基于宽带调制器的射频功放线性化系统

摘要

本发明涉及一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统，包括接收装置、信道和发射装置，发射装置至少包括测试数据生成装置、预失真装置、调制装置以及功放装置；接收装置至少包括同步解调装置、恢复数据装置、预失真参数计算装置。在预失真参数计算装置中，利用改进的变步长LMS算法计算得到预失真系数矢量A，然后用得到的系数对预失真装置进行配置。发射信号矩阵U通过预失真装置后，即通过计算Z＝UA得到预失真装置输出矢量Z；本发明在不改动原有LMS算法的基础上，通过细化分段区间替换步长，修正LMS算法中的步长因子，可使经预失真后的带外抑制提高约3dB，更接近最优系数，提升了预失真的非线性补偿效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种射频功放线性化系统，尤其涉及一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统。 

背景技术

根据国内外遥感卫星和各种有效载荷技术的现状和发展趋势，航天器产品获取的信息量和数据量突飞猛进的增长，对提高星地传输速率的需求尤为迫切。为了满足未来星地高速数据传输的要求，有效推动我国卫星系统与地面系统的技术进步，扩大对地观测卫星的应用领域，解决宽带信号频率资源紧张的问题，研究高频带利用率的宽带调制数传技术具有重要意义。 

在高阶调制的高速数传系统中，采用高阶调制方式，如16QAM、32APSK等，具有非恒定包络调制的特性，星载行波管功放(TWTA)或固态功放(SSPA)的线性化技术是星载宽带数传研究的关键技术瓶颈。信道的非线性对高阶调制信号造成的影响，如频谱扩展、星座图扭曲、产生非线性码间干扰等，严重降低了高速数据传输系统的性能。为了应对以上挑战，消除信道中非线性器件(功率放大器、行波管放大器等)对信号造成的非线性失真，需要针对通道设计预失真补偿算法。根据非线性器件的实测指标，具体包括：AM/AM、AM/PM、三阶交调、邻道功率比等特点。 

传统的功放预失真方案采用收、发同源法，用相同的本振信号源使收发达到同步。然而收、发同源法在某些情况下(如收、发分离的卫星系统等)不适于使用。 

且传统LMS算法是基于最小均方误差算法和最陡下降法提出的，目标在于使预失真器输出与期望信号的误差平方的统计平均值E{e²(n)}最小，根据输入的一类数据的统计特性寻求最佳性能。通过对LMS算法进行仿真后研究步长对LMS算法的影响，发现了即使在通过迭代收敛后，不同组的预失真系数对系统的影响仍有较大差距，这说明对于求最佳预失真系数的算法还不够稳定。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统，解决了预失真的非线性补偿参数复杂且效果不佳的问题。 

为了解决上述问题，本发明涉及了一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统，包括接收装置、信道以及发射装置，所述发射装置至少包括： 

测试数据生成装置，生成测试信号序列以及发射序列； 

预失真装置，接收测试信号序列以及发射序列，接收若干测试信号序列或发射序列组成的矩阵U，即通过计算Z＝UA得到预失真装置输出矢量Z； 

调制装置，对预失真装置输出矢量Z进行调制，输出调制信号；以及功放装置，对所述调制信号进行功率放大，并将功率放大后的信号通过信道发射； 

所述接收装置中至少包括: 

同步解调装置，对接收到的射频信号下变频得到一中频信号，并对所述中频信号进行载波同步，并根据调制方式进行解调； 

恢复数据装置，对同步装置处理后的信号进行线性均衡计算以及硬判决，得到恢复信号； 

预失真参数计算装置，设定一预失真模型，并自定义其LMS算法的变步长μ(n)且利用改进的变步长LMS算法得到的预失真系数矢量A对预失真装置进行配置；其中变步长μ(n)的更新方式为 

$\left(\begin{array}{c}\mu \left(n\right)=\frac{a}{{\lambda }_{\max }},0<n\le c\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{{\mathrm{step}}_{\mathrm{opt}}}{{\lambda }_{\max }},c\times \mathrm{total}<n\le d\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{b}{{\lambda }_{\max }},d\times \mathrm{total}<n\le \mathrm{total}\end{array}\right)$

其中n为迭代步数，λ_max为输入序列的自相关矩阵的最大特征值，a，b为常数，且step_opt为通过LMS算法对测试数据更新系数矢量得到最佳系数的最佳步长，0<a<step_opt<b<2；total为通过LMS算法对测试数据更 新系数矢量的迭代总步数，c,d为常数，使所述恢复信号与所对应的测试信号序列之差小于预设阈值。 

较佳地，U为m组测试信号序列组成的l×m的矩阵，其中l为每组信号序列的元素个数，m＝K×Q，K和Q分别代表了预失真模型非线性多项式的阶数和记忆深度。 

较佳地，所述同步装置中包括锁相环以及相关峰查找装置，通过所述锁相环以及相关峰查找装置使所述使所述中频信号的载波相位达到同步。 

较佳地，a为小于2且接近2的常数，b为大于0且接近0的常数。 

较佳地，所述预失真模型为： 

$z\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\underset{q=0}{\overset{Q}{\Sigma }}{a}_{\mathrm{kq}}x(n-q){\left|x(n-q)\right|}^{k-1}$

其中，x(n)是输入的测试数据，z(n)是输出信号，K和Q分别为非线性多项式的阶数和记忆深度，a_kq为模型系数。 

较佳地，LMS算法中，初始化系数矢量A＝w_m(0)＝0，系数矢量的更新公式为w(n+1)＝w(n)+μ(n)e(n)U(n)，其中e(n)为第n次迭代后的预失真后输出信号与期望信号之间的差值，U(n)是输入预失真的信号矩阵。 

较佳地，其中0<c<＝0.5<d<1。 

本发明由于采用以上技术方案，与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果： 

1)本发明在不改动原有LMS算法的基础上，通过细化分段区间替换步长，修正LMS算法中的步长因子，可使经预失真后的带外抑制提高约3dB，更接近最优系数，而预失真对预失真系数矢量A选取较为敏感，因此本发明提升了预失真的非线性补偿效果； 

2)采用宽带锁相环和相关峰技术，在如收、发分离的卫星系统 等收、发无法同源的情况下仍然可以实现接收装置与发送装置直接的收、发信息同步。 

附图说明

图1为本发明实施例中一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统的系统框图。 

具体实施方式

以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。 

为了便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例作进一步的解释说明，且各个实施例不构成对本发明实施例的限定。 

一种基于宽带调制器的射频功放线性化系统，包括接收装置1、信道2和发射装置3，发射装置至少包括测试数据生成装置、预失真装置、调制装置以及功放装置；接收装置至少包括同步解调装置、恢复数据装置、预失真参数计算装置。 

现有的同步方法为采用本振装置可以给调制装置以及解调装置提供相同的本振信号，可以实现接收装置与发送装置直接的收、发信息同步。 

由于星载宽带高速接收解调设备比较复杂，高速解调不适合航天器使用，只能在地面实现，很难做到收、发同源。本发明在同步解调装置中设置了锁相环以及相关峰查找装置，通过锁相环以及相关峰查找装置使中频信号与功放装置发射的信号同步，通过这种方式，在如收、发分离的卫星系统等收、发无法同源的情况下仍然可以实现接收装置与发送装置直接的收、发信息同步，如图1所示。 

测试数据生成装置，生成测试信号序列以及发射序列。 

预失真装置，接收测试信号序列以及发射序列，接收发射信号矩阵U，即通过计算Z＝UA得到预失真装置输出矢量Z，其中U为若干测试信号序列或发射序列组成的矩阵。 

调制装置，对预失真装置输出矢量Z进行调制，输出调制信号。 

功放装置，对调制信号进行功率放大，并将功率放大后的信号通过信道发射。 

功放后一般都要经过带通滤波器进行滤波，所以信号带宽远端的频谱带外抑制情况不用考虑，本发明主要分析近端3倍带宽内的频谱特性。功放装置中发射功率放大后信号装置一般为射频天线。 

信道是信号的传输媒质，可分为有线信道和无线信道两类。有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光缆等。无线信道有地波传播、短波电离层反射、超短波或微波视距中继、人造卫星中继以及各种散射信道等。根据射频通道的器件特性划分了信道的线性失真区和非线性失真区。方案提出的宽带数字预失真算法补偿由放大器、行波管功放等产生的有记忆非线性失真。信道模拟数据传输信道，添加幅度失真、群时延失真，以及由TWTA造成的AM/PM效应和三阶互调效应，最后添加高斯白噪声；事实上在接收装置和发射装置中也会由于某些不理想因素而引入线性失真和非线性失真，在仿真建立模型中将这些失真统一放在接收装置和发射装置之间的信道中添加。 

接收装置中包括：同步解调装置，接收信道中的信号，并对接收到信号下变频得到一中频信号，并对所述中频信号进行载波同步，并根据调制方式进行解调； 

恢复数据装置，对同步解调装置处理后的信号进行线性均衡计算以及硬判决，得到恢复信号； 

预失真参数计算装置，设定一预失真模型，并自定义其LMS算法的变步长μ(n)且利用改进的变步长LMS算法得到的预失真系数矢量A对预 失真装置进行配置；其中变步长μ(n)的更新方式为 

$\left(\begin{array}{c}\mu \left(n\right)=\frac{a}{{\lambda }_{\max }},0<n\le c\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{{\mathrm{step}}_{\mathrm{opt}}}{{\lambda }_{\max }},c\times \mathrm{total}<n\le d\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{b}{{\lambda }_{\max }},d\times \mathrm{total}<n\le \mathrm{total}\end{array}\right)$

其中n为迭代步数，λ_max为输入序列的自相关矩阵的最大特征值，a，b为常数，且step_opt为通过LMS算法对测试数据更新系数矢量得到最佳系数的最佳步长，本实施例中，0<a<step_opt<b<2，较佳地，a为小于2且接近2的常数，b为大于0且接近0的常数。total为通过LMS算法对测试数据更新系数矢量的迭代总步数，c,d为常数，且0<c<＝0.5<d<1，将自定义变步长加载给所述预失真装置，使所述恢复信号与所对应的测试信号序列之差满足小于预设阈值。 

本实施例中，采用的预失真模型经典的记忆多项式模型： 

$z\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\underset{q=0}{\overset{Q}{\Sigma }}{a}_{\mathrm{kq}}x(n-q){\left|x(n-q)\right|}^{k-1}$

其中，x(n)是输入的测试数据，z(n)是输出信号，K和Q分别为非线性多项式的阶数和记忆深度，a_kq为模型系数。下面用Z代表预失真装置输出矢量，用A代表预失真系数矢量，U代表预失真器输入矢量。则预失真装置输出矢量： 

Z＝UA  (1) 

其中， 

U＝[X_n,X_n+1,…,X_n+l-1]^T， 

$X_n=\left(\begin{array}{c}x\left(n\right){\left|x\left(n\right)\right|}^0,x(n-1){\left|x(n-1)\right|}^0,...,x(n-q)x{(n-q)}^0\\ ,x\left(n\right){\left|x\left(n\right)\right|}^1,x(n-1){\left|x(n-1)\right|}^1,...,x(n-q){\left|x(n-q)\right|}^1,...\\ ,x\left(n\right){\left|x\left(n\right)\right|}^{k-1},x(n-1){\left|x(n-1)\right|}^{k-1},...,x(n-q){\left|x(n-q)\right|}^{k-1}\end{array}\right)---\left(2\right)$

并且， 

Z＝[z(n),z(n+1),…,z(n+l-1)]^T  (3) 

A＝U^-1Z  (4) 

式(4)中预失真系数的求取采用本发明提出的改进LMS算法进行系数的迭代求取，直到误差满足预先设定的精度要求，将求出的预失真系数用于调制器中的预失真模型。 

传统LMS算法是基于最小均方误差算法和最陡下降法提出的，目标在于使预失真器输出与期望信号的误差平方的统计平均值E{e²(n)}最小，根据输入的一类数据的统计特性寻求最佳性能。本发明以n＝0,1,2…，L-1,为一组的输入序列，若预失真模型经测试和验证在多项式阶数为k，记忆深度为q时可达到最佳性能，则预失真系数的个数m＝k×q，U_lm为l×m的输入序列矩阵。 

传统LMS的算法描述为： 

初始化预失真系数矢量：w_m(0)＝0； 

计算经预失真后的实际输出：

误差估计：d_l(n)为期望序列。 

系数矢量更新：w_m(n+1)＝w_m(n)+μU_lm′(n)e(n) 

其中，μ是步长因子，用来控制稳定性和收敛速度，一般 (λ_max是输入序列自相关矩阵的最大特征值)，通过系数矢量更新公式迭代对系数矢量更新，当迭代到误差估计小于预设阈值时，确定为收敛，停止迭代，并输出系数矢量A用于计算：Z＝UA。 

对LMS算法而言，当步长比较大时，权系数会加快收敛速度向最佳系数靠拢，而步长较小时，权系数会以较慢的速度向权系数平稳的靠拢。因此步长的选取直接影响着LMS算法的性能。本发明对LMS算法进行仿真后研究了步长对LMS算法的影响，发现了即使在通过迭代收敛后，不同组的预失真系数对系统的影响仍有较大差距，这说明对于求最佳预失真系数的算法还不够稳定，本发明提出了一种简单的算法修正算法中的步长因子，变步长μ(n)的更新公式可写成 

w(n+1)＝w(n)+μ(n)e(n)U(n)  (5) 

式(5)中，U(n)是输入预失真器的信号矩阵，Δw(n)＝μ(n)e(n)U(n)表示滤波权系数矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适地选择μ(n)变步长的值，接收测试信号序列以及发射序列，接收若干测试信号序列或发射序列组成的矩阵U，即通过计算Z＝UA得到预失真装置输出矢量Z； 

 

本发明采用简单易实现的分区间设定步长的方法提高收敛性能，本实施例中，设经原迭代算法验证的最佳步长为step_opt(0<step_opt<2)，迭代总次数为total： 

$\left(\begin{array}{c}\mu \left(n\right)=\frac{1.998}{{\lambda }_{\max }},0<n\le 0.6\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{{\mathrm{step}}_{\mathrm{opt}}}{{\lambda }_{\max }},0.6\times \mathrm{total}<n\le 0.9\times \mathrm{total}\\ \mu \left(n\right)=\frac{0.005}{{\lambda }_{\max }},0.9\times \mathrm{total}\le n<\mathrm{total}\end{array}\right)---\left(6\right)$

式(6)中，λ_max为自相关矩阵的最大特征值，采用的系数为经验值，可根据实际需求调整其大小，原则是先用大步长使算法尽快收敛，再用适中步长继续收敛至平稳，最后用较小步长细化增量，实现稳态收敛。该方法具有很高的灵活性，可根据需要细化分段区间，经仿真验证该方案在不改动原有算法的基础上，通过细化分段区间替换步长可使经预失真后的带外抑制提高约3dB，这是因为用原有算法得到的系数并非最佳值，改进的算法使算法更接近最优系数，而预失真对系数选取较为敏感，因此这样的处理提升了预失真的非线性补偿效果。 

本实施例中，测试数据生成装置首先生成测试信号序列，此测试序列为接收端已知的，传送给预失真装置、调制装置以及功放装置进行处理并发送给接收装置进行检测，再对接收到的信号通过自定义变步长来计算预失真系数矢量，并与测试信号进行比较误差分析，即将得到的恢复信号与对应的测试信号序列做差，小于预设阈值，则将自定义变步传送给预失真装置，然后，预失真装置再接收测试数据生成装置生成的发射序列，便在预失真参数计算装置中根据此自定义变步长进行LMS算法计算得到预失真系数矢量，预失真系数矢量A对预失 真装置进行配置，使装置发射序列组成的矩阵与预失真系数矢量计算得到预失真装置输出矢量，从而完成了对发射序列的预失真，提升了预失真的非线性补偿效果。 

本发明对宽带数据传输系统提出一种宽带数字预失真的系统，除了适用于星载数据传输，同样适用其他高速数据传输系统。本发明在不改动原有算法的基础上，通过细化分段区间替换步长，修正LMS算法中的步长因子，可使经预失真后的带外抑制提高约3dB，更接近最优系数，而预失真对预失真系数矢量A选取较为敏感，因此本发明提升了预失真的非线性补偿效果。本发明采用宽带锁相环和相关峰技术，在如收、发分离的卫星系统等收、发无法同源的情况下仍然可以实现接收装置与发送装置直接的收、发信息同步。 

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。