Titelaufnahme

Titel
Digital pre-distortion of microwave power amplifiers / Ernst Aschbacher
VerfasserAschbacher, Ernst
Begutachter / BegutachterinLaakso, Timo I. ; Rupp, Markus
Erschienen2005
UmfangX, 124 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2005
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (GND)Leistungsverstärker / Mikrowellenverstärker / Vorverzerrung / Digitaltechnik
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-18973 Persistent Identifier (URN)
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Digital pre-distortion of microwave power amplifiers [7.15 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Mit der Einführung von spektral effizenten drahtlosen Kommunikationsystemen, die Modulationsformate einsetzen, die auch die Amplitude des Nachrichtensignals verändern, gewannen Linearisierungsverfahren für nichtlineare Mikrowellen-Leistungsverstärker immer mehr an Interesse. Die Verfügbarkeit von schneller und billiger digitaler Signalverarbeitungstechnologie macht die digitale Vorverzerrung als Methode zur Linearisierung von Leistungsverstärkern sehr attraktiv, da sie hohe Leistungseffizienz und hohe Flexibilität verspricht.

Digitale Vorverzerrung steht weiters im Einklang mit den gegenwärtigen Bestrebungen eine möglichst Software-definierte Funkübertragung zu schaffen. Ein wichtiges Ziel hierbei ist, kostspielige und unflexible analoge Schaltkreise auf das unbedingt nötige Maß zu reduzieren und durch billige und re-programmierbare digitale Technologie zu ersetzen.

Mikrowellen-Leistungsverstärker sind am effizientesten wenn sie in der Sättigung betrieben werden. Effizienz heißt hier, daß möglichst viel zugeführte Leistung in abgegebene Mikrowellenleistung umgesetzt wird. In dieser Betriebsweise ist der Verstärker nichlinear, was zu Verzerrungen im informationstragenden Mikrowellensignal führt. Diese ungewollten Verzerrungen führen zu erhöhten Bitfehlerraten und verschlechtern somit die Güte des Funksystems. Weiters werden Störungen in benachbarte Frequenzbänder emittiert. Eine Kompensation dieser Signalverzerrungen erhöht demnach nicht nur die Güte des Funksystems, sondern macht das System konform mit Regulationsspezifikationen. Eine nichtlineare Entzerrung des Signals am Empfänger ist möglich aber kompliziert wegen den unbekannten Effekten des Funkkanals. Diese Methode reduziert weiters nicht die Störungen in benachbarten Frequenzbändern. Zusätzliche analoge Filter müssen am Sender eingesetzt werden. Es ist daher natürlich, die Verzerrungen an der Stelle ihres Auftretens, nämlich am Sender, zu kompensieren.

Verschiedene analoge Linearisierungsverfahren existieren. Sie versuchen die Verzerrungen bei gleichzeitigem nichtlinearen Betrieb des Verstärkers zu kompensieren. Digitale Vorverzerrung ist eine neue Methode, die digitale Technologie zur Entzerrung des Verstärkes einsetzt.

Digitale Vorverzerrung kann in drei Teile aufgeteilt werden:

Modellierung des Leistungsverstärkers, adaptive Identifikation der Modellparameter und Entwicklung des Vorverzerrungsfilters. Alle drei Aufgaben werden in dieser Dissertation behandelt. Weiters wird ein Prototyp-System entwickelt, das es gestattet den Vorverzerrungsalgorithmus in Echtzeit in einer Fixpunkt Umgebung zu testen.

Für die erste Aufgabe wurden Messungen mit verschiedenen Leistungsverstärkern ausgeführt, um verschiedene Modelle gegeneinander zu evaluieren. Die Schwierigkeit besteht dabei darin, möglichst genaue und gering komplexe Modelle zu finden, die nicht nur das nichtlineare Verhalten des Verstärkers sehr genau beschreiben, sondern auch Speichereffekte berücksichtigen.

Die adaptive Identifikation der Modellparameter von zwei Modellen, eines Volterramodells und eines Wienermodells, wird danach behandelt. Gradientenverfahren werden entwickelt und auf Stabilität in einem deterministischen Kontext untersucht.

In weiterer Folge wird eine Methode entwickelt um das Vorverzerrungsfilter für ein gegebenes Verstärkermodell zu bestimmen. Analytische Lösungen sind im Allgemeinen nicht verfügbar.

Hier wird eine iterative Methode präsentiert, die eine Näherungslösung für das ideale Filter findet.

Basierend auf diesem iterativen Algorithmus wird ein echtzeitfähiger Prototyp entwickelt. Dieses System zeigt, daß der entwickelte Vorverzerrungsalgorithmus mit einem beschränken Aufwand realisiert werden kann. Messungen belegen, daß der Algorithmus seine exzellente Güte auch in einer Umgebung mit beschränkter Zahlen- und Arithmetikgenauigkeit beibehält.

Zusammenfassung (Englisch)

With the advent of spectrally efficient wireless communication systems employing modulation schemes with varying amplitude of the communication signal, linearisation techniques for nonlinear microwave power amplifiers have gained significant interest. The availability of fast and cheap digital processing technology makes digital pre-distortion an attractive candidate as a means for power amplifier linearisation since it promises high power efficiency and flexibility. Digital pre-distortion is further in line with the current efforts towards software defined radio systems, where a principal aim is to substitute costly and inflexible analogue circuitry with cheap and reprogrammable digital circuitry.

Microwave power amplifiers are most efficient in terms of delivered microwave output power vs. supplied power if driven near the saturation point. In this operational mode, the amplifier behaves as a nonlinear device, which introduces undesired distortions in the information bearing microwave signal. These nonlinear distortions degrade the system performance in terms of increased bit error rate and produce disturbance in adjacent channels. A compensation of the nonlinear distortions is therefore of significant importance, not only to keep the system performance high, but also to comply with regulatory specifications regarding the maximum allowed disturbance of adjacent channels. Nonlinear equalisation at the receiver is possible but complicated due to the unknown effects of the channel.

Further, this method does not reduce the disturbance in adjacent channels, thus additional analogue filters would have to be placed at the output of the power amplifier. It is therefore natural to reduce the nonlinear distortions at the point where they occur, namely at the transmitter.

Different linearisation methods exist which aim to reduce the nonlinear distortions while keeping the power amplifier in the nonlinear and efficient mode. Traditionally, these techniques employ additional analogue circuitry. Linearisation by digital pre-distortion is a new method which applies digital signal processing techniques for compensating the nonlinear distortions.

Digital pre-distortion splits into three tasks: modelling of the microwave power amplifier, adaptive identification of the model parameters, and development of the pre-distortion filter. These tasks are addressed in this thesis. Further, a prototype system is developed which allows to test the pre-distortion algorithm in real-time using a fixed-point environment.

For the first task, measurements on microwave power amplifier were performed in order to evaluate different models. The difficulty is to find low-complex but at the same time accurate models, which describe not only the nonlinear effects, but account also for the memory effects of the power amplifier.

The adaptive identification of the parameters of two nonlinear models, namely a Volterra model and a Wiener model, is presented thereafter. Gradient-type algorithms are developed and investigated with respect to stability in a deterministic context.

A powerful method for the determination of the pre-distortion filter is presented next. For nonlinear systems it is in general not possible to devise analytic solutions for the pre-inverse which linearises the system for a certain class of input signals. Here, an iterative technique is presented which finds an approximate solution for the pre-inverse.

Based on the developed pre-distortion algorithm, a real-time prototype system is developed. This system proves that the algorithm can be implemented with a limited amount of hardware resources.

Further, measurement results show that the algorithm keeps its excellent performance also in an environment with a limited data- and arithmetic accuracy.