摘 要： 为了更好地补偿功率放大器的非线性，提出一种新型多步迭代算法来求取数字预失真器。新算法结合了多步迭代算法与频域削峰技术，使功放在保证工作效率的同时更大程度提高其线性度。实验结果显示，该方法较传统的线性化技术有明显优势，功放输出信号的ACPR可改善20.66 dB。

关键词： 功率放大器；迭代；数字预失真；削峰

0 引言

在现代通信系统中，由于频带资源越来越紧张，频谱的利用率越来越受到重视。为解决该问题，多种高频谱利用率的传输技术和调制方式被相继提出，但是这类技术所传输的信号通常具有较高的峰均比和较宽的频带[1]。因功率放大器本身存在非线性特性，宽带信号经其放大后会产生失真，所以现代通信系统中对功放的线性度有了更高的要求。

目前，提高功率放大器线性度的主要方法有前馈线性化技术、负反馈技术、包络消除和恢复技术、LINC技术及数字预失真技术等。其中数字预失真技术因不存在稳定性问题且适用的带宽较宽、精度高、成本低等特点受到了广泛的关注。

数字预失真的基本原理如图1所示，即在功率放大器的前端级联一个特性与之相反的数字预失真器DPD，从而使整个系统呈线性效果。

数字预失真的基本原理也可以理解为：在数字预失真技术中，首先对待优化功率放大器（PA）建立行为模型，然后通过模型求逆[2]的方法得到对应数字预失真器（DPD）。将该数字预失真器级联到功放的前端，如图1所示，则可达到提高该功率放大器线性度的目的。

为使上述所求数字预失真器能够更好地补偿功放的非线性，且保证功率放大器的工作效率，一种新型迭代算法被提出。

1 记忆多项式模型（MP）

记忆多项式模型是目前较为流行的一电脑电感器种模型，其在对有记忆效应的功放进行预失真处理时有很好的性能，且模型的复杂度较低，便于实现。所以本文基于该模型对功率放大器进行数字预失真处理。

记忆多项式的数学表达式通常为：

其中，amk为模型的系数，K为模型的阶次数，M为模型的记忆深度。由于多项式中的阶次数K、记忆深度M影响着模型的精确度，所以选取合适的模型阶次数及记忆深度也很重要。实际应用通过比较不同K、M情况下模型输出与实际输出的归一化均方误差（NMSE）来确定最佳的模型阶次数及记忆深度值[3]，如此确定了功放最终行为模型的数学表达式。

记忆多项式表达式（1）可以等价为：

在基于记忆多项式模型的数字预失真方法中，无论是功率放大器的模型还是预失真器的模型，均可等价为存在M个查找表，且每个查找表的深度为建模信号的点数。由式（2）可看出，该查找表的具体内容与输入信号的幅度直接相关。所以研究功放输入信号的时域特性是十分有意义的，下面将通过MATLAB对功放输入信号的时域特性进行分析。

2 功放输入信号的时域特征

由功率放大器的AM-AM特性曲线知，功放的非线性失真表现为对输入信号的峰值压缩。为使整个放大系统输出呈线性，所以希望功放的输入信号的峰值预先有相应扩张的特性，即功放输入信号较原信号有较高的峰均比（PAPR）。图2为原信号及预失真信号的时域波形。

由图2可见，预失真信号在幅值较大的区域内有信号扩张的特性。即在数字预失真技术中，通过对功放模型求逆方法得到的数字预失真器DPD对信号峰值有扩张作用[4]，该预失真器初步实现了对功放非线性的补偿。

通过MATLAB求解得各信号的峰均比(PAPR)如表1所示。

由表1可看出，信号经过功率放大器后，其PAPR降低，而经过预失真器后PAPR反而提高。如此，当输入信号经过DPD后，信号失真表现为峰值扩张，其PAPR增加；而当该信号经过功放 大功率电感厂家 |大电流电感工厂