常用的線性化技術有反饋法、預失真法、前饋法、笛卡爾環(huán)、非線性部件實現(xiàn)線性化（LINC）等。預失真法是最常用的，其工作函數(shù)預失真器有2個顯著的特點：線性修正是在功率放大器之前，其插入損耗小；修正算法帶寬限制小。數(shù)字預失真技術復雜度高能提供較好的IMD壓縮，但由于DSP運算速度使其帶寬小。笛卡爾反饋復雜度想對低，能提供合理的IMD壓縮，但存在穩(wěn)定性問題且?guī)捪拗圃趲装賙Hz。LINC法將輸入信號變成2個恒包絡信號，由2個C類放大器放大，然后合成，但對元件的漂移敏感。前饋技術為另一類線性化技術，他提供了閉環(huán)系統(tǒng)的線性化精度，開環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性及帶寬。目前僅有前饋技術才能滿足現(xiàn)代多載波通信基站功率放大器的性能指標。

　　前饋技術起源于“反饋”，應該說他是一種老技術，除了校準（反饋）是加于輸出之外，概念上是“反饋”，不過是不同的執(zhí)行方法。前饋克服了延遲帶來的影響。他提供了反饋的優(yōu)點，但沒有不穩(wěn)定和帶寬受限的缺點。放大器的輸出應用了反饋校準。由于在輸出校準，功率電平大，校準信號需達到較高的功率電平，這就需要額外的輔助放大器，而且要求這個輔助放大器本身的失真特性應處在前饋環(huán)系統(tǒng)指標的上限。系統(tǒng)內(nèi)不同元件的增益、相位跟蹤準確度也必須保證，而且要穩(wěn)定。在這個頻率范圍內(nèi)，溫度 和時間的校準精度完全依賴系統(tǒng)內(nèi)各元件的精度。盡管存在這些問題，前饋技術仍然是最熱門的，因為他是惟一能滿足寬帶、多載波系統(tǒng)功率放大器的線性化指標的有生命力的技術。商品前饋環(huán)指標表明：單一的前饋環(huán)可降低多重環(huán)的多載波系統(tǒng)比開環(huán)降低50dB。本文討論自適應前饋線性化技術的原理、實現(xiàn)方法及其仿真結果。

　　2  自適應前饋法線性化原理

　　圖1所示是基本的前饋環(huán)框圖。未失真的抽樣信號經(jīng)延遲后與主放大器放大的信號經(jīng)過適當?shù)乃p耦合后在0°～180°合成器中比較。如果主放大器無增益和相位失真，合成器產(chǎn)生零輸出。若主放大器有任何增益和相位失真、壓縮或AM-PM效應，合成器輸出端就會有小的RF誤差信號，輸入到誤差放大器放大到輸出抽樣信號的電平，主信號經(jīng)延遲并補償誤差放大器的延遲后與誤差放大器的輸出合成校準后輸出。必須強調(diào)，相位與振幅的校準——加或減，全都在RF下進行，而不是在視頻或基帶進行。即校準在最終帶寬內(nèi)進行。最終帶寬由系統(tǒng)各種元件的相位、振幅的跟蹤特性決定。

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　　這種系統(tǒng)的工作原理很好理解，定量分析則要深入討論，主要包括主功率放大器和誤差功率放大器功率容量的分析，誤差放大器的非線性貢獻；不完善的增益、相位跟蹤特性的影響等。最簡明的辦法是首先分析主放大器存在增益壓縮和AM-PM轉(zhuǎn)換失真時連續(xù)波掃描時環(huán)路的靜態(tài)特性。所謂“靜態(tài)”，定義為在可變包絡激勵下，系統(tǒng)的失真特性。

　　3 自適應前饋控制方法

　　近年來，出現(xiàn)了一些自適應性前饋系統(tǒng)的專利，這些自適應前饋技術主要分為2類：有無控制信號的自適應方法，即基于功率最小化的自適應技術和基于梯度信號的自適應性技術。前者的控制方案是：在信號抵消電路部分，通過調(diào)整復向量調(diào)制器來最小化參考信號所在頻帶內(nèi)的誤差信號的功率，在誤差抵消電路部分，選擇只包含失真部分的頻帶。一旦取得最優(yōu)參數(shù)，需要加入預先準備的擾動來更新系數(shù)，這些擾動減少IMD壓縮。采用梯度信號的自適應性方法是連續(xù)計算三維功率表面的梯度。信號抵消電路中功率表面是誤差信號的功率，當參考信號完全被壓縮，只剩下失真時，功率最小。誤差抵消電路中功率表面是線性器的輸出功率，當失真在功率放大器輸出信號中完全被壓縮時，功率達到最小。梯度連續(xù)被計算，所以不需要預先準備的擾動。常用的自適應控制器有復數(shù)增益控制器、最小功率控制器。

　　典型的復數(shù)增益調(diào)節(jié)器主要有2種類型：極坐標和直角坐標形式。前者由衰減器和移相器組成。后者由功分器、合成器、移相器和混頻器組成，其中混頻器可以用雙相壓控衰減（VCA）代替。向量調(diào)制的2條支路是相位積分，且VCA能夠雙相位工作，這樣保證了向量調(diào)制能在［0，360］內(nèi)均獲得相移。衰減器設置到一個歸一化的值，在此處電壓的梯度最大，這樣來保證快速自適應，但必須保證沒有任何附加的非線性引入。

　　最小功率控制器，這種自適應性控制器是“最小功率”原理運用到前饋線性化技術中的典型代表。圖2是最小功率控制器的框圖。通過調(diào)整控制電壓“I”和“Q”來最小化端口“P”的功率，端口P是信號抵消電路中誤差信號的抽樣。這種方法的缺點是在快到達最小值時，收斂慢且對測量噪聲敏感。而功率測量不可避免的存在噪聲，為了減少測量的變化，在每一步需要停留足夠的時間。功率最小化原理也運用到誤差抵消電路中，然而，端口P的輸出信號既有放大信號也有殘留的失真。因這些失真信號的 幅度比放大信號小幾階，故最小化算法在每一步需要停留較長的時間。有2種方法用來減輕這個問題。一種方法是采用可調(diào)接收器來選擇只包含失真的頻帶，且采用控制器來最小化這個頻帶。另一種方法是輸出減去輸入端的相位和增益的復制品，理想上就只剩下失真，這些失真反饋到端口P用于最小化算法。

　　梯度法是自適應性的另一個方法。信號抵消電路、誤差抵消電路可采用復數(shù)基帶相關器或帶通相關器。最簡單的迭代法是最速下降算法，在二次誤差面的環(huán)境下，可以任選一個初始值α（定義在誤差面的一些點），然后計算在那點的誤差面梯度，并且相應地α被修正。二次誤差面是經(jīng)典的估計理論，基數(shù)vr（t）和估計誤差ve（t）之間的相關等于誤差面的梯度，這個相關用來驅(qū)動自適應性算法。最速下降法處理的隨機梯度信號（ve（t）vm（t）＊）表明上述算法在調(diào)整α和β。當vr（t）和ve（t）不相關時，梯度為0，這表明誤差信號只包含失真。梯度法比最小功率法收斂快，且不需要為了確定改變方向而不斷地進行失調(diào)。然而，在混頻器的輸出端對DC偏置敏感。如最小功率法一樣，基于同樣的理由導致誤差抵消電路中收斂時間較長，這可通過在相關前壓縮輸出信號線性部分來減輕。

　　4仿真過程及結果

　　本文采用梯度法實現(xiàn)自適應性前饋線性器。這種方法主要是計算到達最小點的曲面的梯度，采用復相關器用來計算梯度。前饋線性器有2個環(huán)路：信號抵消電路和誤差抵消電路。線性抵消電路目的是消除功率放大器輸出信號中線性部分，只剩下失真。復系數(shù)α驅(qū)動直角坐標形式的復增益調(diào)節(jié)器，采用復相關器來優(yōu)化復系數(shù)的相位，并衰減相位相反的上下支路，這樣就抵消了功率放大器輸出信號的線性部分，剩下的失真信號進入第二個環(huán)路。下支路的失真信號和功率放大器上支路的輸出構成了誤差抵消電路。系數(shù)β調(diào)整下行支路的復增益調(diào)節(jié)器，以便與上行支路的失真的相位相反。采用兩路調(diào)制信號輸入，間隔100 MHz，載波的頻率取1．0 GHz，α?。?．1，β?。?．01，并采用迭代最小均方進行尋優(yōu)，采用直角坐標向量調(diào)制器，為簡化起見，采用理想無源元件。仔細選擇適61應參數(shù)，最好的方法是確保信號抵消電路環(huán)（α適應系數(shù)）在誤差抵消電路環(huán)（β適應系數(shù)）開始收斂前收斂到一個較小的范圍內(nèi)。

　　利用ADS2003進行系統(tǒng)級的仿真，在功率回退5 dB的情況下其仿真結果如圖3～圖8所示。圖3表示自適應調(diào)整過程中α、β實部和虛部的變化情況，由圖可以看出α的調(diào)整過程要先于β的調(diào)整。三階、五階交調(diào)總的變化趨勢可以從圖4看出，由圖可知當調(diào)整繼續(xù)進行下去三階交調(diào)改善40 dBc，而五階交調(diào)穩(wěn)定后改善65 dBc。圖5表示初始的誤差頻譜，圖6表示調(diào)整后的誤差頻譜。圖7表明功率回退5 dB的情況下產(chǎn)生較大的交調(diào)功率和諧波。圖8表示經(jīng)過自適應處理后前饋線性化器的輸出。仿真結果表明經(jīng)過處理，三階交調(diào)和五階交調(diào)均得到明顯改善，功放的線性度明顯提高。

　　5 結語

　　的可以明顯地改善放大器的線性度，同時提高輸出功率和效率。在負反饋、預失真和前饋這三種線性化技術中，前饋技術提供了反饋的優(yōu)點，但沒有不穩(wěn)定和帶寬受限的缺點。本文利用梯度法實 現(xiàn)自適應性前饋線性器。仿真結果表明較之沒有進行自適應前饋調(diào)整，在功率回退5dB的情況下，功放的三階交調(diào)可以改善40dBc，五階交調(diào)可以改善65dBc，功放的線性度得到明顯的改善，從而實現(xiàn)了大功率、高線性的輸出，他降低了對功率放大器末級器件的要求，提高功放的電效率。在多載波、高速度、大容量通信系統(tǒng)中，前饋放大器可以很好地解決鄰近信道干擾，提高系統(tǒng)ACPR值，保證系統(tǒng)工作的有效、可靠性。