用于非线性多载波卫星信道的多输入多输出符号速率信号数字预失真器DPD附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着卫星通信技术日益增长的需求，特别是在高吞吐量卫星 (HTS) 系统中，对更高频谱效率和更高功率效率的追求变得至关重要。传统的单载波传输方法已经难以满足日益增长的带宽需求，而多载波传输技术 (如正交频分复用 OFDM) 则被广泛应用于卫星通信系统中，以提高频谱效率。然而，多载波信号具有较高的峰均功率比 (PAPR)，这使得卫星通信系统中的非线性功率放大器 (PA) 容易进入非线性工作区域，从而产生严重的信号失真，导致频谱再生和带内干扰，最终降低系统性能。

为了解决这一问题，数字预失真 (DPD) 技术被广泛认为是补偿功率放大器非线性的有效方法。DPD 的基本原理是在发射机端预先对信号进行处理，使其产生的失真与功率放大器带来的失真在传输后相互抵消，从而实现线性放大。然而，传统的 DPD 技术主要针对单载波系统设计，难以直接应用于多载波卫星通信系统。此外，传统的 DPD 模型通常基于时域采样信号，计算复杂度较高，尤其是在处理宽带多载波信号时。

本文将深入探讨用于非线性多载波卫星信道的多输入多输出 (MIMO) 符号速率信号数字预失真器 (DPD) 的设计与实现。重点讨论如何针对多载波信号的特性，改进 DPD 模型，降低计算复杂度，并提升 DPD 系统的性能。

多载波卫星信道与非线性功率放大器的挑战

多载波卫星信道面临着多方面的挑战，包括：

• 非线性功率放大器:

   卫星有效载荷中的功率放大器是关键的非线性组件。为了提高功率效率，功率放大器通常工作在接近饱和区域，这导致严重的非线性失真。

• 多载波信号的高峰均功率比 (PAPR):

   多载波信号 (如 OFDM 信号) 是多个子载波信号的叠加，这使得其峰值功率远高于平均功率，从而更容易使功率放大器进入非线性区域。

• 复杂的信道环境:

   卫星信道受到多种因素的影响，包括大气衰减、多径效应、多普勒频移等，这些因素会进一步加剧信号失真。

• 频率选择性衰落:

   卫星信道可能存在频率选择性衰落，这会导致不同子载波的信号经历不同的衰减和相位偏移。

这些挑战使得传统的单载波 DPD 技术难以直接应用于多载波卫星通信系统。需要针对多载波信号的特性，设计更高效、更 robust 的 DPD 方案。

多输入多输出 (MIMO) DPD 的必要性

在多载波系统中，不同子载波之间可能存在互调失真 (IMD)。传统的单输入单输出 (SISO) DPD 无法有效地消除这些互调失真。因此，需要采用多输入多输出 (MIMO) DPD 结构，将每个子载波视为一个独立的输入，通过 MIMO 矩阵来建模不同子载波之间的互调失真。

MIMO DPD 通过建立输入信号与输出信号之间的多维映射关系，能够更准确地描述功率放大器的非线性特性，并更好地抑制互调失真，从而提高系统性能。

符号速率信号数字预失真器 (DPD) 的优势

传统的 DPD 技术通常基于时域采样信号，需要对宽带信号进行高采样率处理，这导致计算复杂度较高。而符号速率 DPD 直接对符号进行处理，避免了高采样率信号的处理，从而显著降低了计算复杂度。

符号速率 DPD 的优势主要体现在以下几个方面：

• 降低计算复杂度:

   符号速率 DPD 直接对符号进行处理，避免了高采样率信号的处理，从而显著降低了计算复杂度。

• 降低存储需求:

   符号速率 DPD 需要存储的参数量较少，从而降低了存储需求。

• 更高的适应性:

   符号速率 DPD 能够更容易地适应信道的变化，并实现自适应预失真。

用于多载波卫星信道的 MIMO 符号速率 DPD 设计

为了有效地解决多载波卫星信道面临的挑战，设计一种高效的 MIMO 符号速率 DPD 方案至关重要。一个可能的方案包括以下几个关键步骤：

1. 信号模型建立:

    首先，需要建立多载波信号的模型，包括各个子载波的频率、功率分配以及调制方式。同时，需要建立卫星信道的模型，包括大气衰减、多径效应、多普勒频移等。

2. 功率放大器建模:

    采用合适的模型来描述功率放大器的非线性特性。常用的模型包括 Volterra 级数模型、记忆多项式模型 (Memory Polynomial) 和广义记忆多项式模型 (Generalized Memory Polynomial)。选择合适的模型需要在精度和复杂度之间进行权衡。

3. MIMO DPD 模型构建:

    构建 MIMO DPD 模型，将每个子载波视为一个独立的输入，通过 MIMO 矩阵来建模不同子载波之间的互调失真。可以采用基于查表法 (LUT) 的 DPD 模型，也可以采用基于参数化模型的 DPD 模型。

4. 参数估计与自适应更新:

    采用合适的算法估计 DPD 模型的参数。常用的算法包括最小二乘法 (Least Squares, LS)、递归最小二乘法 (Recursive Least Squares, RLS) 和最小均方误差算法 (Least Mean Squares, LMS)。为了适应信道的变化，需要实现 DPD 参数的自适应更新。

5. 性能评估与优化:

    通过仿真和实验评估 DPD 系统的性能，并对 DPD 模型的参数进行优化，以获得最佳的预失真效果。评估指标包括误差向量幅度 (EVM)、邻道功率比 (ACPR) 和误码率 (BER)。

⛳️ 行结果

🔗 参考文献

[1] 曾德军,石栋元,李金政,等.基于双核Nios Ⅱ系统的数字预失真器设计[J].电子技术应用, 2012, 38(6):10-12.DOI:10.3969/j.issn.0258-7998.2012.06.006.

[2] 杨佳林,吴嗣亮.多载波发射机设计与实现[J].军民两用技术与产品, 2006(11):3.DOI:10.3969/j.issn.1009-8119.2006.11.016.

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