Linearization of power amplifiers in wide band communication systems by digital baseband ...

165 Pages·2017·5.58 MB·English

by  Feng Li

Feng LI
Mémoire présenté en vue de l’obtention
du grade de Docteur de l’Université de Nantes
Sous le label de l’Université Nantes Angers Le Mans

Discipline : Electronique
Spécialité : Télécommunications
Laboratoire : IETR UMR 6164

Soutenance le 4 octobre 2012

École doctorale Sciences et Technologies de l’Information et Mathématiques (STIM)
Thèse N° ED503-171
Linéarisation des amplificateurs de puissance
dans les systèmes de communication large bande
par prédistorsion numérique en bande de base
JURY

Président : M. Jean-Luc GAUTIER, Professeur, ENSEA Cergy Pontoise

Rapporteurs : M. Claude DUVANAUD, Maître de Conférences/HDR, IUT Angoulême, Université de Poitiers
M. Jean-Michel NEBUS, Professeur, Université de Limoges
Examinateurs :
Directeur de Thèse : M. Yide WANG, Professeur, Ecole polytechnique de l’université de Nantes
Co-encadrants : M. Bruno FEUVRIE, Maître de Conférences, IUT Nantes
Mme Anne-Sophie DESCAMPS, Maître de Conférences, IUT Nantes
Invité M. Georges PEYRESOUBES, Directeur Technique, THALES Microelectronics SAS, Etrelles

Remerciements
Jetiensd’abordàremercierYideWangetBrunoFeuvriepourleurencadrementdequalité,
leur patience et leur grande disponibilité tout au long de ce doctorat. Merci également à Anne-
SophieDescampspoursonsuivietsagrandedisponibilitélorsdeladernièreannée.
Je remercie chaleureusement messieurs Claude Duvanaud et Jean-Michel Nebus, d’avoir
accepté d’être les rapporteurs de cette thèse. Merci à messieurs Jean-Luc Gautier et Georges
Peyresoubespourleurparticipationàl’évaluationdecetravailentantquemembredujury.
J’adresse un merci particulier aux personnes qui m’ont aidée, et plus spécifiquement en
première année, à surmonter les difficultés liées à mon apprentissage de la langue et de la
culturefrançaise:JoeAntonios,AhmadGharib,etMohamedLaidBencheikh.
Durant ces trois années j’ai apprécié les échanges fructueux avec les autres doctorants sur
mon sujet de recherche. J’ai ainsi pu améliorer mes méthodes de travail, mes techniques de
présentationetapprendrecommentcommuniquerefficacement.
MerciégalementàNicolasPinel,CharlotteCorbel,AtefAl-Nukaripourlesdifférentséchanges
quim’onttantapprissurleplancultureletlinguistiquelorsdecettedernièreannée.
Je tiens aussi à remercier les autres membres du laboratoire IETR trop nombreux pour être
citéspersonnellement,pourm’avoirintégréeenleurseinetsoutenuedurantcettepériode.
Enfinungrandmerciàmafamilledem’avoirencouragéedurantcestroisannées.

Introduction
Modern wireless communication systems aim to provide services at high data transmission
rates,forapplicationssuchasvideoconferenceandbroadcastTV(TeleVision).Constrainedby
the limited RF (Radio Frequency) resource, new transmitting formats, such as CDMA (Code
DivisionMultipleAccess)andOFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing),areem-
ployed to achieve high spectral efficiency. However the resulted non constant envelope signals
with high Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) are more sensitive to the nonlinearity of the
transmission channel, and especially of the Power Amplifier (PA). The PA is one of the most
important components in modern wireless communication systems. Unfortunately, it presents
the highest power efficiency in its nonlinear region or near its saturation region. Operating the
PA in these regions causes undesirable nonlinear distortions, consequently, the flexibility, the
cost,themobilityandtheservicequalityofterminalsaregreatlyaffected.Therefore,thepower
efficiency becomes a bottleneck. The situation is even worse in wide band systems affected by
thenonlinearmemoryeffect,leadingtoundesirablefrequencydependentdistortions.
In the case of a multi-tone signal, the nonlinearity causes harmonic and intermodulation
distortions. For modulated signals, the spectrum of the output signal regrows in the adjacent
channels. Since these adjacent channels are usually allocated to other communications, pertur-
bationsaregenerated.Intimedomain,distortionsaremanifestedbytherotationandthedisper-
sion of the constellations, which deteriorate the communication quality (BER). Furthermore,
when affected by the nonlinear memory effect, the dispersion of the constellations becomes
moreseriousandspectrumasymmetryalsoappears.
In order to make a good trade-off between the spectral efficiency and the power efficiency,
many linearization techniques have been developed to linearize a high efficient PA. Among
these,thedigitalbasebandpredistortionisthemostpromisingtechnique,thankstoitsflexibility,
adaptivity, reconfigurability and also the fast development of digital signal processing cards
(DSP, FPGA) which allows to implement more complex solution with a reduced cost. The PD
technique inserts a predistortion circuit, which models the inversed PA’s characteristic, before
thePA.WiththisPD-PAcascade,theoverallsystemproducesalinearperformance.
The baseband DPD technique can be classified into two categories : LUT DPD and para-
metric DPD. The first one is realized by one or several tables to establish the correspondence
between the predistorted signal and the input signal. This technique has the advantage of low
complexity, but needs a relatively long convergence-time for large size LUTs used to achieve
high precision. The memory effect is also not easy to be taken into account. The second one
depends on the adopted mathematical description modeling the PA’s behavior. For wide band
applications,memorymodelsarenecessarytobettermodelthePA’sbehavior.TheVolterramo-
delisthemostgeneralmemorymodel,butiscomplextobeimplemented,duetoalargenumber
1
2
of parameters to be identified. Therefore, the simplified versions such as the Hammerstein mo-
del and the Memory Polynomial (MP) model are adopted in this work. Parametric DPDs have
higher precision and stronger adaptability, but they need more computational time than LUT
DPDs. In the work of this dissertation, we propose to use the LUT principle for implementing
someParametricDPDsinordertoreducesignificantlythecomputationaltime.
There are two typical architectures for the DPD technique : indirect architecture and direct
architecture.Thefirstarchitectureconstructsafictivepost-distortion(Post-D)ofPA’snonlinear
characteristics,whichisthenplaceddirectlybeforethePAasthedesignedpredistortioncircuit.
ThesecondarchitecturebeginsbythePAmodeling.Thenitsinverseisobtainedmathematically.
TheParametric/LUTDPDsdevelopedinthisdissertationarebaseonthedirectarchitecture.
Thisdissertationconsistsoffivechapters.
In Chapter 1, the evolution of wireless communication systems from 1G to 3G and beyond
is presented in order to show the importance to make a good tradeoff between the spectral effi-
ciencyandthepowerefficiency,andthenecessityoftakingintoaccountthenonlinearmemory
effect in wide band applications. Parameters for describing a modulated signal and for charac-
terizing the distortions due to the nonlinearity as well as the memory effect of PAs are also
presented.
Chapter 2 presents several typical linearization techniques, with some emphases on the ba-
sebanddigitalpredistortiontechniques,whichareattheheartofthisdissertation.
In Chapter 3, the Hammerstein/LUT DPD, the MP DPD and the MP/LUT DPD developed
duringthisdissertationarepresented.TheperformancesofthesenewDPDsarecomparedwith
the classical LUT DPD and the Hammerstein DPD, by simulation. Having better modeling
performance,theproposedMPbasedDPDspresentsbetterlinearizationperformancesthanthe
HammersteinbasedDPDs.
Chapter 4 aims to validate the theory development of this dissertation, and to evaluate,
experimentally, the performances of the proposed baseband digital predistortion linearization
techniquesbythetestbenchdevelopedinourlaboratory,withacommercialPAZFL-2500.
ChapterVconcludesthewholedissertationandpresentssomeperspectivesaboutthiswork.
Table of contents
Introduction 1
Tableofcontents 3
1 Wirelesscommunicationsystemsandpoweramplifier 7
1.1 Evolutionofwirelesscommunicationsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.1 1G(firstgeneration):Theanalogcellularsystems . . . . . . . . . . . 9
1.1.2 2G/2.5G/2.75G:Thedigitalcellularsystems . . . . . . . . . . . . . . 9
1.1.3 3Gandbeyondwidebandsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.1.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2 Spectralefficiencyandmodulationtechnique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.1 Spectralefficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.1.1 Shannon’scapacitylimit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.1.2 Definitionofspectralefficiency . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.2 Modulationtechniques-QAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.2.3 Characteristicsofmodulationtechniques . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.2.3.1 Thespectralefficiencyoftypicalmodulationtechniques . . . 15
1.2.3.2 PAPRrelatedtotypicalmodulationtechniques . . . . . . . . 16
1.3 Transceiver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3.1 Typicalarchitecturesoftransmitter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.3.2 ChallengesonTxdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4 Poweramplifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4.1 AM/AMandAM/PM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4.2 Gain(1dBcompressionpoint)andpowerefficiency . . . . . . . . . . 21
1.4.3 Threeregions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.5 Distortions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5.1 Single-tonesignalandharmonicdistortions . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5.2 Two-tonesignalandinter-modulationdistortions . . . . . . . . . . . . 25
1.5.3 Modulatedsignal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.5.3.1 SpectralregrowthandACPR . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.5.3.2 RotationoftheconstellationandEVM . . . . . . . . . . . . 29
1.5.4 Memoryeffect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.5.4.1 Distortionsofmemoryeffect . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
1.5.4.2 Originsofmemoryeffect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
1.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3
4 TABLEDESMATIÈRES
2 Poweramplifierlinearizationtechniques 35
2.1 Typicallinearizationtechniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.1.1 Backoff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.1.2 LINC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.1.3 Feedforward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.1.4 Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.1.5 Predistortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.1.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.2 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.2.1 Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.2.1.1 LUTmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2.1.2 Salehmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2.1.3 Rappmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.1.4 Polynomialmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.1.5 Volterramodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.1.6 Hammersteinmodel,Wienermodelanditsvariants–simplified
versionsofVolterramodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.2.1.7 MemoryPolynomialmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.2.1.8 Parallelmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.2.2 Modelidentificationprocedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.2.3 Modellingperformance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.2.3.1 NMSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.2.3.2 ACEPR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3 Categoriesofpredistortiontechnique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.3.1 Base-Bandpredistortion,IntermediateFrequencypredistortionandRa-
dioFrequencypredistortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.3.2 AnalogpredistortionandDigitalpredistortion . . . . . . . . . . . . . . 49
2.3.3 Categoriesofpredistortionarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.3.3.1 Indirectlearningarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.3.3.2 Directlearningarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
2.4 BasebandDigitalpredistortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
2.4.1 LUTDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.4.2 ParametricDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3 BasebandDigitalpredistortionLinearization 57
3.1 PAModels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.2 DPDAlgorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.2.1 ClassicalLUTDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.2.2 HammersteinDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.3 Hammerstein/LUTDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.2.4 MemoryPolynomial(MP)DPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
TABLEOFCONTENTS 5
3.2.5 MP/LUTDPD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.3 Simulationresults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.3.1 SimulatedPAModeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.3.2 Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.3.3 AM/AM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.3.4 Spectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.5 Constellationandeyediagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.3.6 ACPRandEVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.4 Quantificationeffect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.4.1 EffectonACPRandEVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.4.2 Effectontimeconsumption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4 TestBench 87
4.1 Descriptionofthetestbench . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.1.1 Principleofthetestbench . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.1.2 Commandinterface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.2 PAZFL-2500characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.3 Prototypeofthetransmitter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.4 ThereceiverwithDO(DigitalOscilloscope) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4.1 TheacquisitionwithDO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4.2 RFsignalSynchronization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4.3 Demodulation–Basebandsignal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.5 ThereceiverwithSA(SpectrumAnalyzer) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.6 Implementationoflinearization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.6.1 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.6.2 Predistortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4.6.3 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5 Conclusionsandperspectives 103
Résumédelathèseenfrançais 107
Bibliography 139
Listofabbreviations 152
Listoftables 153
Listoffigures 155