Pre-distortion design for non-linear power amplifiers

Abstract

Güç yükselteçleri, özellikle uzak mesafeli iletişim sistemlerinde, kendisine gelen sinyalden yüksek güç elde etmek için kullanılır. Gelen sinyal, güç yükselteci çıkışında doğrusal olmayan bir hale gelebilir ve bozulmaya uğrar. Bu nedenle güç yükselteçlerinden alınan verim azalmaktadır. Bu bozulmaların etkilerini azaltmanın yolu, güç yükseltecinin doğrusallığını kaybettiği doyma bölgesine girmeden önce, doğrusallığını arttırmaktır. Güç yükselteçlerinin doğrusallığını arttırma yöntemine önbozma yöntemi denir. Bu tez içeriğinde, en çok kullanılan önbozma yöntemlerinden bahsedilmiştir. Bu önbozma yöntemlerine ek olarak önerilen yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem analog sinyallerin örneklerinden sinc(⋅) fonksiyonu kullanılarak oluşturulması mantığı üzerine inşa edilmiştir. Bu yöntem ile ilgili simülasyonlar yapılmıştır. Tez içerisinde güç yükselteçlerinin modellerine de yer verilmiştir.

Power amplifiers are vital part of communication systems for long distance communication. They are used to amplify the power of incoming signals. The power gain characteristics of these amplifiers show a non-linear behavior for larger input power signals. The non-linear power gain response decreases the efficiency of power amplifier. To alleviate the negative effects of non-linear gain responses of the power amplifiers, researchers model the gain responses and calculate or approximate their inverse called pre-distortions, and the incoming signal is passed through the pre-distortion unit before it is fed to the power amplifier such that the gain responses of the power amplifiers show a linear characteristic. In this thesis, we first review the well-known pre-distortion methods available in the literature, and then propose a novel approach for pre-distortion design. The proposed approach uses the concept of analog signal reconstruction from its samples. We use sinc(⋅) function for the modeling of amplifier gain response and pre-distortion design. The proposed method can be seen as the optimum implementation of indirect learning algorithm used for pre-distortion design.