(zhǎng)選取直接影響LMS的性能。對(duì)LMS算法進(jìn)行仿真研究了步長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)即使在通過迭代收斂后，不同組的預(yù)失真系數(shù)對(duì)系統(tǒng)的影響仍有較大差距，這說明求最佳預(yù)失真系數(shù)的算法還不夠穩(wěn)定。本文提出一種簡(jiǎn)單的算法修正算法中的步長(zhǎng)因子，變步長(zhǎng)μ(n)的更新可表示為

w(n+1)=w(n)+μ(n)e(n)U(n).

(6)

式中：U(n)為輸入預(yù)失真器的信號(hào)矩陣；μ(n)e(n)·U(n)=Δw(n)為濾波權(quán)系數(shù)矢量迭代更新的調(diào)整量。為實(shí)現(xiàn)快速收斂，須合適選擇μ(n)的值，常用的方法有多種，多是將步長(zhǎng)構(gòu)造為隨迭代次數(shù)而變的函數(shù)，再進(jìn)行仿真分析。但類似的構(gòu)造方法不易獲得預(yù)失真系數(shù)的最佳值，因?yàn)楹瘮?shù)本身的局限性和復(fù)雜性導(dǎo)致需求的參數(shù)較難選取。本文用簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的分區(qū)間設(shè)定步長(zhǎng)的方法提高收斂性能，具體方法如下。設(shè)經(jīng)原迭代算法驗(yàn)證的最佳步長(zhǎng)為μopt(0<μopt<2)，迭代總次數(shù)為Ntot，則

(7)

采用的λmax為經(jīng)驗(yàn)值，可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整其大小，原則是先用大步長(zhǎng)使算法盡快收斂，再用適中步長(zhǎng)繼續(xù)收斂至平穩(wěn)，最后用較小步長(zhǎng)細(xì)化增量，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)收斂。該法靈活性大，可根據(jù)需要細(xì)化分段區(qū)間。仿真驗(yàn)證該法在不改動(dòng)原算法的基礎(chǔ)上，通過細(xì)化分段區(qū)間替換步長(zhǎng)可使經(jīng)預(yù)失真后的帶外抑制提高約3 dB，這是因?yàn)橛稍惴ㄋ孟禂?shù)并非最佳值，改進(jìn)算法可更接近最優(yōu)系數(shù)，而預(yù)失真對(duì)系數(shù)選取較敏感，因此提升了預(yù)失真的非線性補(bǔ)償效果。

3 預(yù)失真方案仿真實(shí)現(xiàn)

3.1 預(yù)失真方案的Matlab仿真

本文仿真的發(fā)射端用M文件編寫了高階調(diào)制的發(fā)射序列，接收端采用了Simulink中頻仿真程序。將調(diào)制后的中頻信號(hào)直接采樣送接收端處理，用寬帶鎖相環(huán)和相關(guān)峰技術(shù)實(shí)現(xiàn)收發(fā)信息同步。因高速率數(shù)據(jù)傳輸受采樣率限制，且實(shí)際應(yīng)用中發(fā)送端經(jīng)功放后均經(jīng)過帶通濾波器進(jìn)行濾波，故不考慮信號(hào)帶寬遠(yuǎn)端的頻譜帶外抑制，主要分析近端(3倍帶寬內(nèi))的頻譜特性。

LMS算法的數(shù)據(jù)跟蹤結(jié)果分別如圖2、3所示。由圖可知：LMS算法在約400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)后開始收斂，收斂后數(shù)據(jù)跟蹤良好。由圖2可發(fā)現(xiàn)，收斂后的誤差波動(dòng)較大，而預(yù)失真系統(tǒng)對(duì)模型系數(shù)較敏感，需進(jìn)一步提高算法收斂后的穩(wěn)定性，使系數(shù)隨迭代達(dá)到最優(yōu)值。由圖3可發(fā)現(xiàn)，LMS算法使經(jīng)過預(yù)失真器的實(shí)際輸出值與理想的期望值間誤差較小，說明了算法的正確性。但須在全部迭代中選取一組最佳系數(shù)，因此局部的數(shù)據(jù)吻合并不能使整體的數(shù)據(jù)效果達(dá)到最佳，要求使算法能更穩(wěn)定地收斂于系數(shù)最優(yōu)解。

圖2 LMS算法的誤差收斂Fig.2 Error converging performance of LMS algorithm

圖3 LMS算法的數(shù)據(jù)跟蹤Fig.3 Data tracking performance of LMS algorithm

RLS算法的數(shù)據(jù)跟蹤結(jié)果分別如圖4、5所示。由圖可知：RLS算法在100個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)開始收斂，收斂后數(shù)據(jù)跟蹤良好。仿真結(jié)果如前文所述，RLS算法中系數(shù)更新受m維元素的控制，其收斂較LMS算法更快。除收斂速度較快外，RLS算法的誤差收斂結(jié)果和實(shí)際信號(hào)與期望信號(hào)間的吻合性與LMS算法接近。

圖4 RLS算法的誤差收斂Fig.4 Error converging performance of RLS algorithm

圖5 RLS算法的數(shù)據(jù)跟蹤Fig.5 Data tracking performance of RLS algorithm

原始信號(hào)與經(jīng)功放的信號(hào)，以及用LMS，RLS算法求解的預(yù)失真后頻譜如圖6所示。由圖6可知：LMS算法仿真求出的預(yù)失真系數(shù)可使系統(tǒng)帶外抑制提高17.5 dB，而經(jīng)RLS算法仿真求出的預(yù)失真系數(shù)可使系統(tǒng)帶外抑制提高17.1 dB，兩者間并無明顯差別。雖然預(yù)失真對(duì)功放的非線性給予了明顯的補(bǔ)償，但與理想信號(hào)相比仍有提高余地。

圖6 LMS，RLS算法性能Fig.6 Performance analysis of LMS and RLS algorithms

變步長(zhǎng)改進(jìn)后的算法與原LMS算法比較如圖7～9所示。由圖7、8可知：經(jīng)預(yù)失真所得的實(shí)際信號(hào)與理想信號(hào)幾乎完全重合，誤差非常小且收斂平穩(wěn)。由圖9可知：改進(jìn)后算法的帶外抑制較LMS算法高3 dB，這是因?yàn)楦倪M(jìn)后的算法在開始時(shí)采用了大步長(zhǎng)快速收斂于穩(wěn)定狀態(tài)，以提高收斂速度，之后采用原算法最佳步長(zhǎng)在過渡區(qū)間繼續(xù)收斂并平穩(wěn)，最后在剩余區(qū)間內(nèi)用較小步長(zhǎng)穩(wěn)定收斂性能，使收斂后誤差波動(dòng)達(dá)到最小，更接近于最優(yōu)解，預(yù)失真系統(tǒng)達(dá)到更優(yōu)的補(bǔ)償狀態(tài)。

圖7 變步長(zhǎng)改進(jìn)算法誤差收斂Fig.7 Error converging performance of modified LMS algorithm with variable step

圖8 變步長(zhǎng)改進(jìn)算法數(shù)據(jù)跟蹤Fig.8 Data tracking performance of modified LMS algorithm with variable step

圖9 變步長(zhǎng)改進(jìn)算法與LMS算法性能Fig.9 Performance of LMS and modified algorithms

3.2 改進(jìn)算法預(yù)失真實(shí)測(cè)結(jié)果

為驗(yàn)證算法在實(shí)際應(yīng)用中可行性，將設(shè)計(jì)的高速數(shù)字預(yù)失真算法用于高速數(shù)傳發(fā)射系統(tǒng)。該測(cè)試系統(tǒng)主要由星載高速調(diào)制器、星載50 W飽和輸出行波管功放、下變頻器和中頻高速解調(diào)器組成。

功放的非線性會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能出現(xiàn)兩方面的惡化，一是在帶外產(chǎn)生頻譜擴(kuò)散，產(chǎn)生鄰信道干擾，二是在帶內(nèi)產(chǎn)生失真，致使系統(tǒng)的EVM和信噪比性能下降，繼而使系統(tǒng)誤碼率性能下降[11]。本文采用16QAM調(diào)制方式，平方根升余弦，滾降系數(shù)0.5，實(shí)測(cè)單通道數(shù)據(jù)傳輸速率2 Gb/s，調(diào)制帶寬750 MHz。將行波管功放的輸出功率推至接近飽和區(qū)的非線性區(qū)域，取輸入回退功率(IBO)-3 dB，在Ka頻段測(cè)試，測(cè)試結(jié)果見表1、2和如圖10～13所示。

由圖10、12可知：未加數(shù)字預(yù)失真的調(diào)制信號(hào)在經(jīng)過行波管放大器后出現(xiàn)了幅值失真，星座圖扭曲(AM/AM，AM/PM效應(yīng))，同時(shí)非線性器件引起的三階交調(diào)失真導(dǎo)致信號(hào)的頻譜出現(xiàn)了起伏，這樣的信號(hào)在接收端難以正常解調(diào)，系統(tǒng)誤碼率性能大幅降低。

圖10 未加預(yù)失真星座圖測(cè)試結(jié)果Fig.10 Constellation of system without pre-distortion

圖12 未加預(yù)失真的頻譜測(cè)試結(jié)果Fig.12 Spectrum performance of system without pre-distortion

圖13 加改進(jìn)算法后的預(yù)失真頻譜測(cè)試結(jié)果Fig.13 Spectrum performance of system with modified pre-distortion

表1 未加預(yù)失真系統(tǒng)性能

由圖11、13可知：加本文的改進(jìn)型預(yù)失真算法后，星座圖獲得了明顯改善，且三階帶寬內(nèi)的頻譜起伏被較好地控制。

由表1、2可知：數(shù)據(jù)傳輸速率2 Gb/s的寬帶16QAM信號(hào)解調(diào)的矢量誤差調(diào)制(EVM)提高了5.87%(由12.15%提高至6.28%)，信噪比提升5.72 dB(由18.31 dB提高至24.03 dB)；帶外頻譜在未加預(yù)失真前，3階交調(diào)造成的帶外抑制為18 dB，加預(yù)失真程序后帶外抑制為30 dB，提高13 dB。

表2 加改進(jìn)算法后預(yù)失真系統(tǒng)性能

綜上，應(yīng)用本文改進(jìn)型預(yù)失真算法，調(diào)制信號(hào)帶寬內(nèi)的信號(hào)幅值、相位失真得到了校正，EVM和信噪比指標(biāo)大幅提高，同時(shí)帶寬外的頻譜抑制也得到了明顯改善，整體提升了數(shù)傳系統(tǒng)的性能。

4 結(jié)束語

本文對(duì)星載行波管等功放器件的高速、高帶寬的數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)進(jìn)行了研究。提出了一種合理可行的星載數(shù)傳應(yīng)用鏈路補(bǔ)償方案，可方便靈活地進(jìn)行星載數(shù)傳的預(yù)失真測(cè)試和參數(shù)提取；采用并改進(jìn)了收斂迭代算法，加快了收斂速度，并降低了收斂后的誤差波動(dòng)，提升了預(yù)失真補(bǔ)償性能；搭建了預(yù)失真測(cè)試系統(tǒng)平臺(tái)，并對(duì)單通道數(shù)據(jù)傳輸速率最高達(dá)2 Gb/s的16QAM寬帶調(diào)制信號(hào)的非線性補(bǔ)償效果進(jìn)行實(shí)測(cè)，驗(yàn)證了算法的性能，獲得了較好的非線性補(bǔ)償糾正效果。本文研究提出的改進(jìn)預(yù)失真方案有效解決了衛(wèi)星高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中的射頻通道非線性失真問題，提升了數(shù)傳系統(tǒng)的整體性能，可普遍用于功放的非線性失真補(bǔ)償，非線性模型和補(bǔ)償算法與功放具體特性無關(guān)。研究為未來星載高階調(diào)制方式奠定了基礎(chǔ)。后續(xù)，還需研究發(fā)送端功能更強(qiáng)大的聯(lián)合預(yù)失真算法，設(shè)想可建立數(shù)學(xué)模型，通過設(shè)置少量參數(shù)就能生成一個(gè)全新的記憶性聯(lián)合預(yù)失真特性曲線，通過產(chǎn)生的特性曲線形成濾波系數(shù)查找表進(jìn)行并行高速流水線相加運(yùn)算，這樣就可用少量的遙控參數(shù)產(chǎn)生任意的聯(lián)合預(yù)失真效果，避免了原先查找表系數(shù)固定，聯(lián)合預(yù)失真系數(shù)不能改變的問題，以此形成星上數(shù)傳長(zhǎng)壽命產(chǎn)品強(qiáng)大的預(yù)失真補(bǔ)償功能，提高失真補(bǔ)償?shù)闹悄苄院蛯?duì)射頻通道及傳輸信道的自適應(yīng)性。

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Predistortion Linearizer for RF Power Amplifiers in Spaceborne High-Speed Modulator

XIANG Qian, LI Hui-yuan, YANG Jin-pu

(Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute, Shanghai 201109, China)

In order to make up the influence of RF nonlinear power amplifiers in high-speed data transmission system, the digital baseband pre-distortion algorithm was studied and improved in this paper. The LMS and RLS algorithms were analyzed by Matlab simulation. A new method of variable step in iterative convergence algorithm was proposed. The modulated intermediate frequency signal was sampled directly at receving end. The wideband phase-locked loop and relative peak were applied to realize the information synchronism of receiving and transmitting without transmitting data sampling. The linear and nonlinear distortions in the whole channel were compensted. The simulation showed that it would improve the performance and convergence speed. The test results of the 16QAM wide-band signal in a spaceborne high-speed modulator and TWTA system showed that the performance of system with the modified predistortion would be improved, and the influence of RF power amplifiers in high-speed data transmission system was reduced.

Spaceborne high-speed data transmission; Wide-band digital pre-distortion; Nonlinear distortion; Modulator; Linearizer; Variable step in iterative covergence

1006-1630(2016)04-0088-07

2015-09-02；

2015-10-17

總裝備部高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)(GFZX04013204)

向 前(1980—)，男，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦咚僬{(diào)制與解調(diào)。

TN914

A

10.19328/j.cnki.1006-1630.2016.04.015