董　元, 王勇超

(1. 西安郵電大學 研究生院， 陜西 西安 710121;　2.西安電子科技大學 通信工程學院， 陜西 西安 710071)

基于粒子群優(yōu)化算法的功放預失真處理

董元1, 王勇超2

(1. 西安郵電大學 研究生院， 陜西 西安 710121;2.西安電子科技大學 通信工程學院， 陜西 西安 710071)

摘要:根據(jù)功率放大器的記憶非線性特性，給出一種基于粒子群優(yōu)化算法的預失真處理方法。選取記憶非線性多項式作為預失真器模型，用粒子群優(yōu)化算法對多項式的系數(shù)進行最優(yōu)估計，獲得預失真器模型參數(shù)。分別對連塊Wiener模型和記憶多項式模型這兩種經(jīng)典功率放大器模型進行預失真處理，結(jié)果表明，所給方法對記憶非線性功放的線性化效果良好，可正確判別發(fā)送信號。

關鍵詞:功率放大器；粒子群優(yōu)化算法；記憶效應；預失真

功率放大器(功放)是通信發(fā)射機中必不可少的部件。一方面，為提高效率，被安排在接近飽和點處的功放具有明顯非線性，會使信號產(chǎn)生嚴重帶內(nèi)失真和帶外頻譜再生，前者會降低系統(tǒng)的誤碼性能，后者會引起鄰道干擾。另一方面，用于放大寬帶信號的功放會產(chǎn)生記憶效應，當前輸出不再只由當前輸入決定，還與過去的輸入和輸出有關。記憶效應和非線性糾纏在一起，增大了功放線性化的難度。常用的線性化處理技術(shù)是在非線性放大器前端放置一個可調(diào)的、特性曲線與功放特性曲線互補的非線性模型，即預失真處理。

目前成熟的基帶預失真技術(shù)有將Volterra級數(shù)用于預失真器的設計[1-2]，但實現(xiàn)復雜度高且運算量大?；诙S查詢表的改進預失真模型[3]、基于Wiener功放模型的Hamerstein預失真器[4]和一種包含隱層節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡預失真器[5]，只適用于記憶效應較弱的功放系統(tǒng)。

粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)[6]來源于人工生命和演化計算理論，是基于群體的演化算法。PSO算法在求解連續(xù)函數(shù)的優(yōu)化問題時，具有很強通用性，應用領域較為廣泛，在訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡、多目標優(yōu)化問題，動態(tài)系統(tǒng)跟蹤、數(shù)據(jù)挖掘，參數(shù)估計[6]方面都有應用。

本文選取記憶非線性多項式為預失真器模型，用PSO算法對預失真器的系數(shù)進行最優(yōu)估計，并仿真分析整個系統(tǒng)線性化性能。

1基于PSO算法的預失真處理

以一個記憶多項式作為預失真模塊，如圖1所示，采用非直接學習結(jié)構(gòu)，對通過功放模塊,并經(jīng)歸一化處理的信號，應用基于最小均方誤差準則的自適應迭代算法，以PSO算法對預失真模塊A的系數(shù)進行估計，得到功放的一個近似逆，然后將預失真模塊A的參數(shù)直接拷貝到預失真模塊B中，獲得整個系統(tǒng)模型。

圖1　基于PSO算法的預失真系統(tǒng)

1.1記憶功放模型

記憶功放模型須綜合考慮功放記憶效應和非線性，基于此類功放模型的輸入輸出信號由于記憶效應而不再具有一一對應關系。

Volterra級數(shù)模型在理論上可精確描述功放在任意狀態(tài)下的特征，本文采用它的兩種簡化模型——Winner模型和記憶多項式模型作為記憶功放模型，分別進行線性化預失真處理。

1.1.1Wiener-Hammerstein模型

Wiener-Hammerstein(W-H)模型由一個線性時不變系統(tǒng)(lineartimeinvariant,LTI)，后繼一個無記憶非線性模塊，再接另一個線性時不變系統(tǒng)[7]組成，如圖2所示。這種模型結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用作描述衛(wèi)星透明轉(zhuǎn)發(fā)器在臨近飽和區(qū)工作時的系統(tǒng)特性。

圖2W-H連塊模型

模型中兩個LTI分別定義為

無記憶非線性模塊為

其中

b1=1.010 8+0.085 8 j,

b3=0.087 9-0.158 3 j,

b5=-1.099 2-0.889 1 j。

1.1.2記憶多項式模型

記憶多項式模型為

其中:K為最高非線性階數(shù)；Q為延遲因子，是模型記憶的直接反映，當Q=0時，此多項式為無記憶非線性系統(tǒng)；ckq為復數(shù)系數(shù)，其取值直接影響模型的非線性。

1.2預失真模型參數(shù)估計

令預失真模塊A服從一個奇數(shù)階記憶多項式模型

求解最優(yōu)復系數(shù)akq步驟描述如下。

步驟1初始化PSO：初始化每個粒子的位置和速度，求出初始的Pbest和Gbest值，以Gbest值作為akq的值。

步驟2將16-QAM信號經(jīng)過升余弦脈沖成型后，采樣得到的序列通過如圖1所示的系統(tǒng)。

步驟3以最小均方誤差函數(shù)作為PSO算法的適應度函數(shù)，計算適應度值。

步驟4判斷其是否滿足結(jié)束條件：適應度值是否符合要求——均方誤差達到要求精度，或迭代代數(shù)達到最大迭代數(shù)Tmax。若條件不滿足，更新粒子群，轉(zhuǎn)到步驟c，進行新一輪迭代；若滿足條件，則停止迭代。

采用PSO算法迭代，最后獲得一組全局最優(yōu)解Gbest，即為所求預失真器A的系數(shù)，將其直接拷貝到預失真模塊B中，完成整個參數(shù)估計，構(gòu)成線性化系統(tǒng)模型。

1.3誤差矢量值估計數(shù)字調(diào)制信號

誤差矢量值(errorvectormagnitude,EVM)為理論理想點和接收信號間的誤差[7-8],如圖3所示，可用來衡量通過非線性功放后接收信號的偏移程度。

圖3　誤差矢量

EVM的均方估計為

2仿真結(jié)果

采用Matlab語言對本文算法進行仿真實驗。

2.1功放采用W-H模型

將16-QAM信號直接通過W-H模型，所得星座圖如圖4所示，可見，輸出信號的幅度和相位都發(fā)生了非常嚴重的畸變，無法判決，其中

e2=326.18。

圖4　直接經(jīng)W-H模型輸出信號星座圖

對圖1所示系統(tǒng)基帶模型，用PSO算法來估算預失真器模型的參數(shù)，以最小均方誤差函數(shù)為適應度函數(shù)進行迭代，獲得預失真器的參數(shù)估計值，16-QAM信號通過預失真器，再通過W-H功放模型，所得信號星座圖如圖5所示。與信號直接通過W-H功放模型相比，信號的幅度和相位失真都有所改善，達到了線性化效果，可以正確判別信號，其中

e2=0.26。

圖5　經(jīng)預失真模塊和W-H模型輸出信號星座圖

2.2功放采用記憶多項式模型

對記憶多項式功放模型，令

K=5，Q=2，

c10=1.051 3+0.090 4j,

c30=-0.024 2-0.290 0j,

c50=-0.965 7-0.702 8j,

c11=-0.068 0-0.102 3j,

c31=0.223 4+0.231 7j,

c51=-0.245 1-0.973 5j,

c12=0.708 9-0.605 4j,

c32=-1.062 1-0.393 2j,

c52=0.122 9+1.150 8j。

將16-QAM信號直接通過如上述的記憶多項式功放模型，所得星座圖如圖6所示，可見，信號在幅度和相位上都產(chǎn)生了不同程度的畸變，有

e2=64.56，

非線性失真比較嚴重。

圖6　16-QAM信號直接通過記憶多項式功放模型

以最小均方誤差函數(shù)為適應度函數(shù)，運用PSO算法估計預失真模塊的參數(shù)， 16-QAM信號通過預失真模塊和功放模塊后，所得輸出信號的星座圖如圖7所示，與信號直接通過W-H功放模型相比，信號的幅度和相位失真都有了明顯的改善，基本達到了較好的線性化效果，完全可以正確判別信號，其

e2=0.15。

圖7　16-QAM信號通過預失真模塊再通過功放

3結(jié)語

將PSO算法用于記憶功率放大器預失真設計，仿真結(jié)果表明，這種基于PSO算法求解最優(yōu)值的功率放大器預失真算法，對功放的記憶非線性有著較好的線性化效果。

參考文獻

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[責任編輯:瑞金]

Apoweramplifierpredistortionprocessingmethodbasedonparticleswarmoptimization

DONGYuan1,WANGYongchao2

(1.SchoolofGraduate,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710121,China;2.SchoolofTelecommunicationEngineering,XidianUniversity,Xi’an710071,China)

Abstract:According to the nonlinear characteristics of the power amplifier, a predistortion processing method based on particle swarm optimization algorithm is proposed. Select the memory nonlinear polynomial as a predistorter model, and use the particle swarm optimization algorithm to estimate the coefficients of the polynomials and to obtain the parameters of predistorter model. chose two kinds of classical power amplifier models, Wiener model and memory polynomial model, to execute the predistortion processing respectively, and the results show that, the proposed method linearize the memory nonlinear power amplifier well, it can find out the sending signal correctly.

Keywords:power amplifier, particle swarm optimization, memory effects, predistortion

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2016.02.017

收稿日期：2015-06-18

基金項目：西安郵電大學青年教師科研基金資助項目(ZL2013-23)

作者簡介：董元(1982-)，女，講師，從事通信信號處理研究。E-mail:dongyuan@xupt.edu.cn 王勇超(1975-)，男，副教授，從事通信信號處理研究。E-mail: ychwang@mail.xidian.edu.cn

中圖分類號：TP391.9

文獻標識碼：A

文章編號：2095-6533(2016)02-0088-04