功率放大器行为模型研究+文献综述(2)
4．4 NMSE 32
4．5 综合评估与结论 32
4．6 功放行为模型研究的发展趋势 33
结 论 34
致 谢 35
参 考 文 献 36
1 绪论
1．1 功率放大器行为模型研究的目的与意义
近年来，随着现代通信技术的快速发展，功率放大器作为影响通信系统性能的关键部件，其非线性特性越来越受到工程师们的关注。特别是新一代功率放大器广泛采用数字预失真技术等线性化技术以及Doherty结构来同时获得高的线性度和效率指标，以满足包括WCDMA，WiMAX等新的通信标准的要求，因此研究人员迫切需要一种简洁而又足够精确，并且易于测量的功率放大器模型来进行快速的系统性能分析，因此行为模型(Behavioral model)在近年成为微波领域研究的热点之一。
功率放大器是通信发射机中不可缺少的部件，其输入和输出之间存在非线性会使信号出现失真。在现代通信系统中常常采用一些先进的线性调制技术来提高无线频谱利用率，但是这些调制信号，例如OFDM调制信号，其包络可能存在较大的波动，对功放非线性极其敏感，尤其是当通信发射机的功放具有较高工作效率如工作在接近饱和点时，信号会产生严重的带外频谱泄漏和带内失真，前者引起邻道干扰，而后者会使系统的误码特性变坏。要同时保证功放的工作效率和信号正常传输，就必须采用功放线性化技术。而功放的行为模型研究是功放线性化技术的基础环节，要对功率放大器进行线性化，必须建立正确的放大器非线性数学模型。
1．2 功率放大器行为模型的研究现状
目前，在大多数功率放大器系统中，对功放的建模都是假定系统为无记忆或准无记忆的，但在引入线性化技术后，逐渐发现忽略系统的记忆性将会使线性化的抵消效果大打折扣。为了获得更好的抵消效果，工程师们运用复杂的电路和设计方法来提高线性度，但是电路的复杂性不仅会增加产品成本，而且要消耗大量的直流功率，虽然改善了线性度，却降低了功放的效率。所以人们开始从另一个角度，即“记忆效应”来研究如何改善线性度并提高功放的效率。
之前关于记忆效应的研究和建模多数都是从功放器件内部的物理机制角度考虑的，近几年研究人员又从时延的角度对功放的记忆效应进行系统级分析，提出了记忆多项式的建模方法。近年来有记忆的功放模型一直是人们的研究重点。有记忆的功放模型一般可以分为两类，一类是Volterra级数模型及其简化模型，另一类是神经网络模型。
1．3 功率放大器行为模型的应用与优点及建模过程简介
1.3.1 功放行为模型的应用
行为模型研究的主要应用在以下两个方面：
第一、数字预失真技术。
对于数字预失真系统来说，必须建立一个准确而又简洁的功率放大器输入输出模型，在此基础上才能够对放大器进行精确的非线性补偿。但对于预失真系统来说，存在以下两方面问题：一是功率放大器的电路模型很难获取，这使得实际系统不能够采用晶体管级电路仿真分析的方法来获取放大器的非线性特性，而只能通过外部的电路测量的方法来得到放大器的各种特性，进而建立其非线性模型。另一方面功率放大器的非线性特性实际上不仅与功率放大器本身的电路结构密切相关，实际上也依赖于输入信号本身的各种特性，比如信号的峰均比，带宽等，这使得功率放大器的非线性特性表现为动态特性，采用传统的测试方式已经不能够满足非线性特性分析的要求，必须采用全新的分析方式和测量方法来描述功率放大器非线性。通过行为模型来描述功率放大器的输入输出特性，则可以通过较为简单的实验测量，在无需了解放大器内部结构的情况下，建立简洁而又具有较高精度的输入输出关系。基于这种输入输出关系，即可对功率放大器进行较为精确的非线性补偿。此外，行为模型具有描述复杂非线性特性的能力，因此特别适于分析和描述应用于宽带信号的功率放大器所表现出的动态非线性特性。
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