楊茂強，郭道省，潘小飛，陳鋒

（1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院研三隊，南京210007；2.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京210007）

寬帶衛(wèi)星功率放大器失真補償技術(shù)研究進展及應(yīng)用?

楊茂強1，??，郭道省2，潘小飛2，陳鋒1

（1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院研三隊，南京210007；2.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京210007）

針對寬帶衛(wèi)星通信系統(tǒng)中高功率放大器的記憶非線性失真問題，對不同補償技術(shù)進行了綜述，重點研究了預(yù)失真的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)預(yù)失真、信號預(yù)失真、時頻域預(yù)失真和自適應(yīng)均衡等補償技術(shù)并對它們進行了相應(yīng)的優(yōu)缺點比較，最后提出了寬帶衛(wèi)星功放實際應(yīng)用環(huán)境下的4種補償方案，為我國寬帶衛(wèi)星功放失真補償研究提供理論參考。

寬帶衛(wèi)星通信；功率放大器；非線性失真；數(shù)字預(yù)失真；補償方案

1 引言

隨著新一代通信衛(wèi)星、中繼衛(wèi)星、天基綜合信息網(wǎng)以及深空探測、載人飛船等的不斷部署和應(yīng)用，衛(wèi)星通信以不可抵擋之勢向高速率大容量方向迅猛發(fā)展，需要每秒實時處理傳輸幾百兆比特到幾吉比特及以上的高速海量數(shù)據(jù)。由于傳輸速率和帶寬的迅猛增加，頻譜資源十分緊張，為了更好地利用有限的頻譜資源，需要采用頻譜效率更高的非恒包絡(luò)調(diào)制方式（如M-APSK、M-QAM等）和傳輸技術(shù)（如WCDMA、OFDM）。目前，幅度相位聯(lián)合調(diào)制技術(shù)（APSK）已經(jīng)在與衛(wèi)星數(shù)字多媒體廣播相關(guān)的商業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如DVB-S2、DVB-SH和ABS-S等）中得到廣泛應(yīng)用［1］，這些高效調(diào)制方式和傳輸技術(shù)存在共同的特征，即信號包絡(luò)波動大、峰均比高。當(dāng)信號通過工作在飽和區(qū)附近的衛(wèi)星行波管功放（TWTA）后，將引起嚴重非線性失真；這些失真在頻帶外表現(xiàn)為頻譜再生干擾鄰近信道，在頻帶內(nèi)體現(xiàn)為互調(diào)失真降低誤比特性能，嚴重影響衛(wèi)星通信系統(tǒng)的傳輸能力。

因此，功放線性程度是制約高效調(diào)制方式應(yīng)用的前提。傳統(tǒng)的補償技術(shù)是采用功率回退，通過增大輸入補償或輸出補償（IBO/OBO）使功放回退到線性區(qū)來降低衛(wèi)星信道的非線性失真，而功率回退大大降低了其工作效率；而從衛(wèi)星手持終端智能化、便攜化等角度看，要求終端電池必須輕巧化，其電量儲備受到限制，必然要求功放有很高工作效率。因此，完全靠功率回退無法滿足衛(wèi)星通信的高速率大容量的要求。為了讓衛(wèi)星功放既高效又線性地工作，發(fā)展其他線性化補償技術(shù)成為迫切需求。

此外，衛(wèi)星傳輸帶寬的增加時，受功放的電特性和電熱特性影響，功放記憶效應(yīng)也日益凸顯；此外，轉(zhuǎn)發(fā)器中解復(fù)用濾波器、復(fù)用濾波器以及其他外圍濾波器是衛(wèi)星信道記憶特性的主要來源。因此，研究寬帶衛(wèi)星通信中有記憶非線性的失真補償技術(shù)具有重大的實際意義和應(yīng)用價值。

2 衛(wèi)星功放的數(shù)學(xué)模型

功放模型一般有物理模型和實驗?zāi)Ｐ汀Ｎ锢砟Ｐ托枰弥Ψ诺母鱾€組成電子器件和相互關(guān)系，并用理論加以描述；而實驗?zāi)Ｐ褪窃谝阎Ψ泡斎胼敵鰯?shù)據(jù)情況下使用的模型，通常我們更關(guān)注實驗?zāi)Ｐ汀?/p>

根據(jù)衛(wèi)星行波管功放的輸入、輸出信號統(tǒng)計分析得到的Saleh模型，主要用來描述功放的無記憶非線性；而描述有記憶非線性模型上應(yīng)用較多的是Wiener模型，通過線性濾波器級聯(lián)無記憶Saleh模型來實現(xiàn)。從圖1中可以看出，無記憶Saleh模型的特性是一條清晰的曲線，而有記憶的Wiener模型則圍繞著該曲線發(fā)散；其次，Wiener-Hammerstein模型常為衛(wèi)星轉(zhuǎn)發(fā)器中的解復(fù)用濾波器、非線性功放和復(fù)用濾波器進行建模，文獻［2］中利用Wiener-Hammerstein模型對跟蹤與數(shù)據(jù)中繼衛(wèi)星（TDRS）信道的特性進行建模，模型中解復(fù)用濾波器和復(fù)用濾波器分別用四階低通Chebyshev濾波器進行描述，而非線性功放則用非線性多項式來表示。

此外，針對應(yīng)用在衛(wèi)星地球站的固態(tài)功放（SSPA）提出來的Rapp模型也受到關(guān)注，很多文獻認為SSPA的相位失真可以忽略不計，Ai Bo［3］考慮了Rapp模型的相位失真，深入分析了相位失真對OFDM通信系統(tǒng)性能的影響。

圖1 有記憶與無記憶Saleh模型特性比較Fig.1 Comparison of Saleh′smodel characteristic with and withoutmemory effects

3 功率放大器失真補償技術(shù)

現(xiàn)有文獻中補償方法主要有兩類：一是在功放前端利用預(yù)失真技術(shù)來線性化功放；二是在接收端利用非線性均衡器（后失真器）進行補償。盡管兩種方法都是為了降低碼間串?dāng)_（ISI），但預(yù)失真技術(shù)能保證功率效率和頻譜效率，有效抑制頻譜再生，減小對鄰近信道干擾（ICI）；此外，由于均衡器工作在接收端必然受到噪聲的污染，使得預(yù)失真比后失真性能更好。因此，預(yù)失真技術(shù)引起了廣泛的關(guān)注，成為國內(nèi)外研究的熱點。

預(yù)失真技術(shù)從技術(shù)角度可分為模擬預(yù)失真和數(shù)字預(yù)失真，從環(huán)路構(gòu)造來看可分為自適應(yīng)預(yù)失真和非自適應(yīng)預(yù)失真，按照預(yù)失真作用位置可分為數(shù)據(jù)預(yù)失真和信號預(yù)失真，在頻帶劃分可分為射頻預(yù)失真、中頻預(yù)失真和基帶預(yù)失真。伴隨著數(shù)字信號技術(shù)高速、低功耗的發(fā)展，基帶自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真在補償衛(wèi)星功放非線性失真方面擁有廣闊的前景。

3.1 預(yù)失真的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)

在自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù)中，預(yù)失真器設(shè)置在功放前端，通過兩者的級聯(lián)來實現(xiàn)線性化的輸出；預(yù)失真器系數(shù)的更新優(yōu)化主要基于直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)或間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)。

3.1.1 直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)

直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)是利用預(yù)失真器來直接逼近非線性功放的逆特性，參數(shù)的更新通過誤差信號和輸入信號的自適應(yīng)算法來完成，其結(jié)構(gòu)如圖2（a）所示，x（n）為輸入信號，u（n）為經(jīng)過預(yù)失真后的輸出，非線性功放輸出y（n）經(jīng)過G倍衰減后與輸入信號進行比較，并將誤差反饋給參數(shù)估計模塊來更新預(yù)失真器，實現(xiàn)預(yù)失真器與非線性功放級聯(lián)后的線性輸出。直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)要求參數(shù)估計模塊中的自適應(yīng)算法收斂速度快、計算量小，Zhou D［4］針對記憶非線性功放提出了多種改進預(yù)失真器參數(shù)更新的自適應(yīng)算法，如NFXRLS算法、NALMS算法和NARLS算法等，并利用瞬時等效濾波器的統(tǒng)計特性來進一步簡化，有效地解決了收斂速度和計算量的問題，代價是結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜。直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的不足之處在于當(dāng)直接對預(yù)失真器參數(shù)進行自適應(yīng)估計時，需要提前求得功放模型；而間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)則不然，其可以在未知功放特性的情況下，利用功放的一組輸入輸出信號獲取預(yù)失真器的系數(shù)。

圖2 直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)與間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)比較Fig.2 Comparison between direct learning configuration and indirect learning configuration

3.1.2 間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)

3.2 數(shù)字預(yù)失真

數(shù)據(jù)預(yù)失真技術(shù)（DP）是消除功放非線性特性最簡單的途徑之一。數(shù)據(jù)預(yù)失真主要工作在成形濾波器之前，針對信號星座經(jīng)過非線性衛(wèi)星信道后產(chǎn)生扭曲旋轉(zhuǎn)的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)預(yù)失真器直接修改發(fā)送信號的映射星座點，以使得在接收端盡可能接收到理想的星座圖。其系數(shù)的調(diào)整通過最小化矢量誤差（EVM）來達到最佳化，亦即補償了功放的帶內(nèi)失真。數(shù)據(jù)預(yù)失真技術(shù)基本步驟如下。

（1）首先在匹配濾波器的輸出端計算每個發(fā)散星座點的質(zhì)心Cn，其中rn（k）和θ（n）分別是質(zhì)心的幅度和相位：

（2）計算理想星座點an和發(fā)散星座點質(zhì)心cn之間的幅度、相位誤差：

（3）在發(fā)送端每隔N個符號更新M個矯正過的映射星座點：

其中，λ1、λ2是自適應(yīng)步長，rn（k＋1）和θn（k＋1）是下一次迭代的幅度和相位值，M為調(diào)制階數(shù)，N是數(shù)據(jù)塊的大小，考慮到功放非線性的動態(tài)漂移，星座點每隔N個符號進行更新。

按照預(yù)失真值與輸入數(shù)據(jù)前后碼元的關(guān)系，數(shù)據(jù)預(yù)失真可進一步分為靜態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)失真和動態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)失真。前者僅僅補償星座的扭曲旋轉(zhuǎn)而沒有考慮其星座點的發(fā)散，Casini等補充并改進了靜態(tài)預(yù)失真算法［7］，其提出的動態(tài)預(yù)失真算法聯(lián)合了查表法技術(shù)，考慮了衛(wèi)星信道的記憶效應(yīng)。預(yù)失真星座點的計算不僅取決于當(dāng)前輸入符號，還與前、后各（L－1）/2個符號有關(guān)，此時查詢表大小增加到ML，利用APSK星座對稱性特點，可將記憶表的大小減為3ML/16。動態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)失真能有效降低碼間串?dāng)_，但隨著調(diào)制階數(shù)和記憶長度的增加，查詢表的存儲空間急劇增長，計算復(fù)雜度不斷提升。針對該缺點，一種可行的解決方案是將記憶非線性失真的補償分擔(dān)到發(fā)端和收端，利用發(fā)端簡化的數(shù)據(jù)預(yù)失真來補償非線性失真，收端均衡補償記憶效應(yīng)。

圖3為有、無數(shù)據(jù)預(yù)失真情況下匹配濾波器輸出星座圖比較。從圖中明顯可以看出，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)失真后，接收到的星座圖質(zhì)心與發(fā)送星座點基本一致，相位旋轉(zhuǎn)和幅度擴張基本上被糾正回來。

圖3 數(shù)據(jù)預(yù)失真對接收端的32APSK星座圖矯正比較Fig.3 Comparison of compensation with and without data pre-distortion for 32APSK constellation at receiver

數(shù)據(jù)預(yù)失真技術(shù)盡管實現(xiàn)簡單，但無法補償功放的帶外失真，且僅適合于特定的調(diào)制方式，如MQAM、M-APSK等。

3.3 信號預(yù)失真

信號預(yù)失真主要是工作在成形濾波器之后，通過修改傳輸信號的波形來補償信道的非線性失真，信號預(yù)失真比數(shù)據(jù)預(yù)失真應(yīng)用更加靈活，不僅可以補償帶內(nèi)失真，還可以補償帶外失真，能工作在任意頻帶且不受功放類型、調(diào)制方式等限制。

在信號預(yù)失真技術(shù)中，首先是對衛(wèi)星功放進行模型辨識，功放的復(fù)雜度和實際逼近的程度將直接影響預(yù)失真算法的線性化性能。模型太復(fù)雜則導(dǎo)致算法計算量大、收斂速度慢，模型太簡單則無法有效反映實際功放的特性，使算法失效。因此，簡單實用且具有逼近效果較好的模型，是預(yù)失真算法應(yīng)用的前提。

在設(shè)計預(yù)失真器時，通?；?.1節(jié)的直接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)或間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，在一定的優(yōu)化準(zhǔn)則下，結(jié)合不同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法來更新預(yù)失真器的系數(shù)，實現(xiàn)功放的線性輸出。信號基帶預(yù)失真分為查詢表和工作函數(shù)法兩種，各有特點，適合于不同應(yīng)用場合。

3.4 查詢表預(yù)失真

查詢表預(yù)失真技術(shù)（LUT）［8］的基本原理是把功放輸入信號幅度或功率作為LUT的索引指針，根據(jù)功放逆特性得到的預(yù)失真值作為指針內(nèi)容，系統(tǒng)按照輸入幅度或功率信息來查找相應(yīng)的預(yù)失真值，并通過后續(xù)處理單元來實現(xiàn)線性化。查表法地址量化有基于幅度索引的均勻量化和基于功率索引的非均勻量化，由于后者的量化間隔比前者大，選取量化方式時需要考慮輸入信號的幅度概率分布和功放實際特性。

其中，λk為衰退指數(shù)權(quán)重λk＝D1－k，k＝1，2，…，M，D＞1，M為記憶深度。

Ai Bo［10］進一步改進了第二維索引Y來簡化查詢表：

其中，ρ（n）為時刻n輸入信號的幅度，A為決定索引Y大小的常數(shù)，與上面的LY類似。

此外，消除記憶非線性方面還有多查表技術(shù)［11］和Pascale Jardin［12］提出的濾波器查詢表（FLUT）技術(shù)。其中FLUT技術(shù)通過LUT聯(lián)合一個濾波器碼本來構(gòu)造預(yù)失真器，F(xiàn)LUT方案補償性能介于傳統(tǒng)基于直接學(xué)習(xí)的LUT和基于間接學(xué)習(xí)的記憶多項式之間，既避免了無記憶LUT補償記憶非線性功放性能有限的問題，同時又回避了記憶多項式復(fù)雜度高的缺點。因此，結(jié)合成熟的自適應(yīng)濾波器技術(shù)，F(xiàn)LUT是一種很有前景的功放線性化方案。

查詢表預(yù)失真技術(shù)實現(xiàn)方式簡單，當(dāng)表的位數(shù)足夠大時能夠達到非常高的精度，性能遠遠好于多項式預(yù)失真技術(shù)。其主要缺點在于查詢表位數(shù)增大時收斂速度較慢，如在記憶預(yù)失真中當(dāng)表位數(shù)為n時，表的大小為2×2n×Y，在使用自適應(yīng)算法對表中的預(yù)失真值進行更新時迭代次數(shù)較大，因此查詢表預(yù)失真技術(shù)需要在預(yù)失真性能和收斂速度中來取得折衷。查表法無法有效應(yīng)用在實時性要求比較苛刻的設(shè)備中，通常應(yīng)用于衛(wèi)星地球站、廣播衛(wèi)星通信系統(tǒng)等。

3.5 工作函數(shù)預(yù)失真

工作函數(shù)預(yù)失真基本原理是在功放前端利用數(shù)學(xué)模型來描述其反函數(shù)，以達到預(yù)失真器與功放級聯(lián)后達到線性化的目的。該技術(shù)僅僅需要存儲數(shù)量有限的工作函數(shù)參數(shù)，相比查詢表預(yù)失真方法極大地減小了RAM的空間，在現(xiàn)有文獻中得到了廣泛的研究。預(yù)失真器的數(shù)學(xué)模型通常有多項式模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.5.1 基于記憶多項式的預(yù)失真

（1）基于Volterra級數(shù)的自適應(yīng)預(yù)失真

Volterra級數(shù)通常用來對有記憶非線性功放進行建模，其主要不足在于參數(shù)個數(shù)會隨著系統(tǒng)記憶長度和非線性階數(shù)的增加而迅速增長，而且無法建立精確的逆結(jié)構(gòu)，常用p階逆來近似其逆模型。文獻［13］對Volterra級數(shù)模型進行了簡化，并采用觀測矩陣維數(shù)固定的RLS算法對模型進行自適應(yīng)辨識。Li［14］等提出利用簡化的有限階Volterra級數(shù)擬合非線性模型，基于間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)研究了在OFDM體制下的預(yù)失真性能。因此，對Volterra級數(shù)進行有效簡化是一種可行的途徑。

（2）基于H-W模型的自適應(yīng)預(yù)失真

近年來，通過對Volterra級數(shù)的簡化，主要有兩個方向，其一是Clark等提出的Wiener模型［15］，主要優(yōu)點在于對應(yīng)的預(yù)失真器是一個結(jié)構(gòu)與其相反的Hammerstein模型，且可以使得預(yù)失真器是功放精確的反函數(shù)。即先利用Wiener模型對記憶高功放進行辨識，得到LTI和無記憶非線性模型的參數(shù)，并由功放的輸出和系統(tǒng)期望輸出的誤差來自適應(yīng)更新Hammerstein預(yù)失真器系數(shù)。由于Hammerstein預(yù)失真器是級聯(lián)模型，其中LTI的系數(shù)和無記憶非線性模型的系數(shù)辨識互相關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致辨識困難而且效率低下。文獻［16］將記憶和非線性模型參數(shù)進行分離單獨辨識，收斂速度有所提高。文獻［17］根據(jù)H-W模型預(yù)失真技術(shù)的特點，提出一種簡化形式，但要分兩步對Hammerstein模型進行轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜。

（3）基于記憶非線性多項式的自適應(yīng)預(yù)失真

Volterra級數(shù)的簡化的另一個方向是Kim等［18］提出了記憶非線性多項式功放模型，盡管在設(shè)計相應(yīng)預(yù)失真器的時候無法得到其精確逆結(jié)構(gòu)，但是可基于間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)采用另外的記憶多項式來近似。Lei Ding［19］提出的記憶多項式預(yù)失真器為記憶預(yù)失真器設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。記憶多項式模型實質(zhì)是一種帶抽頭延時的非線性多項式模型，預(yù)失真器系數(shù)的估計通常采用自適應(yīng)算法，因此設(shè)計實現(xiàn)復(fù)雜度低同時穩(wěn)健性好的系數(shù)估計算法非常重要。Dennis R M［20］提出了一種通用的記憶多項式預(yù)失真器，系數(shù)的更新基于間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，即先辨識出PA的逆模型，再周期性地將逆模型的參數(shù)拷貝到具有相同結(jié)構(gòu)的預(yù)失真器中。Kim［21］通過直接求逆函數(shù)來尋找多項式的低階分析解，計算復(fù)雜且僅適合低階情況。Pan［22］在Kim的基礎(chǔ)上，改進了逆函數(shù)的求解方法，該方法基于高階單變量多項式并利用QR因子分解求根方式精確地對功放進行了補償，鄰近信道功率比提高了6 dB。在多項式預(yù)失真器設(shè)計中Lei Ding還證明了考慮偶數(shù)階非線性項時性能比僅僅考慮奇數(shù)項的多項式性能要好3～5 dB。

圖4和圖5是基于數(shù)字多媒體廣播衛(wèi)星DVBS2標(biāo)準(zhǔn)的32APSK調(diào)制信號，利用非線性為5階、記憶深度為3的多項式預(yù)失真器線性化衛(wèi)星Wiener-Hammerstein功放的仿真結(jié)果。從圖4中可知，預(yù)失真前星座圖發(fā)生了逆時針旋轉(zhuǎn)，星座半徑擴張，同時星座點發(fā)散非常嚴重，而預(yù)失真后功放輸出星座圖與原始信號星座圖基本一致，改善非常明顯；從功率譜密度看，預(yù)失真前功放受記憶非線性影響，功率譜再生非常嚴重，干擾鄰近信道傳輸信號，而預(yù)失真后功率譜再生得到約10 dB的抑制。圖5為預(yù)失真前、后的功放AM-AM和AM-PM特性比較，可以看出功放記憶非線性失真得到了較好的補償。

圖4 預(yù)失真前后功放輸出信號星座圖和功率譜比較Fig.4 Comparison of constellations and PSD before and after pre-distortion for 32APSK

圖5 預(yù)失真前后的功放AM-AM和AM-PM特性比較Fig.5 Comparison of power amplifier AM-AM and AM-PM characteristic before and after pre-distortion

多項式預(yù)失真法與傳統(tǒng)的查表法相比較，僅僅需要考慮多項式的若干系數(shù)，收斂速度較快，但是在預(yù)失真器的階數(shù)較高時，系統(tǒng)復(fù)雜度也隨著增加，基于記憶非線性的預(yù)失真器是寬帶衛(wèi)星功放失真補償?shù)挠行緩街弧?/p>

3.5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對非線性函數(shù)擬合能力非常強大，其主要得益于神經(jīng)元中采用的非線性激活函數(shù)。理論上，當(dāng)隱藏層中有足夠多的神經(jīng)元，單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度來近似任意的連續(xù)函數(shù)，因此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)預(yù)失真獲得了國內(nèi)外廣泛的關(guān)注。錢業(yè)青［23］提出了帶抽頭延時的雙入雙出兩層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，基于間接學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和誤差反向傳播（BP）算法實現(xiàn)自適應(yīng)，有效地補償功放的記憶非線性失真。Rafik Zayani［24］等基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了3種不同的衛(wèi)星通信下行鏈路的預(yù)失真技術(shù)，并通過16QAM-64子載波的OFDM系統(tǒng)仿真分析了多種自適應(yīng)訓(xùn)練算法在不同評價標(biāo)準(zhǔn)下的性能。徐勇［25］提出了一種采用LMS算法的系統(tǒng)模型來簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的L-M自適應(yīng)算法，大大降低了計算復(fù)雜度，提高了性能；而文獻［26］提出應(yīng)用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)逼近衛(wèi)星功放的記憶非線性特性，采用幅度和相位分開的方法推導(dǎo)了RBF下的自適應(yīng)預(yù)失真算法，星座圖和誤比特性能改善明顯。崔華［27］基于記憶特性和非線性特性分離預(yù)失真的原理，提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分離預(yù)失真方法，把記憶非線性功放的預(yù)失真通過抵消記憶效應(yīng)模塊、AM/AM失真矯正模塊和AM/PM失真矯正3個模塊來實現(xiàn)，得到了較好的補償效果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)失真今后研究的重點將體現(xiàn)在如何設(shè)計低復(fù)雜度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和方案，以及計算量小、收斂速度快的自適應(yīng)訓(xùn)練算法，來進一步提高預(yù)失真補償性能。

3.6 時頻域預(yù)失真

前面的基帶預(yù)失真都是工作在時域，目前，已經(jīng)有研究者從抵消反映功放非線性的頻域分量角度來進行失真補償，主要體現(xiàn)在對三階互調(diào)（IM3）產(chǎn)物、五階互調(diào)（IM5）產(chǎn)物和交調(diào)（CM）產(chǎn)物等頻率分量的估計和抑制來得到更加精確的預(yù)失真效果。時頻域預(yù)失真一般利用內(nèi)插分量（injection）進行失真補償，其基本思想是在功放的輸入端加入某一頻率分量使得在功放輸出端得到一個與原始信號互調(diào)積幅度相同、相位相反的分量來抵消除非線性失真，內(nèi)插技術(shù)主要有借用功放線性增益區(qū)的插入技術(shù)、不同頻率分量插入技術(shù)和二階諧波插入技術(shù)等。Ming Xiao［28］基于相似的思想將該方法應(yīng)用到16QAM寬帶信號中，在輸入端插入矩形信號或原始信號的立方積，并觀察功放的輸出功率譜來改變插入信號的幅度和相位，以降低鄰近信道功率比。該方法能夠在頻譜再生中同時調(diào)整每個插入頻率分量的幅度和相位，同時還能夠分別對頻譜再生的上、下邊帶進行調(diào)整，實驗證明該方案能夠減小頻譜再生達到30 dB，并能有效補償功放的記憶效應(yīng)。時頻域數(shù)字預(yù)失真技術(shù)實現(xiàn)簡單，在頻域能夠?qū)γ總€頻率點進行修正，其直接對經(jīng)過非線性功放的信號功率譜進行失真補償，消除頻譜再生。下一步可考慮結(jié)合自適應(yīng)算法的時頻域預(yù)失真，發(fā)展前景非常廣闊。

3.7 自適應(yīng)均衡

自適應(yīng)均衡技術(shù)可以有效地消除碼間串?dāng)_，從而降低輸入補償，提高功放效率。自適應(yīng)均衡器分為基于訓(xùn)練序列的一般均衡器和基于信號統(tǒng)計特性的盲均衡器，兩種類型都基于判決反饋均衡器（DFE）。前者的訓(xùn)練序列需要占用一部分傳輸帶寬，后者僅僅需知道接收符號。針對訓(xùn)練均衡算法，Luca Giugno［29］在最佳化APSK調(diào)制方式的基礎(chǔ)上，聯(lián)合發(fā)送端的數(shù)據(jù)預(yù)失真技術(shù)和接收端的自適應(yīng)非線性均衡（NLE）技術(shù)對衛(wèi)星信道的記憶非線性失真進行補償，并驗證了該方案在性能基本不變的前提下，有效降低了預(yù)失真器實現(xiàn)的復(fù)雜度。此外，盲均衡算法，特別是通用多階恒模算法（GMCMA）在高階QAM調(diào)制中展示出了良好的性能［30］。Yoichi Suzuki等［31］在日本先進ISDB-S衛(wèi)星信道條件下研究了適合于APSK信號的自適應(yīng)均衡器。兩類均衡器應(yīng)用的關(guān)鍵是如何確定適合于衛(wèi)星傳輸信道特點的均衡器參數(shù)。由于均衡技術(shù)在低信噪比下性能不高，但仍可作為進一步補償衛(wèi)星信道非線性失真的技術(shù)之一。

4 衛(wèi)星功放失真補償方案

由于衛(wèi)星通信系統(tǒng)中體制不盡相同，如何在不同的應(yīng)用環(huán)境下設(shè)計相應(yīng)的自適應(yīng)補償方案來靈活高效地補償非線性，是系統(tǒng)設(shè)計最為關(guān)鍵的步驟之一。

衛(wèi)星轉(zhuǎn)發(fā)器通常分為透明轉(zhuǎn)發(fā)器和處理轉(zhuǎn)發(fā)器，在透明轉(zhuǎn)發(fā)衛(wèi)星條件下補償算法的應(yīng)用，通?？梢钥紤]采用自發(fā)自收和主站輔助的補償方式；而在處理轉(zhuǎn)發(fā)器應(yīng)用環(huán)境中，則可采用上下行獨立補償和星地一體化補償兩種方式。

4.1 基于透明轉(zhuǎn)發(fā)的補償方式

透明轉(zhuǎn)發(fā)器僅僅對信號進行轉(zhuǎn)發(fā)，當(dāng)終端能夠?qū)π盘栕园l(fā)自收時，其通過將自身發(fā)送的信號重新接收來對包括衛(wèi)星功放在內(nèi)的非線性信道進行估計和補償，如圖6所示。在地面站為主站和廣播信道情況下，發(fā)送端通常滿足自發(fā)自收的條件，此時可以采用該方式來進行補償，在一定程度上還可以降低衛(wèi)星和小終端的實現(xiàn)復(fù)雜度。

圖6 自發(fā)自收補償方式Fig.6 Scheme of self-transmission and self-access compensation

在衛(wèi)星終端無法滿足自發(fā)自收條件時，則可利用主站輔助的方式，其方法是通過主站接收到小站發(fā)送的信號來對非線性信道進行分析估計，然后再將估計參數(shù)反饋給小站，小站基于該參數(shù)直接配置預(yù)失真器以補償非線性失真，如圖7所示。

圖7 主站輔助補償方式Fig.7 Scheme of compensation with the aid ofmain ground-station

4.2 基于處理轉(zhuǎn)發(fā)的補償方式

當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)器為處理轉(zhuǎn)發(fā)器時，衛(wèi)星轉(zhuǎn)發(fā)器接收到信號先進行解調(diào)處理然后再重新調(diào)制。該情況下對非線性信道可采用分段補償方案，如圖8所示。該方案上行鏈路中發(fā)送端補償自身功放的非線性；而下行鏈路中接收端補償星上功放的非線性，同時在下行鏈路中接收端還可以考慮聯(lián)合非線性均衡的補償方案，最終達到整個衛(wèi)星信道非線性的補償。

圖8 上下行鏈路獨立補償方式Fig.8 Scheme of independent compensation in uplink and downlink

處理轉(zhuǎn)發(fā)器的星地一體化補償方案如圖9所示。其基本思想是通過地面主站接收衛(wèi)星的下行信號，來估計衛(wèi)星功放的非線性；通過衛(wèi)星的處理轉(zhuǎn)發(fā)器功能來估計地面小站的非線性；然后分別將參數(shù)返還到鏈路對端，實現(xiàn)對端的非線性補償。

圖9 星地一體化補償方式Fig.9 Scheme of integrative compensation of satellite and earth terminal

5 總結(jié)

由于實際信號在衛(wèi)星信道中受到大衰減、長延遲和加性高斯白噪聲等的影響，在現(xiàn)有預(yù)失真補償方案中確定適合于衛(wèi)星信道的預(yù)失真學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)非常重要，由于衛(wèi)星信道中噪聲不可避免，如何有效減小測量信號噪聲是主要難點之一，需要進一步研究；

其次，常用的工作函數(shù)預(yù)失真、查詢表等預(yù)失真技術(shù)中將射頻信號解調(diào)到基帶，需要正確估計反饋回路中的環(huán)路延遲，因此，研究適合不同體制的低復(fù)雜度時延估計算法對于實際應(yīng)用非常必要；

再者，由于寬帶衛(wèi)星支持的調(diào)制方式種類越來越多，在已知調(diào)制方式的前提下，設(shè)計總體補償算法非常關(guān)鍵：一方面要考慮在保證系統(tǒng)性能的前提下盡量降低補償算法的復(fù)雜度，另一方面要考慮利用調(diào)制方式來提高現(xiàn)有算法的補償性能，根據(jù)不同調(diào)制方式的波形特點，提高預(yù)失真過程中的參數(shù)估計精度，從而提高整個補償算法的性能。

功放非線性失真補償技術(shù)是寬帶衛(wèi)星通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，研究高效的失真補償技術(shù)來減小衛(wèi)星信道的非線性失真，提高功放的工作效率，對我國寬帶衛(wèi)星通信的發(fā)展具有十分重大的意義。本文綜述了目前衛(wèi)星通信中功放非線性失真補償技術(shù)的優(yōu)缺點，重點介紹了前景廣闊的基帶預(yù)失真補償技術(shù)，最后結(jié)合衛(wèi)星轉(zhuǎn)發(fā)器的類型設(shè)計了寬帶衛(wèi)星實際應(yīng)用中的失真補償方案，對于衛(wèi)星信道的線性化研究具有一定的實際意義和參考價值。

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楊茂強（1987—），男，廣東梅州人，碩士研究生，主要研究方向為衛(wèi)星通信、功放預(yù)失真；

YANG Mao-qiang was born in Meizhou，Guangdong Province，in 1987.He is now a graduate student.His research interests include satellite communication and power amplifier pre-distortion technologies.

Email：yyy1382＠126.com

郭道?。?973—），男，河南南陽人，博士，教授，主要研究方向為衛(wèi)星通信、數(shù)字信號處理、通信抗干擾技術(shù)等；

GUODao-xingwasborn in Nanyang，Henan Province，in 1973.He is now a professorwith the Ph.D.degree.His research concerns satellite communication，digital signal processing and anti-jamming technologies in communication.

潘小飛（1979—），男，河北邯鄲人，博士，講師，主要研究方向為衛(wèi)星通信、數(shù)字信號處理、功放線性化技術(shù)等。

PAN Xiao-feiwas born in Handan，Hebei Province，in 1979. He is now a lecturer with the Ph.D.degree.His research concerns satellite communication，digital signal processing and power amplifier pre-distortion technologies.

Distortion Compensation Techniques for W ideband Satellite Power Am plifiers：Research Progress and Applications

YANGMao-qiang1，GUO Dao-xing2，PAN Xiao-fei2，CHEN Feng1
（1.Postgraduate Team 3，College of Communication Engineer，PLA University of Science and Technology，Nanjing 210007，China；2.College of Communication Engineer，PLA University of Science and Technology，Nanjing 210007，China）

As the high power amplifiers（HPA）suffer frommemory nonlinear distortion in wideband satellite communication system，which downgrades its performance drastically，different nonlinear distortion compensation techniques are reviewed in this paper.Pre-distortion learning architecture，data pre-distortion，signal pre-distortion，time and frequency domain pre-distortion and adaptive equalization are focused，at the same time，advantages＆disadvantages and applications of these techniques are compared and analyzed.Finally，four compensation schemes in practical applications ofwideband satellite amplifiers are proposed to provide a theoretical reference for China′s high-speed satellite amplifier distortion compensation research.

wideband satellite communication；power amplifier；nonlinear distortion；digital pre-distortion；compensation scheme

TN722.7；TN911

A

1001－893X（2013）02－0225－10

10.3969/j.issn.1001－893x.2013.02.022

2012－11－01；

2013－01－14 Received date：2012－11－01；Revised date：2013－01－14

國防預(yù)研基金資助項目（9140A22031010JB3801）

Foundation Item：The National Defense Pre-Research Fund（9140A22031010JB3801）

??通訊作者：yyy1382＠126.com Corresponding author：yyy1382＠126.com