11-2022

5G/6G und IoT Bild 6:

5G/6G und IoT Bild 6: Umwandlung der vereinfachten Gleichung in eine Matrixform mittels Datenpuffer (so wie sie digital umgesetzt wird) Eingaben abhängen kann. Die Volterra-Reihen sind sehr allgemein (und daher leistungsfähig) und werden auch in vielen Bereichen außerhalb der Elektrotechnik verwendet. Für die DPD in PAs können die Volterra-Reihen verschlankt und so gestaltet werden, dass sie in digitalen Echtzeitsystemen besser implementierbar und stabiler sind. GMP ist ein solcher verschlankter Ansatz. Bild 4 beschreibt, wie GMP verwendet wird, um die Beziehung zwischen dem Eingang x des PA und seinem Ausgang y zu modellieren. Es ist zu sehen, dass die drei separaten Summenblöcke der Gleichung einander sehr ähnlich sind. Konzentrieren wir uns zunächst auf den ersten, der unten rot hervorgehoben ist. Der Term |x(...)|k ist die Hüllkurve des Eingangssignals, wobei k die Polynomordnung ist. l bezieht Memory in das System ein. Wenn La = {0,1,2} ist, dann ermöglicht das Modell, dass die Ausgabe yGMP (n) von der aktuellen Eingabe x(n) und den vergangenen Eingaben x(n - 1) und x(n - 2) abhängt. x|x|k zeigen eine deutliche Ähnlichkeit mit der in Bild 3 sichtbaren realen Verzerrung. Jede Polynomordnung (k) und Speicherverzögerung (l) hat eine zugehörige komplexe Gewichtung (akl). Nachdem die Komplexität des Modells bestimmt wurde (welche Werte von k und l einbezogen werden), muss nach diesen Gewichtungen auf der Grundlage realer Beobachtungg des PA-Ausgangs für ein bekanntes Eingangssignal gelöst werden. In Bild 6 wird die vereinfachte Gleichung in eine Matrixform umgewandelt. Die verwendete mathematische Notation ermöglicht eine übersichtliche Darstellung des Modells. Für die tatsächliche Implementierung von DPD auf Puffern mit digitalen Daten ist es jedoch am einfachsten und repräsentativer, alles in Matrixform zu betrachten. Betrachten wir kurz die zweite und dritte Zeile der Gleichung in Bild 5, die der Einfachheit halber ignoriert werden. Wenn m auf Null gesetzt wird, sind diese Zeilen identisch mit der ersten. Diese Zeilen ermöglichen es, dass Verzögerungen (sowohl positive als auch negative) zwischen dem Hüllkurventerm und dem komplexen Basisbandsignal hinzugefügt werden. Diese werden als nacheilende und voreilende Crossterme bezeichnet und können die Modellierungsgenauigkeit von DPD erheblich verbessern. Sie bieten einen zusätzlichen Freiheitsgrad bei unseren Versuchen, das Verhalten des Verstärkers zu modellieren. Zu beachten ist, dass M b , M c , K b und K c keine Nullen enthalten; andernfalls würden sich Terme aus der ersten Zeile wiederholen. Wie legen wir also die Ordnung des Modells fest, die Anzahl der Speicherterme und welche Crossterme wir hinzufügen sollten? Hier kommt etwas „schwarze Magie“ ins Spiel. Wir können uns bis zu einem gewissen Grad von unserem Wissen über die Physik der Verzerrung leiten lassen. Die Art des Verstärkers, die Komponenten mit denen er aufgebaut ist und die Bandbreite des Signals, die gefordert ist, wirken sich alle auf die Modellierungsbedingungen aus und ermöglichen es einem auf diesem Gebiet erfahrenen Ingenieur, das zu verwendende Modell einzugrenzen. Darüber hinaus ist jedoch auch ein gewisses Maß an Trial and Error erforderlich. Der letzte Aspekt ist die Frage, wie nach den Gewichtungskoeffizienten aufzulösen ist, nachdem nun eine Modellierungsstruktur zur Verfügung steht. Aus praktischer Sicht besteht die Tendenz, die Umkehrung des In Bild 5 wird der Effekt der Polynomordnung k auf einen Beispielvektor untersucht. Der Vektor x ist ein einzelner 20-MHz-Träger und wird im komplexen Basisband gezeigt. Die GMP-Modellierungsgleichung wird durch Entfernen der Speicherkomponente vereinfacht. Die Darstellungen von Bild 7: Das Blockdiagramm zeigt die indirekte Implementierung der Modellierung und Predistortion 20 hf-praxis 11/2022