数字预失真技术在电台功率放大器中的实现与验证

一、引言

在电台发射系统中，功率放大器（PA）的效率与线性度始终存在固有矛盾：为追求高能量转换效率，PA 常工作于 Class-C、Doherty 等近饱和拓扑，此时晶体管跨导（gₘ）随输入信号幅度非线性变化，导致输出信号出现幅度失真（AM-AM）与相位失真（AM-PM）。

二、电台 PA 非线性特性的成因与数学表征

要实现高效的DPD 补偿，需先明确电台PA 非线性的来源与数学模型，这是DPD 算法设计的基础。

2.1 非线性特性的核心成因

电台PA 的非线性主要源于有源器件（晶体管）的物理特性与电路拓扑的非理想性，具体可归结为三类：

2.1.1 晶体管固有非线性

无论是 Si LDMOS 还是 GaN HEMT 器件，其输出电流 I_D 与栅源电压VGS 的关系均呈现非线性：

•静态特性非线性： I_D^-V_GS 曲线遵循指数或多项式规律，当PA 工作于近饱和区时，跨导gₘ=∂ID/∂VGS 随 u_ϕS 增大而下降，导致输入信号幅度变化无法线性映射到输出；

•动态特性非线性：器件寄生电容（ C_GD 、 C_GS ）随电压变化，高频下会产生电荷存储效应，使输出信号滞后于输入，形成“记忆非线性”，尤其在短波（3MHz-30MHz）、超短波（30MHz-300MHz）频段，记忆效应会导致互调失真随信号带宽增加而恶化。

2.1.2 拓扑结构引入的非线性

高效率拓扑的工作机制会加剧非线性：

•Doherty PA：主/辅助放大器的导通切换存在“死区”，导致功率切换点附近出现幅度突变；

•Envelope Tracking（ET）PA：动态供电电压的纹波会使PA 工作点波动，引入额外的幅度调制失真。

2.1.3 外部环境的非线性影响

电台的野外、车载应用场景会导致PA 特性漂移：

•温度效应：PA 模块连续工作时结温升高（可达125℃），使晶体管阈值电压V_TH 漂移，导致非线性特性时变；

•负载失配：短波电台天线阻抗随电离层变化（VSWR=1.5:1-3:1），PA 输出负载波动会改变器件工作点，进一步恶化非线性。

2.2 非线性特性的数学表征模型

DPD 的核心是建立PA 非线性的数学模型，通过逆模型实现补偿。针对电台PA 的特性，主流模型可分为“无记忆模型”与“有记忆模型”两类：

2.2.1 无记忆模型（适用于窄带、低PAPR 信号）

假设PA 的非线性无时间滞后，仅与当前输入信号幅度相关，常用模型包括：

•幂级数模型：

y(n)=a₀+a₁x(n)+a₂x(n)|x(n)|+a₃x(n)|x(n)|²+⋯

其中 x(n) 为输入信 ，y(n)为输出信 ， a_k 为非线性系数。该模型结构简单，但无法描述记忆效应，适用于带宽<10MHz 的中波电台。

•Saleh 模型：

针对 AM-AM 与 AM-PM 失真分别建模：

其中 A_in/A_out 为输入/输出幅度， φ_out 为相位失真，α、 β,γ 、δ为模型参数。该模型拟合精度高于幂级数， J^* 泛用于窄带超短波电台PA 建模。

2.2.2 有记忆模型（适用于宽带、高PAPR 信号）

考虑PA 的记忆效应（如热记忆、电记忆），需引入“历史输入信号”项，主流模型包括

•记忆多项式模型（MPM）：

幂级数模型的扩展，引入记忆深度M（即前M 个时刻的输入信号）：

其中 ∇_K 为非线性阶数（通常取5-9 阶）， δM 为记忆深度（通常取 3-5）， a_-{k,m} 为待辨识系数。该模型兼顾精度与复杂度，是短波、超短波宽带电台DPD 的首选模型。

•Volterra 级数模型：

描述非线性系统的通用模型，包含所有输入信号的交叉组合项：

其中 hk 为 k 阶 Volterra 核。该模型精度极高，但计算复杂度呈指数增长，仅用于对线性度要求苛刻的调频广播电台。

三、电台PA 中DPD 的实现架构与关键技术

DPD 在电台 PA 中的实现需结合电台的频段特性、信号类型与硬件资源，构建“基带处理—数模转换—反馈采样—自适应更新”的闭环系统。

3.1 整体实现架构

DPD 系统主要由四部分组成：

3.1.1 基带预失真处理模块

位于电台基带信号处理单元（如 FPGA 或 DSP）中，核心功能是根据预失真模型对输入基带信号进行“逆非线性扭曲”。以记忆多项式模型为例，处理流程为：

1.信号缓存：存储当前及前M 个时刻的输入信号 x(n),x(n-1),…,x(n-M) ，形成记忆深度为M 的信号矩阵；

2.非线性计算：对每个时刻的信号计算幅度的幂次项，生成非线性基向量；

3.系数加权：将基向量与预失真系数矩阵 a_k,m 相乘，得到预失真后的基带信号y(n)；

4.星座图调整：对QPSK/16QAM 等调制信号的星座点进行偏移，抵消PA 后续引入的

3.1.2 数模转换与射频前端模块

将预失真后的数字基带信号转换为模拟射频信号，送入PA 放大，关键技术包括：

•高速 DAC 选型：需满足电台频段的带宽需求（如短波电台需 DAC 采样率≥60MSPS，超短波电台 ⩾ 200MSPS），且无杂散动态范围（SFDR） ⩾ 60dB，避免DAC 自身非线性引入额外失真；•射频驱动级设计：在DAC 与PA 之间加入线性驱动放大器，将信号幅度提升至PA 的最佳驱动范围，同时隔离DAC 与PA 的阻抗相互影响。

3.1.3 反馈采样与信号重构模块

采集PA 输出的射频信号，反馈至基带单元用于模型系数更新，核心环节包括：

•反馈链路设计：采用“定向耦合器+下变频器+ADC”架构，定向耦合器的耦合度需匹配ADC 输入范围（通常为-20 至-10dBm），下变频器需保证带内平坦度≤1dB，避免频率选择性失真；

•同步与延迟补偿：由于反馈链路存在传输延迟（通常为10-50ns），需通过时钟同步模块（如GPS 驯服时钟）使反馈信号与输入信号的时间戳对齐，再通过延迟补偿算法消除时间差，确保模型辨识的准确性。

3.1.4 自适应系数更新模块

基于“输入-反馈”信号对，通过自适应算法实时更新预失真模型系数，应对 PA 特性漂移（如温度、负载变化），常用算法包括：

•最小均方误差（LMS）算法：

以“预失真后信号经PA 传输的输出”与“理想线性输出”的均方误差最小化为目标，迭代更新系数a_k,m(n+1)=a_k,m(n)+μe(n)⋅x(n-m)|x(n-m)|^k-1

其中μ为步长（通常取0.001-0.01）， e(n) 为误差信号。该算法收敛速度快（迭代次数<1000），适用于车载电台等动态场景。

3.2 针对不同电台场景的DPD 定制化实现

短波、超短波、调频广播电台的PA 特性与信号需求差异显著，需对DPD 进行定制化设计：

3.2.1 短波电台（3MHz-30MHz）的 DPD 实现

短波电台 PA 采用分布式 Doherty 拓扑，带宽跨度大（10 倍频段）、负载失配严重，DPD 设计需重点解决“宽带适配”与“抗失配鲁棒性”：

•模型选择：采用“分段记忆多项式模型”，将3MHz-30MHz 频段划分为5 个子频段（3-6MHz、6-12MHz、12-18MHz、18-24MHz、24-30MHz），每个子频段训练独立的预失真系数，通过频段切换模块实时调用，使全频段内ACPR 波动控制在5dB 以内；

•抗失配优化：在反馈链路中加入负载阻抗监测单元（通过 VSWR 传感器），建立“阻抗-系数”映射表，当VSWR 从1.5:1 升至3:1 时，自动调用对应系数集，确保IMD3 补偿效果下降不超过 8dB。

3.2.2 超短波电台（30MHz-300MHz）的 DPD 实现

超短波电台以便携式、车载式为主，硬件资源受限（如FPGA 逻辑单元<50 万）、信号 PAPR 高（16QAM信号PAPR=6dB），DPD 设计需平衡“复杂度”与“补偿效果”：

•模型简化：采用“简化记忆多项式模型”，忽略高阶小幅度交叉项（如 k≥7、m≥4 的项），将计算复杂度降低 40% ，同时保证 IMD3 补偿至-48dBc 以下；

四、DPD 性能的验证体系与实测

4.1 实验室静态验证体系

在屏蔽实验室环境下，控制温度（ 25C±2C ）、负载（VSWR=1.2:1）等变量，采用标准信号源与频谱分析仪构建测试平台，核心验证指标包括：

4.1.1 线性度指标

•邻道功率比（ACPR）：测量PA 输出信号在相邻频道（如超短波电台相邻频道间隔25kHz）的功率与主频道功率的比值，评估带外干扰抑制效果；

•互调失真（IMD3）：输入两个等幅正弦信号（f1、f2），测量输出信号中3 阶互调分量（2f1-f2、2f2-f1）的功率与主分量功率的比值，评估非线性补偿精度；

•误差向量幅度（EVM）：对数字调制信号（如16QAM），计算实际星座点与理想星座点的向量误差，反映信号保真度，通常要求 EVM⩽5% 。

4.1.2 效率与复杂度指标

•PAE 变化率：对比DPD 开启前后PA 的功率附加效率（PAE），评估DPD 引入的额外损耗（通常要求PAE下降 ⩽5% ）；

•算法时延：测量DPD 从信号输入到预失真输出的延迟（通常要求 ⩽10μs ），避免影响电台的实时通信；•资源占用率：统计FPGA/DSP 的逻辑单元、存储单元占用率（如超短波电台FPGA 资源占用率 ⩽60% ），确保预留足够资源用于其他功能（如信道编码、加密）。

4.1.3 静态验证实测数据（以超短波电台PA 为例）

测试条件：PA 型号为 GaN Class-J PA（输出功率 50W，工作频段 136-174MHz），输入信号为 16QAM（PAPR=6dB，符号率 1MSps），DPD 采用简化记忆多项式模型（K=5，M=3）。

五、DPD 技术现存挑战

尽管 DPD 在电台 PA 中已实现工程化应用，但面对电台向“宽带化、多模化、智能化”的发展趋势，仍存在三类核心挑战，需从算法、硬件、架构三个维度进行优化突破。

5.1 现存技术挑战

5.1.1 超宽带场景下的模型精度与复杂度矛盾

随着电台频段覆盖范围不断扩大（如软件定义电台需支持 3MHz-3GHz 全频段），传统分段 DPD 模型面临“分段数量与精度”的权衡：

•若分段过少（如 10 个分段覆盖 3MHz-3GHz），每个分段内频率跨度大（300MHz），模型无法精准匹配PA 非线性特性，导致ACPR 波动超过8dB；

•若分段过多（如50 个分段），虽能提升精度，但需存储大量系数集（每个分段需存储50-100 个系数），FPGA 存储资源占用率从50%升至80%以上，且频段切换时系数调用延迟增加（从50ms 升至200ms），影响实时通信。

5.1.2 多模信号下的自适应算法收敛速度不足

现代电台需支持QPSK、16QAM、64QAM 等多调制方式（PAPR 差异达3-9dB），当信号类型切换时，DPD需重新训练模型系数：

•传统 LMS 算法在 64QAM 信号（PAPR=9dB）下，收敛迭代次数需 3000 次以上（耗时>1s），期间PA 输出信号线性度不达标（ACPR=-40dBc），导致短暂通信中断；

•RLS 算法虽收敛速度快（迭代次数<1000 次），但计算复杂度高（较 LMS 高 5 倍），在硬件资源受限的便携式电台中（FPGA 逻辑单元<30 万），无法实时运行。

六、结论

数字预失真（DPD）技术通过构建PA 非线性的逆模型，有效解决了电台发射系统中“效率与线性度”的固有矛盾，是实现高性价比线性化的核心方案。未来，随着软件定义电台、宽禁带半导体（GaN、SiC）的普及，DPD 将与 PA 实现“协同设计”（如基于 GaN 器件特性定制 DPD 模型），进一步提升电台发射系统的综合性能，为无线通信的绿色化、智能化提供关键技术支撑。

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