DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Efficient Polynomial-Based Discrete Behavioral Modeling Scheme for Nonlinear RF Power Amplifier

비선형 RF 전력 증폭기의 효율적 다항식 기반 이산 행동 모델링 기법에 관한 연구

  • Kim, Dae-Geun (Department of Electronic Engineering, Konkuk University) ;
  • Ku, Hyun-Chul (Department of Electronic Engineering, Konkuk University)
  • Published : 2010.11.30

Abstract

In this paper, we suggest a scheme to develop an efficient discrete nonlinear model based on polynomial structure for a RF power amplifier(PA). We describe a procedure to extract a discrete nonlinear model such as Taylor series or memory polynomial by sampling the input and output signal of RF PA. The performance of the model is analyzed varying the model parameters such as sample rate, nonlinear order, and memory depth. The results show that the relative error of the model is converged if the parameters are larger than specific values. We suggest an efficient modeling scheme considering complexity of the discrete model depending on the values of the model parameters. Modeling efficiency index(MEI) is defined, and it is used to extract optimum values for the model parameters. The suggested scheme is applied to discrete modeling of various RF PAs with various input signals such as WCDMA, WiBro, etc. The suggested scheme can be applied to the efficient design of digital predistorter for the wideband transmitter.

본 논문에서는 비선형 RF 전력 증폭기의 효율적인 다항식 기반의 이산 신호 모델링 방법을 제시하였다. 비선형 RF 증폭기의 입, 출력 신호의 샘플링 과정을 통하여 이산 비선형 모델을 추출하는 과정을 기술하고, 테일러 급수와 메모리 다항식 구조를 이용한 다항식 기반의 비선형 이산 모델에서 모델 인자인 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이의 변화에 따른 모델의 오차를 분석하였다. 다항식 기반의 비선형 모델에서 오차는 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이에 대하여 특정 값 이후부터 일반적으로 수렴하는 특성을 보인다. 이에 모델 인자값에 따른 시스템의 복잡성을 고려하는 효율적인 이산 신호 모델링 기법을 제시하였다. 모델링 효율 지수를 정의하고, 이를 활용하여 최적의 모델 인자 값을 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 WiBro, WCDMA 등의 다양한 신호를 가지는 RF 전력 증폭기의 모델링에 적용하고, 제시한 방법의 효율성을 검증하였다. 제안된 기법은 빠른 속도의 모델링과 저렴한 가격의 디지털부를 사용할 수 있게 하여 차후 광대역 송신기에서의 빠른 속도와 낮은 가격의 디지털 전치 왜곡기 구성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Keywords

References

  1. J. K. Cavers, "Amplifier linearization using a digital predistorter with fast adaptation and low memory requirements", IEEE Trans. on Microwave Theory and Techniques, vol. 39, no. 4, pp. 374-382, Nov. 1990. https://doi.org/10.1109/25.61359
  2. D. Schreurs, M. O'droma, A. A. Goacher, and M. Gadringer, RF Power Amplifier Behavioral Modeling, Cambridge University Press, 2009.
  3. M. Schetzen, The Volterra and Wiener Theories of Nonlinear Systems, John Wiley & Sons.
  4. H. Ku, J. S. Kenney, "Behavior modeling of nonlinear RF power amplifiers considering memory effects", IEEE Trans. on Microwave Theory and Techniques, vol. 51, no. 12, pp. 2495-2504, Dec. 2002. https://doi.org/10.1109/TMTT.2003.820155
  5. A. J. Jerri, "The Shannon sampling theorem-its various extension and applications: A tutorial review", Proc. IEEE, vol. 65, pp. 1565-1596, Nov. 1977. https://doi.org/10.1109/PROC.1977.10771
  6. Y. M. Zhu, "Generalized sampling theorem", IEEE Trans. Circuits Systems, vol. 39, no. 8, pp. 587-588, Aug. 1992. https://doi.org/10.1109/82.168954
  7. J. Tsimbinos, K. V. Level, "Sampling frequency requirements for identification and compensation on nonlinear systems", in Proc. 1994 Int. ConS Acoust., Speech, Signal Processing, Adelaide, Australia, pp. III-513-III-516, Apr. 1994. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1994.389977
  8. W. A. Frank, "Sampling requirement for Volterra system identification", IEEE Signal Processing Letters, vol. 3, no. 9, pp. 266-268, Sep. 1996. https://doi.org/10.1109/97.536597