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引言

动机

PA 的非线性是固有的。PA 的非线性会导致两个方面的坏影响：1.频谱再生，影响相邻信道，违反监管要求。2.带内失真，损伤了误码率。

在新制式下的信号，拥有更大的峰均比，需要更大的回退功率来保持PA工作在线性区，此时，PA的效率极其低下，往往低于10%，基本上超过90%的PA直流功率都被转换成热能了，所以，也会带来散热的问题。全球部署了大量的基站，如果能够改善 PA的效率，那么将会降低电能消耗，降低散热成本。此种，情况下，提高 PA 的线性度是必要的。

在所有线性化技术中，数字预失真技术是最为有效的(如[^图1]所示)。它的基本原理就是，在基带使用预失真器去补偿 PA 的压缩特性。此时，PA可以使用到它的饱和点，但仍然保持一个好的线性度。在实际场景中，由于存在温度漂移、器件老化等情况，PA 的特性会随着时间而改变。所以，预失真器也应该要有能力去适应这些改变。

图1数字预失真系统框图

目前的文献资料只要集中在无记忆非线性的PA上。即当前输出只与当前输入有关。这种瞬时非线性常常体现AM/AM,AM/PM 响应。（这是2004年的文章）

因为信号的带宽变得更大，如 WCDMA，PA 开始体现出其记忆效应。尤其在那些大功率 PA 中。记忆效应可以认为是偏置网络中的有源器件的热常数引起的（这些偏置网络具有频率依赖行为）。在此场景下，无记忆失真器只能实现有限的线性化性能。因此，数字预失真器也需要有记忆结构。此文便研究了可以线性化具有记忆效应的 PA 的鲁棒的预失真器。它也研究了这些宽带预失真系统的实现问题。

评语:
这篇文章看起来像是重要的节点著作.
也可以看出，研究的方向与未来十年以及当下的应用紧密相关，以前一些不需要考虑的
东西，在新的技术条件下，又需要重新考虑。

目标和大纲

目标

文章的目标是为带有记忆效应的PA的线性化开发数字预失真系统。主要关注三个方面：
1.带记忆结构的预失真模型
2.发射机中模拟缺陷的数字补偿技术
3.宽带数字预失真试验台搭建
Volterra 级数是一个通用的非线性记忆模型。然而，它所包含的参数量巨大，使得其无法用于实际应用。文章研究了一些 Volterra 级数的特例，包括 Hammerstein模型，记忆多项式模型，Murray Hill 模型，以及这些模型可能的组合。

数字预失真的理想性能必然依赖于能够完全补偿 PA 非线性的鲁棒预失真器。然而实际中，性能也会收到发射机中模拟组件引入的模拟缺陷的影响，这些组件有：混频器、模拟滤波器、正交调制器等。文章的第二个关注点就是研究这些缺陷的建模和补偿。在此文中，作者开发了一个宽带数字预失真试验台来计算数字预失真系统在真实PA的性能。

大纲

文章按照如下方式组织起来：
第二章回顾了在PA的建模和预失真领域的文献。无记忆PA的特点是他的AM、PM响应。对于线性化这样的 PA，无记忆失真器是足够的。对于带记忆的 PA，一些模型可以捕捉PA 的行为，这些模型包括：Volterra 级数、Winer模型、Hanmmerstein模型，Wiener-Hammerstein模型。间接学习架构被提出来，用于构建带记忆效应的PA预失真器。

第三章，作者提出新颖的预失真器和他们的参数提取算法。一种 Hanmmerstein 预失真器、一种记忆多项式预失真器、一种基于预失真器的新的组合模型被进行了研究。这些预失真的参数使用间接学习架构进行提取，这消除了PA的模型假设和参数提取的需要。这些预失真器的性能通过计算机仿真或者实验测量进行了验证。

当对PA进行建模和设计基带的预失真器时,大多数已有的文献只考虑奇数阶非线性项。作者在第四章展示了包含偶数阶非线性项对基带PA和预失真器的建模是有利的。通过包含偶数阶非线性项，我们有了一个更丰富的基底，提供了客观的性能提升。

在第五章，我们研究了发射机种的模拟缺陷，设计了补偿技术。对于两级上采样发射机，我们设计了一个带限的均衡器来补偿SAW滤波器(经常用于IF级)的频率响应。对于直接上采样发射机，我们开发了一个模型来描述这种频率依赖的增益/相位不平衡和直流偏移。然后我们开发了两种方法来构建这些不平衡和直流偏移的补偿器。这些补偿技术帮助校正模拟缺陷，从而依次提升整体的预失真性能。

在实际的实现中，可以在如TI的TMS320C6711数字信号处理器(DSP)中执行预失真器训练。在第六章，作者研究了记忆多项式预失真器的实时执行方面。作者在TI的处理器上实现了预失真训练算法并且评估了在其宽带数字预失真试验台中被训练的预失真器的性能。

最终，第七章总结了整篇文章，并提供了未来研究的方向。

评语
看此段，有一种 DPD 研究史娓娓道来的感觉，先前学习之时那些死板板的词汇，突然有了生命运动的气息。也能体会到作者的工作的完整性。十分好奇，后面作者是如何构建对比实验的，是怎么证明其工作的价值和意义的。

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