OFDM系统中IQ不平衡和功放非线性校正方法研究

摘要

直接变频结构也称为零中频结构，与超外差结构相比具有结构简单、体积小、功耗低、可实现多频段收发等优点，已成为目前无线收发系统设计的主流方向。但是直接变频结构存在的IQ不平衡问题比传统的超外差式变频结构更为严重，IQ不平衡产生镜像干扰，降低系统性能。功率放大器是无线发射机中的关键部件，实际中通常使其工作在非线性区，甚至是接近饱和点的区域，以达到提高功率效率的目的，但是这就意味着此时放大器会带来非线性失真，导致系统同时出现带内失真和带外失真，前者使系统的误码率上升，后者对相邻信道产生干扰，使系统的频带利用率下降。
　　作为无线通信系统的关键技术，正交频分复用(OFDM)具有抗多径衰落能力强、频谱利用率高等特点。但是OFDM系统对IQ不平衡十分敏感，IQ不平衡引入的镜像干扰会破坏OFDM系统子载波之间的正交性，造成系统性能的下降。并且OFDM信号的PAPR比较大，容易受到非线性失真的影响，使系统对功率放大器线性度的要求更高。从这两个方面可以看出，在OFDM系统中对IQ不平衡和功率放大器非线性进行校正是非常有必要的。
　　本文分两个部分对IQ不平衡和功率放大器非线性进行了研究，首先研究了只考虑IQ不平衡的OFDM系统的校正算法，然后研究了当IQ不平衡和功率放大器非线性同时存在于发送端时系统的校正算法。
　　针对OFDM系统中发送端和接收端产生的IQ不平衡问题，提出了IQ不平衡与信道的估计与校正算法。当同时考虑由发送端和接收端产生的与频率无关的IQ不平衡和与频率相关的IQ不平衡时，已有的研究都是将信道、发送端IQ不平衡和接收端IQ不平衡这三者合并到一起考虑，本文中，根据分析得到的IQ不平衡时域及频域模型，提出了一种新的用于参数估计的OFDM导频结构。基于信道的变化快于IQ不平衡参数的变化这一条件，根据所提的导频结构，提出了一种新的参数估计方法，能够同时并且分别估计出信道、发送端IQ不平衡和接收端IQ不平衡这三种参数，并利用迭代的方法提高估计性能。最后，给出了两种不同的IQ不平衡校正方法。由于能够将三种参数分离开来，因此可以在发送端和接收端分别对其对应的IQ不平衡进行校正，在接收端可以通过简单的符号检测方法得到接收符号。同时，分别得到三种参数后，也能够更容易地得到系统的联合影响。
　　针对OFDM系统中发送端同时存在的IQ不平衡和功放非线性问题，提出了两种联合校正算法。假设在接收端通过滤波操作来消除接收端IQ不平衡带来的镜像干扰，或者采用不存在IQ不平衡问题的数字下变频操作，本文中认为接收端的IQ不平衡可以忽略，只考虑发送端存在的IQ不平衡和功放非线性问题。我们将发送端看作一个整体，只需处理基带上的输入和输出信号，不需要获得发送端的射频信号，这使得系统更利于高度集成。所提出的两种联合算法中，两步式联合校正算法利用两个预失真模块分别对功放非线性和IQ不平衡进行校正，预失真参数利用一个相同的训练模块得到;而单步式联合校正算法中，首先提出一个模型来联合地表示IQ不平衡和功放非线性失真，并同时考虑了与频率无关的和与频率相关的IQ不平衡，根据所提模型，利用一个预失真模块来联合校正这两种失真。同时，我们也说明了可以通过适当地减少共轭支路参数的数目达到在不明显损失算法性能的前提下降低其计算复杂度的目的。

目录

声明

致谢

摘要

缩略语及专用术语

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 OFDM技术

1．3 IQ不平衡概述及其研究现状

1．4 功放非线性概述及其研究现状

1．5 IQ不平衡和功放非线性联合校正技术

1．6 本文主要工作

2 OFDM系统概述

2．1 OFDM基本原理

2．2 OFDM的保护间隔和循环前缀

2．3 OFDM系统模型

2．4 本章小结

3 IQ不平衡分析与校正算法

3．1 IQ不平衡系统模型

3．1．1 时域IQ不平衡模型

3．1．2 频域IQ不平衡模型

3．2 OFDM系统中信道及IQ不平衡的估计与校正算法

3．2．1 信道及IQ不平衡估计算法

3．2．2 信道及IQ不平衡校正算法

3．3 算法复杂度分析

3．4 仿真结果与分析

3．4 本章小结

4 功率放大器非线性特性分析及校正算法概述

4．1 功率放大器非线性特性

4．1．1 谐波失真

4．1．2 互调失真

4．1．3 交调失真

4．1．4 幅度AM／AM和相位AM／PM失真

4．2 功率放大器记忆效应

4．3 功率放大器行为模型

4．3．1 无记忆功率放大器行为模型

4．3．2 有记忆功率放大器行为模型

4．4 功率放大器预失真技术

4．5 本章小结

5 发送端IQ不平衡和PA非线性联合校正算法

5．1 联合校正算法系统模型

5．2 两步式联合校正算法

5．2．1 IQ不平衡预失真器参数训练

5．2．2 功放非线性预失真器参数训练

5．3 单步式联合校正算法

5．4 算法复杂度分析

5．5 仿真结果与分析

5．6 本章小结

6 总结与展望

参考文献

作者简历及在学期间的主要科研成果