Bù sai lệch biên độ và pha thích ứng cho hệ thống thu và xử lý búp sóng số trong rađa mạng pha
135 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.97.2024.59-66Từ khóa:
Bộ méo số; Bù sai lệch biên độ và pha; Rađa mạng pha.Tóm tắt
Bài báo trình bày phương pháp bù sai lệch biên độ và pha giữa các kênh trong hệ thống thu-xử lý búp sóng số trong rađa mạng pha. Bộ méo số bù lệch biên độ và pha được thiết kế từ tín hiệu số hóa để thích hợp cho việc triển khai thực tế trong chip FPGA. Kiến trúc bộ méo số thực hiện tính toán hàm đặc trưng phi tuyến đảo của đặc trưng hệ phi tuyến ảo giữa các kênh. Các thuật toán thích ứng để hiệu chỉnh đặc trưng bộ méo số cũng được trình bày. Các kết quả mô phỏng bộ bù số sai lệch biên độ và pha trên phần mềm Matlab được đưa ra để minh chứng hiệu quả của phương pháp đề xuất.
Tài liệu tham khảo
[1]. D. R. Morgan, Z. Ma, J. Kim, M. G. Zierdt and J. Pastalan, “A Generalized Memory Polynomial Model for Digital Predistortion of RF Power Amplifiers,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 54, no. 10, pp. 3852-3860, (2006). DOI: https://doi.org/10.1109/TSP.2006.879264
[2]. V. J. Mathews and G. L. Sicuranza, “Polynomial Signal Processing,” N. Y., USA: John Wiley & Sons, Inc. (2000).
[3]. F. Mkadem, A. Islam and S. Boumaiza, “Multi-Band Complexity-Reduced Generalized-Memory-Polynomial Power-Amplifier Digital Predistortion,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 64, no. 6, pp. 1763-1774, (2016). DOI: https://doi.org/10.1109/TMTT.2016.2561279
[4]. Z. Wang, W. Chen, G. Su, F. M. Ghannouchi, Z. Feng and Y. Liu, “Low Computational Complexity Digital Predistortion Based on Direct Learning With Covariance Matrix,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 65, no. 11, pp. 4274-4284, (2017). DOI: https://doi.org/10.1109/TMTT.2017.2690290
[5]. H. Le Duc, B. Feuvrie, M. Pastore and Y. Wang, “An Adaptive Cascaded ILA- and DLA-Based Digital Predistorter for Linearizing an RF Power Amplifier,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 66, no. 3, pp. 1031-1041, (2019). DOI: https://doi.org/10.1109/TCSI.2018.2872465
[6]. S. Haykin, “Adaptive Filter Theory,” McMaster University, Canada (2014).
[7]. E. Abd-Elrady and L. Gan: “Adaptive predistortion of Hammerstein systems based on indirect learning architecture and prediction error method,” In Proceedings of the IEEE International Conference on Signals and Electronic Systems (ICSES’08), Krakow, Poland, pp. 389-392, (2008). DOI: https://doi.org/10.1109/ICSES.2008.4673445
[8]. P. L. Gilabert, A. Cesari, G. Montoro, E. Bertran and J. -M. Dilhac, “Multi-Lookup Table FPGA Implementation of an Adaptive Digital Predistorter for Linearizing RF Power Amplifiers With Memory Effects,” in IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 56, no. 2, pp. 372-384, (2008). DOI: https://doi.org/10.1109/TMTT.2007.913369
[9]. Tran Van Nghia and Bui Xuan Khoa, “Neural network-based nonlinear distortion correction of power amplifiers for UAV/drone video transmittion channel,” Journal of Military Science and Technology, Special issue, pp. 40-48, (2021).
