CN109856477B - 一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 - Google Patents
一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109856477B CN109856477B CN201811583459.3A CN201811583459A CN109856477B CN 109856477 B CN109856477 B CN 109856477B CN 201811583459 A CN201811583459 A CN 201811583459A CN 109856477 B CN109856477 B CN 109856477B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- generator
- output
- optimization
- port
- input signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 6
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 4
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Amplifiers (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及通信技术领域，提供了一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统，射频有源器件包括非线性器件或非线性器件组，具有输入端口和输出端口，该方法包括调节并记录系统输入信号参数，记录系统输出信号参数；建立系统输出信号参数和系统输入信号参数之间的映射关系；设定系统输出信号的优化目标，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足优化目标时所对应的系统优化输入信号参数。本发明不使用单纯一个频率的连续波作为载波，而使用基波和特定设计的谐波的组合作为信号的载波，同时使用未失真基带信号的设置一定时延的幂指数多项式作为预失真的基带信号；将“载波预失真技术”及“载波与基带联合预失真技术”结合起来。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统。
背景技术
功率放大器、混频器、调制器等射频器件具有非线性。非线性会在三个方面造成不利影响：
1、造成信号失真。
2、造成谐波、互调、频谱增生等带外干扰，影响系统的电磁兼容特性。
3、严重影响器件的输出效率，功率效率不高也容易带来散射等问题。
尤其是在第五代移动通信系统实现、雷达设计建造等领域，解决这些问题，有利于在现有的硬件条件下，改善质量问题，提高器件和系统的效能。为了解决这些问题，业界的努力主要集中在基带信号预失真处理、硬件匹配电路改善等方面。特别是在负载牵引等结构的实际设计中，在宽带范围内同时实现基波、二次、三次和四次谐波的控制，不可免的会导致负载网络变得异常复杂，也很难实现。
目前，这些技术措施经过多年的发掘，继续发掘的潜力已经越来越小。在这种情况下，急需发展新的技术手段去改进非线性射频器件的激励方式，以优化输出信号的技术指标。
发明内容
本发明的目的就是克服现有技术的不足，提供了一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统。
本发明的技术方案如下：
一种激励射频有源器件的方法，所述射频有源器件包括非线性器件或非线性器件组，具有输入端口和输出端口，所述方法包括：
调节并记录系统输入信号参数，记录系统输出信号参数；建立所述系统输出信号参数和所述系统输入信号参数之间的映射关系；
设定系统输出信号的优化目标，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足所述优化目标时所对应的系统优化输入信号参数。
进一步的，所述射频有源器件为双端口器件，包含一个输入端口和一个输出端口；输入信号为一个角频率为ω0的连续波且器件工作在非线性区；
系统输入信号设置为：
k是系统输入信号表达式中的某一项的谐波次数，Ain-k是第k项的幅度，φin-k是第k项的相位，K是系统输入信号表达式的最高阶谐波次数；
系统输出信号为：
l是系统输出信号表达式中的某一项的谐波次数，Aout-l是第l项的幅度，φout-l是第l项的相位，L是系统输出信号表达式的最高阶谐波次数：
多次测量系统输入信号参数和系统输出信号参数，形成如下参数映射关系：
输入信号参数：Ain-1,Ain-2,...Ain-k...Ain-K，φin-1,φin-2,...φin-k...φin-K
输出信号参数：Aout-1,Aout-2,...Aout-l...Aout-L，φout-1,φout-2,...φout-l...φout-L
设定系统输出信号的优化目标为：
αcw＝focw(Aout-1,Aout-2,...Aout-l...Aout-L，φout-1,φout-2,...φout-l...φout-L)(3)
利用优化控制算法，得到由所述优化目标决定的优化系统输入信号参数，即形成如下映射：
αcw→(Aop-in-1,Aop-in-2,...Aop-in-k...Aop-in-K，φop-in-1,φop-in-2,...φop-in-k...φop-in-K) (4)。
其中Aop-in-k是优化得到的系统输入信号k次谐波的幅度，φop-in-k是优化得到的系统输入信号k次谐波的相位。
进一步的，所述优化目标为输出载波功率最大化、器件功率效率最大化、输出波形失真最小化中的任一种；或者输出载波功率、器件功率效率、输出波形失真之间的组合。
进一步的，所述优化控制算法为穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法中的任一种。
进一步的，系统输出信号的优化目标αcw是变化的，且所述优化目标αcw为连续函数，则系统输入信号参数可表示为所述优化目标的连续函数，即：
fopA-k(αcw)是k次谐波输入幅度参数的优化函数，fopφ-k(αcw)是k次谐波输入相位参数的优化函数，根据式(5)求出与系统输出信号的优化目标αcw对应的优化系统输入信号参数。
进一步的，所述射频有源器件包括三端口非线性器件组；所述三端口非线性器件组包括第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)、第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)；第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)分别与所述第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)连接；第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)分别与第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)连接；
系统输入信号由所述第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)、第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)共同产生；系统输出信号为衰减器的输出；
第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)的载波输出波形是：
其中m是载波发生器I输出表达式中的某一项的谐波次数，ACI-m是第m项的幅度，φCI-m是第m项的相位，M是第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)的载波输出波形表达式的最高阶谐波次数；
第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)的载波输出波形是：
其中n是载波发生器Q输出表达式中的某一项的谐波次数，ACQ-n是第n项的幅度，φCQ-n是第n项的相位，N是第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)的载波输出波形表达式的最高阶谐波次数；
不考虑失真第一基带信号和第二基带信号分别是I(t)和Q(t)，那么第一基带信号发生器(基带信号发生器I)实际输出信号的基本形式是：
其中r是第一基带信号发生器输出信号表达式中的某一项的幂指数，AI-r是第r项的幅度，τI-r是第r项的相对时延，R是第一基带信号发生器(基带信号发生器I)输出信号的最高幂指数；
第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)实际输出信号的基本形式是：
其中s是第二基带信号发生器输出表达式中的某一项的幂指数，AQ-s是第s项的幅度，τQ-s是第s项的相对时延，S是第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)实际输出信号的表达式的最高幂指数；
设定系统输出信号的优化目标αcw，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足所述优化目标时所对应的优化系统输入信号参数：
ACI-1,ACI-2,...ACI-m...ACI-M，φCI-1,φCI-2,...φCI-m...φCI-M、
ACQ-1,ACQ-2,...ACQ-n...ACQ-N，φCQ-1,φCQ-2,...φCQ-n...φCQ-N、
AI-1,AI-2,...AI-r...AI-R，φI-1,φI-2,...φI-r...φI-R、
AQ-1,AQ-2,...AQ-s...AI-S，φQ-1,φQ-2,...φQ-s...φQ-S。
进一步的，所述优化目标为输出的数字调制误差参数最小，或者数字调制误差参数和输出射频功率、输出功率效率的组合；所述数字调制误差参数包括误差矢量幅度、幅度误差、相位误差、波形失真。
进一步的，所述优化控制算法为穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法中的任一种。
本发明还提供了一种激励射频有源器件的输入优化测试系统，包括任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器、频谱仪和数字存储示波器、计算机；
所述任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器依次相连；所述功分器还分别连接频谱仪和数字存储示波器；
所述计算机分别与所述任意波载波发生器、频谱仪和数字存储示波器连接。
所述任意波载波发生器提供系统输入信号，所述频谱仪和数字存储示波器用以测量系统输出信号；
所述计算机用以控制所述任意波载波发生器产生系统输入信号并记录系统输入信号参数，同时记录系统输出信号参数；
所述计算机使用上述方法得到优化输入信号参数。
一种激励射频有源器件的输入优化测试系统，包括非线性器件组、第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)、第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)、衰减器、功分器、频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器、计算机；
所述非线性器件组包括第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)、第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)、合路器、放大器；所述合路器的输入端分别与第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)、第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)连接，合路器的输出端与放大器连接；
第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)分别与第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)连接；第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)分别与第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)连接；
所述衰减器的输入端连接放大器，输出端连接功分器输入端；所述功分器的输出端分别连接频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器；
所述计算机分别连接第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)、第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)，用以控制产生系统输入信号，并记录系统输入信号参数；
所述计算机还分别连接频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器，用以记录系统输出信号参数；
所述计算机使用上述方法得到优化输入信号参数。
本发明的有益效果为：本发明的“载波预失真技术”，依靠载波的提前畸变来补偿非线性器件的非线性失真，并且优化实现；其特点是不使用单纯一个频率的连续波作为载波，而使用基波和特定设计的谐波的组合作为信号的载波；本发明的“载波与基带联合预失真技术”，依靠载波和基带信号的提前畸变来补偿非线性器件的非线性失真，并且优化实现，该技术的特点是不使用单纯一个频率的连续波作为载波，而使用基波和特定设计的谐波的组合作为信号的载波，同时使用未失真基带信号的设置一定时延的幂指数多项式作为预失真的基带信号；将载波预失真和基带预失真结合起来。
附图说明
图1为本发明实施例一种激励射频有源器件(非线性双端口器件)的输入优化测试系统的结构示意图。
图2为本发明实施例一种激励射频有源器件(非线性IQ调制)的输入优化测试系统的结构示意图；
具体实施方式
下文将结合具体附图详细描述本发明具体实施例。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。在下述实施例的附图中，各附图所出现的相同标号代表相同的特征或者部件，可应用于不同实施例中。
本发明种励射频有源器件的方法，所述射频有源器件包括非线性器件或非线性器件组，具有输入端口和输出端口，所述方法包括：调节并记录系统输入信号参数，记录系统输出信号参数；建立所述系统输出信号参数和所述系统输入信号参数之间的映射关系；设定系统输出信号的优化目标，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足所述优化目标时所对应的系统优化输入信号参数。
作为一具体实施例，所述射频有源器件为双端口器件，典型的双端口器件包含一个输入端口和一个输出端口，当系统输入是一个角频率为ω0的连续波时且器件工作在非线性区时，相对于理想连续波，系统输出波形的变形较明显，而且会影响器件的功率效率。为了改善系统输出信号的质量，系统输入信号Sin(t)可以设置为：
此时的系统输出信号是：
设定优化目标是：
αcw＝focw(Aout-1,Aout-2,...Aout-l...Aout-L，φout-1,φout-2,...φout-l...φout-L)(3)
典型的优化目标包括：1，输出载波功率最大化。2，器件功率效率最大化。3，输出波形失真最小化，比如输出的数字调制误差最小化。4，其他的优化技术指标。5，以上若干个技术指标的组合。
如图1所示的一种激励射频有源器件(非线性双端口器件)的输入优化测试系统，包括任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器、频谱仪和数字存储示波器、计算机；所述任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器依次相连；所述功分器还分别连接频谱仪和数字存储示波器；所述计算机分别与所述任意波载波发生器、频谱仪和数字存储示波器。所述计算机使用前述方法得到优化输入信号参数。
该系统中，任意波载波发生器可以产生(1)式所示的系统输入信号，频谱仪和数字存储示波器用以测量输出信号。使用图1的测试系统，控制任意波载波发生器，调节输入信号Sin(t)的参数并且在计算机中记录，测量输出信号的参数并且在计算机中记录，每一次测量都会形成一个数据映射关系，如表1所示：
表1基于单次测量的载波在非线性双端口器件输入输出的参数映射关系表
| 输入信号参数 | A<sub>in-1</sub>,A<sub>in-2</sub>,...A<sub>in-k</sub>...A<sub>in-K</sub>，φ<sub>in-1</sub>,φ<sub>in-2</sub>,...φ<sub>in-k</sub>...φ<sub>in-K</sub> |
| 输出信号参数 | A<sub>out-1</sub>,A<sub>out-2</sub>,...A<sub>out-l</sub>...A<sub>out-L</sub>，φ<sub>out-1</sub>,φ<sub>out-2</sub>,...φ<sub>out-l</sub>...φ<sub>out-L</sub> |
就式(3)规定的优化目标，可以通过多次测量来优化获得，测量的优化控制算法可以采用通常的穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法等等。这样就形成了典型的优化目标决定的系统输入信号参数的集合，即：在预期的系统输出信号已知的情况下，会求得一个实际存在的系统输入信号参数，即形成如下映射：
αcw→(Aop-in-1,Aop-in-2,...Aop-in-k...Aop-in-K，φop-in-1,φop-in-2,...φop-in-k...φop-in-K)(4)
这种技术本质是依靠载波的提前畸变来补偿非线性器件的非线性失真，并且优化实现，可以称之为“载波预失真技术”，这种技术的特点是不使用单纯一个频率的连续波作为载波，而使用基波和特定设计的谐波的组合作为信号的载波。
在预期的系统输出信号幅度或者相位调制的情况下，即系统输出信号本身的优化目标是变化的，大量的实验表明，在优化目标(函数)本身是连续函数的前提下，输入信号的参数可以表述为优化目标的连续函数，即：
典型的，αcw可以随载波频率fc变化，可以随时间t变化，则在这种情况下，满足优化目标的输出信号参数对应的优化输入信号参数可以通过(5)式计算获得。
作为另一个实施例，按照图2搭建激励射频有源器件的输入优化测试系统，显然这是一个IQ调制系统，将图中矩形部分中的第一三端口非线性器件(三端口非线性器件I)、第二三端口非线性器件(三端口非线性器件Q)、合路器和放大器等称之为“非线性器件子集”(非线性器件组)。其中典型的三端口非线性器件是混频器、调制器。显然，以衰减器的输出作为系统输出信号，设定系统输出信号的优化目标，作为IQ调制信号，典型的优化目标有：1、输出的数字调制误差参数如误差矢量幅度(EVM)、幅度误差、相位误差、波形失真等最小化。2，数字调制误差参数和输出射频功率、功率效率参数的组合等。设第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)的载波输出波形是：
第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)的载波输出波形是：
设不考虑失真I路基带信号和Q路信号分别是I(t)和Q(t)，那么第一基带信号发生器(基带信号发生器I)实际输出信号的基本形式是：
第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)实际输出信号的基本形式是：
为了获取满足优化目标的系统输出信号，需要调整设置的系统输入参数包括：
ACI-1,ACI-2,...ACI-m...ACI-M，φCI-1,φCI-2,...φCI-m...φCI-M、
ACQ-1,ACQ-2,...ACQ-n...ACQ-N，φCQ-1,φCQ-2,...φCQ-n...φCQ-N、
AI-1,AI-2,...AI-r...AI-R，φI-1,φI-2,...φI-r...φI-R、
AQ-1,AQ-2,...AQ-s...AI-S，φQ-1,φQ-2,...φQ-s...φQ-S。
本实施例技术本质是依靠载波和基带信号的提前畸变来补偿非线性器件的非线性失真，并且优化实现，可以称之为“载波与基带联合预失真技术”，这种技术的特点是不使用单纯一个频率的连续波作为载波，而使用基波和特定设计的谐波的组合作为信号的载波；同时使用未失真基带信号的设置一定时延的幂指数多项式作为预失真的基带信号，将载波预失真和基带预失真结合起来。
使用图2的优化测试系统，控制任意波载波发生器和基带信号发生器，调节输入信号的参数并且在计算机中记录，测量输出信号的参数并且在计算机中记录，每一次测量都会形成一个数据映射关系。在此基础上，就设定的优化目标，可以通过多次测量来优化获得，测量的优化控制算法可以采用通常的穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法等等；这样就求得针对输出目标的优化输入信号参数。
求出优化的输入信号参数后，按照该优化参数组合设置高采样率任意波发生器的输出信号，则包含有源器件的系统的输出会得到优化，比如会得到更高的功率输出、更低的谐波失真、更高的数字调制质量等，这样的系统包含无线通信发射机、雷达发射机等。更进一步地，当这种相同的系统需要制造多个时，只要在一套原型机上得到优化参数设置，该优化参数设置可以复制到更多的同型号系统中去，实现批量优化和批量制造。
实施例1
对某型号带功率放大器这种非线性器件进行优化测试，基波频率是1GHz，其基本结构如图1所示。
在优化测试中，优化目标是得到最大的射频功率输出/直流输入功率效率，为此测试系统中还包含程控直流电源，以监测功率放大器的直流输入参数。使用LAN总线对仪器进行控制，并且通过LAN总线对测量结果进行读取。此案例通过差分遗传算法得到优化输入信号参数。输入参数以0～5次谐波的形式呈现。为了说明本技术的优势，表2给出了专利技术优化的输入信号的参数和对应的传统单频连续波输入情况下的信号参数。
表2实施例1的实验设置和结果
| 信号参数 | 载波预失真优化 | 传统单频连续波 |
| 输入0阶谐波幅度(归一化) | -0.03 | 0.00 |
| 输入1阶谐波(即基波)幅度(归一化) | 1.00 | 1.00 |
| 输入2阶谐波幅度(归一化) | 0.02 | 0.00 |
| 输入3阶谐波幅度(归一化) | 0.16 | 0.00 |
| 输入4阶谐波幅度(归一化) | 0.16 | 0.00 |
| 输入5阶谐波幅度(归一化) | 0.19 | 0.00 |
| 输入0阶谐波相位(度) | 0.00 | 0.00 |
| 输入1阶谐波(即基波)相位(度) | 0.00 | 0.00 |
| 输入2阶谐波相位(度) | 46.77 | 0.00 |
| 输入3阶谐波相位(度) | 204.78 | 0.00 |
| 输入4阶谐波相位(度) | 168.98 | 0.00 |
| 输入5阶谐波相位(度) | 4.28 | 0.00 |
| 输出1阶谐波(即基波)功率(dBm) | 29.19 | 29.04 |
| 输出2阶谐波功率(dBm) | 16.05 | 15.59 |
| 输出3阶谐波功率(dBm) | 7.09 | 4.90 |
| 输出4阶谐波功率(dBm) | -7.08 | -10.71 |
| 直流供电电压(V) | 12.02 | 12.01 |
| 直流供电电流(A) | 1.20 | 1.25 |
| 直流输入功率(W) | 14.41 | 15.00 |
| 射频基波输出功率(W) | 0.83 | 0.80 |
| 功率效率(％) | 5.75 | 5.35 |
该实施例说明，通过本申请的“载波预失真”技术优化，功率放大器的功率效率从传统的5.35％提高到5.75％。
实施例2
搭建如图2所示的系统，其中高采样率任意波发生器具有4个通道，可以分别实现第一任意波载波发生器(任意波载波发生器I)、第一基带信号发生器(基带信号发生器I)、第二任意波载波发生器(任意波载波发生器Q)、第二基带信号发生器(基带信号发生器Q)的功能，在系统中，未失真信号设置为一个符号速率为20MBaud的QPSK信号。以误差矢量幅度EVM为优化目标，约束目标是输出功率不降低。然后进行输入信号优化，优化之后输入信号参数和未优化的输入信号参数如表3所示。
表3实施例2的实验设置和结果
显然，通过本申请的“载波与基带联合预失真”技术优化，在功率约束条件下实现了EVM的优化目标。
本文虽然已经给出了本发明的几个实施例，但是本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明精神的情况下，可以对本文的实施例进行改变。上述实施例只是示例性的，不应以本文的实施例作为本发明权利范围的限定。
Claims (9)
1.一种激励射频有源器件的方法，所述射频有源器件包括非线性器件或非线性器件组，具有输入端口和输出端口，其特征在于，所述方法包括：
调节并记录系统输入信号参数，记录系统输出信号参数；建立所述系统输出信号参数和所述系统输入信号参数之间的映射关系；
设定系统输出信号的优化目标，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足所述优化目标时所对应的系统优化输入信号参数；
所述射频有源器件为双端口器件，包含一个输入端口和一个输出端口；系统输入信号为一个角频率为ω0的连续波且器件工作在非线性区；
系统输入信号设置为：
k是系统输入信号表达式中的某一项的谐波次数，Ain-k是第k项的幅度，φin-k是第k项的相位，K是系统输入信号表达式的最高阶谐波次数；
系统输出信号为：
l是系统输出信号表达式中的某一项的谐波次数，Aout-l是第l项的幅度，φout-l是第l项的相位，L是系统输出信号表达式的最高阶谐波次数：
多次测量系统输入信号参数和系统输出信号参数，形成如下参数映射关系：
输入信号参数：Ain-1,Ain-2,...Ain-k...Ain-K，φin-1,φin-2,...φin-k...φin-K
输出信号参数：Aout-1,Aout-2,...Aout-l...Aout-L，φout-1,φout-2,...φout-l...φout-L
设定系统输出信号的优化目标αcw为一个函数形式focw：
αcw＝focw(Aout-1,Aout-2,...Aout-l...Aout-L，φout-1,φout-2,...φout-l...φout-L) (3)
利用优化控制算法，得到由所述优化目标决定的优化系统输入信号参数，即形成如下映射：
αcw→(Aop-in-1,Aop-in-2,...Aop-in-k...Aop-in-K，φop-in-1,φop-in-2,...φop-in-k...φop-in-K) (4)
其中Aop-in-k是优化得到的系统输入信号k次谐波的幅度，φop-in-k是优化得到的系统输入信号k次谐波的相位。
2.如权利要求1所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，所述优化目标为输出载波功率最大化、器件功率效率最大化、输出波形失真最小化中的任一种；或者输出载波功率、器件功率效率、输出波形失真之间的组合。
3.如权利要求2所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，所述优化控制算法为穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法中的任一种。
4.如权利要求1所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，系统输出信号的优化目标αcw是变化的，且所述优化目标αcw为连续函数，则系统输入信号参数可表示为所述优化目标的连续函数，即：
fopA-k(αcw)是k次谐波输入幅度参数的优化函数，fopφ-k(αcw)是k次谐波输入相位参数的优化函数，根据式(5)求出与系统输出信号的优化目标αcw对应的优化系统输入信号参数。
5.如权利要求1所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，所述射频有源器件包括三端口非线性器件组；所述三端口非线性器件组包括第一三端口非线性器件、第二三端口非线性器件；第一任意波载波发生器、第一基带信号发生器分别与所述第一三端口非线性器件连接；第二任意波载波发生器、第二基带信号发生器分别与第二三端口非线性器件连接；
系统输入信号由所述第一任意波载波发生器、第一基带信号发生器、第二任意波载波发生器、第二基带信号发生器共同产生；系统输出信号为衰减器的输出；
第一任意波载波发生器的载波输出波形是：
其中m是第一任意波载波发生器输出表达式中的某一项的谐波次数，ACI-m是第m项的幅度，φCI-m是第m项的相位，M是第一任意波载波发生器的载波输出波形表达式的最高阶谐波次数；
第二任意波载波发生器的载波输出波形是：
其中n是第二任意波载波发生器输出表达式中的某一项的谐波次数，ACQ-n是第n项的幅度，φCQ-n是第n项的相位，N是第二任意波载波发生器的载波输出波形表达式的最高阶谐波次数；
不考虑失真的第一基带信号和第二基带信号分别是I(t)和Q(t)，那么第一基带信号发生器实际输出信号的基本形式是：
其中r是第一基带信号发生器输出信号表达式中的某一项的幂指数，AI-r是第r项的幅度，τI-r是第r项的相对时延，R是第一基带信号发生器输出信号的最高幂指数；
第二基带信号发生器实际输出信号的基本形式是：
其中s是第二基带信号发生器输出表达式中的某一项的幂指数，AQ-s是第s项的幅度，τQ-s是第s项的相对时延，S是第二基带信号发生器实际输出信号的表达式的最高幂指数；
设定系统输出信号的优化目标αcw，利用优化控制算法，得到系统输出信号参数满足所述优化目标所对应的优化系统输入信号参数：
ACI-1,ACI-2,...ACI-m...ACI-M，φCI-1,φCI-2,...φCI-m...φCI-M、ACQ-1,ACQ-2,...ACQ- n...ACQ-N，φCQ-1,φCQ-2,...φCQ-n...φCQ-N、AI-1,AI-2,...AI-r...AI-R，φI-1,φI-2,...φI-r...φI-R、AQ-1，AQ-2，…AQ-s…AQ-S，
6.如权利要求5所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，所述优化目标为输出的数字调制误差参数最小，或者数字调制误差参数和输出射频功率、输出功率效率的组合；所述数字调制误差参数包括误差矢量幅度、幅度误差、相位误差、波形失真。
7.如权利要求5或6所述的激励射频有源器件的方法，其特征在于，所述优化控制算法为穷举法、遗传算法、神经网络算法、机器学习算法中的任一种。
8.一种激励射频有源器件的输入优化测试系统，其特征在于，包括任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器、频谱仪和数字存储示波器、计算机；
所述任意波载波发生器、双端口非线性器件、衰减器、功分器依次相连；所述功分器还分别连接频谱仪和数字存储示波器；
所述计算机分别与所述任意波载波发生器、频谱仪和数字存储示波器连接；
所述任意波载波发生器提供系统输入信号，所述频谱仪和数字存储示波器用以测量系统输出信号；
所述计算机用以控制所述任意波载波发生器产生系统输入信号并记录系统输入信号参数，同时记录系统输出信号参数；
所述计算机使用如权利要求1-3任一项所述方法得到优化输入信号参数。
9.一种激励射频有源器件的输入优化测试系统，其特征在于，包括非线性器件组、第一任意波载波发生器、第一基带信号发生器、第二任意波载波发生器、第二基带信号发生器、衰减器、功分器、频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器、计算机；
所述非线性器件组包括第一三端口非线性器件、第二三端口非线性器件、合路器、放大器；所述合路器的输入端分别与第一三端口非线性器件、第二三端口非线性器件连接，合路器的输出端与放大器连接；
第一任意波载波发生器、第一基带信号发生器分别与第一三端口非线性器件连接；第二任意波载波发生器、第二基带信号发生器分别与第二三端口非线性器件连接；
所述衰减器的输入端连接放大器，输出端连接功分器输入端；所述功分器的输出端分别连接频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器；
所述计算机分别连接第一任意波载波发生器、第一基带信号发生器、第二任意波载波发生器、第二基带信号发生器，用以控制产生系统输入信号，并记录系统输入信号参数；
所述计算机还分别连接频谱仪/矢量信号分析仪、数字存储示波器，用以记录系统输出信号参数；
所述计算机使用如权利要求5-7任一项所述方法得到优化输入信号参数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811583459.3A CN109856477B (zh) | 2018-12-24 | 2018-12-24 | 一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811583459.3A CN109856477B (zh) | 2018-12-24 | 2018-12-24 | 一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109856477A CN109856477A (zh) | 2019-06-07 |
| CN109856477B true CN109856477B (zh) | 2021-08-10 |
Family
ID=66892037
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811583459.3A Active CN109856477B (zh) | 2018-12-24 | 2018-12-24 | 一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109856477B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111999587B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-07-28 | 中电科思仪科技股份有限公司 | 一种调制域网络参数测试的迭代矢量误差修正方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0475376A2 (en) * | 1990-09-12 | 1992-03-18 | General Instrument Corporation Of Delaware | Apparatus and method for linearizing the operation of an external optical modulator |
| CN105119578A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-12-02 | 西安邮电大学 | 一种包络跟踪自适应预失真功率放大器 |
| CN106453170A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-02-22 | 工业和信息化部电信研究院 | 信号非线性时域测量和模拟方法及应用 |
| CN106487396A (zh) * | 2015-09-02 | 2017-03-08 | 英特尔Ip公司 | 基于伏尔特拉级数的混频器减损校正 |
| CN106575951A (zh) * | 2014-07-28 | 2017-04-19 | 三菱电机株式会社 | 功率编码器和用于功率编码的方法 |
| CN107231133A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-10-03 | 宁波大学 | 一种短波功率放大器谐波非线性捕获方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030179830A1 (en) * | 2002-03-25 | 2003-09-25 | Eidson Donald B. | Efficient, high fidelity transmission of modulation schemes through power-constrained remote relay stations by local transmit predistortion and local receiver feedback |
| US7378967B2 (en) * | 2004-09-09 | 2008-05-27 | The Gillette Company | RFID tag sensitivity |
| US8138778B1 (en) * | 2005-03-31 | 2012-03-20 | Stephen William Smith | Apparatus for high density low cost automatic test applications |
| EP1966618B1 (en) * | 2005-12-20 | 2012-08-22 | Nxp B.V. | Circuit and data carrier with radio frequency interface |
| US9130622B2 (en) * | 2010-08-02 | 2015-09-08 | Analog Devices, Inc. | Apparatus and method for low voltage radio transmission |
-
2018
- 2018-12-24 CN CN201811583459.3A patent/CN109856477B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0475376A2 (en) * | 1990-09-12 | 1992-03-18 | General Instrument Corporation Of Delaware | Apparatus and method for linearizing the operation of an external optical modulator |
| CN106575951A (zh) * | 2014-07-28 | 2017-04-19 | 三菱电机株式会社 | 功率编码器和用于功率编码的方法 |
| CN105119578A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-12-02 | 西安邮电大学 | 一种包络跟踪自适应预失真功率放大器 |
| CN106487396A (zh) * | 2015-09-02 | 2017-03-08 | 英特尔Ip公司 | 基于伏尔特拉级数的混频器减损校正 |
| CN106453170A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-02-22 | 工业和信息化部电信研究院 | 信号非线性时域测量和模拟方法及应用 |
| CN107231133A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-10-03 | 宁波大学 | 一种短波功率放大器谐波非线性捕获方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Hybrid predistortion to compensate third- and fifth-order intermodulation of a 2 GHz power amplifier using cuber predistortion and second harmonics injection;H. Matsubara 等;《 IET Microwaves, Antennas & Propagation 》;20081130;第2卷(第8期);第813-822页 * |
| 功率放大器的非线性预失真技术的研究;祝乐芳;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20130515(第05期);第3章 * |
| 连续波模拟器调制模式的校准方法研究;陈龙泉 等;《计量技术》;20181218(第12期);第46-49页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109856477A (zh) | 2019-06-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8026762B2 (en) | High efficiency transmitter for wireless communication | |
| CN103444076B (zh) | 用于功率放大器包络跟踪的群延迟校准方法 | |
| Wu et al. | Residual neural networks for digital predistortion | |
| CN102437822B (zh) | 一种射频功率放大器自适应数字预失真线性化系统 | |
| US7948311B2 (en) | Power series predistorter and control method thereof | |
| US20130321075A1 (en) | Method For Compensating Signal Distortions in Composite Amplifiers | |
| Campo et al. | Gradient-adaptive spline-interpolated LUT methods for low-complexity digital predistortion | |
| US20050180527A1 (en) | Digital predistorter using power series model | |
| WO2019000168A1 (zh) | 校正装置和校正方法 | |
| JP2012065318A (ja) | スプリアス放射打ち消しのためのシステムおよび方法 | |
| Brihuega et al. | Neural-network-based digital predistortion for active antenna arrays under load modulation | |
| Ayed et al. | Digital predistortion of millimeter-wave arrays using near-field based transmitter observation receivers | |
| Campo et al. | Closed-loop sign algorithms for low-complexity digital predistortion: Methods and performance | |
| CN109856477B (zh) | 一种激励射频有源器件的方法及输入优化测试系统 | |
| US8952754B2 (en) | Linearization of heterogeneous power amplifier systems | |
| Huang et al. | Experimental evaluation of predistortion techniques for high-power amplifier | |
| US11888449B2 (en) | Method and system of linearization for non-linear system | |
| Campo et al. | Inverse covariance matrix estimation for low-complexity closed-loop DPD systems: Methods and performance | |
| Kral et al. | Digital predistorter with real-valued feedback employing forward model estimation | |
| Brihuega et al. | Linearizing active antenna arrays: Digital predistortion method and measurements | |
| Jalili et al. | Highly non‐linear and wide‐band mmWave active array OTA linearisation using neural network | |
| Venkataramani et al. | Low-Cost Measurement Setup for Power Amplifier Characterization and Digital Pre-distortion: Challenges and Implementation | |
| US20240340099A1 (en) | Nonlinear Neural Network with Phase Normalization for Base-Band Modelling of Radio-Frequency Non-Linearities | |
| US20250070725A1 (en) | Apparatus and method for digital predistortion initialization of high-power amplifiers | |
| Chen et al. | Data-driven Digital Pre-Distortion Design via Joint Intermediate and Radio Frequency Optimization |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |