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DPD

R2026a

デジタル プリディストーター

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DPD block

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ライブラリ:
Communications Toolbox / RF Impairments Correction

説明

メモリ多項式を使用して複素ベースバンド信号にデジタル プリディストーション (DPD) を適用し、パワー アンプの非線形性を補正します。詳細については、デジタル プリディストーションと推定器の多項式の次数とメモリ深さの最適化を参照してください。

このアイコンには、利用可能なすべての端子を使用したブロックが表示されています。

例

Simulink のパワー アンプの入力信号のプリディストーション

デジタル プリディストーション (DPD) をランダムなシンボルの 16 QAM 信号に適用します。DPD Coefficient Estimatorブロックは、パワー アンプ (PA) の入出力信号を含む取得した信号を使用して、プリディストーション係数行列を決定します。信号の前提条件のデジタル プリディストーションとは、PA による劣化を補正することです。このモデルには、PA を示すブロックは含まれません。

PreLoadFcn コールバックはモデル パラメーターを初期化し、ワークスペース変数 PA_Input と PA_Output をファイル commpowamp_dpd_data.mat から読み込みます。詳細については、モデル コールバック (Simulink)を参照してください。

変数 PA_Input と PA_Output は PA の入出力で取得したベースバンド等価信号です。PA_Input と PA_Output は、DPD Coefficient Estimator ブロックによって使用され、メモリ多項式の係数を推定します。メモリ多項式の係数は PA 入力信号をプリディストーションするためにDPDブロックに入力されます。

モデルの入力信号パスは、ランダム シンボル ストリームを生成し、16-QAM 変調を適用してから、変調された信号にフィルター処理するレイズド コサイン送信を適用します。

入力信号は、DPD Coefficient Estimator ブロックに生成されたメモリ多項式の係数を使用して DPD ブロックにデジタルでプリディストーションされます。DPD ブロックは、歪んだ PA 出力信号を作成した PA にプリディストーションされた入力信号を返します。

端子

入力

In — 入力ベースバンド信号

列ベクトル

入力ベースバンド信号。列ベクトルとして指定します。この端子は [Coefficient source] パラメーターを [Input port] に設定するまで、名前は付きません。

データ型: double
複素数のサポート: あり

Coef — メモリ多項式の係数

行列

メモリ多項式の係数。行列として指定します。行列の行数は、メモリ多項式のメモリの深さと等しくなければなりません。

• [Polynomial type] パラメーターを Memory polynomial に設定した場合、行列の列数はメモリ多項式の次数です。

• [Polynomial type] を Cross-term memory polynomial に設定した場合、行列の列数は m(n-1)+1 と等しくなければなりません。m は多項式のメモリの深さ、n はメモリ多項式の次数です。

例: complex([1 0 0 0 0; 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0])

依存関係

この端子を有効にするには、[Coefficient source] パラメーターを Input port に設定します。

データ型: double
複素数のサポート: あり

出力

Out — プリディストーションされたベースバンド信号

列ベクトル

プリディストーションされたベースバンド信号。入力信号と同じ長さの列ベクトルとして返されます。

パラメーター

ブロック パラメーターを対話的に編集するには、プロパティ インスペクターを使用します。Simulink^® ツールストリップの [シミュレーション] タブの [準備] ギャラリーで [プロパティ インスペクター] を選択します。

多項式タイプ — 多項式タイプ

Memory polynomial (既定値) | Cross-term memory polynomial

プリディストーションに使用される多項式タイプ。以下のいずれかの値として指定します。

• Memory polynomial — 交差項のないメモリ多項式を使用してプリディストーション係数を計算します。

• Cross-term memory polynomial — 交差項のあるメモリ多項式を使用してプリディストーション係数を計算します。

詳細については、デジタル プリディストーションを参照してください。

係数のソース — メモリ多項式の係数のソース

Property (既定値) | 入力端子

メモリ多項式の係数のソース。以下のいずれかの値として指定します。

• Property — [Coefficients] パラメーターを使用してメモリ多項式の係数を定義するには、この値を指定します。

• Input port — [Coef] 入力端子を使用してメモリ多項式の係数を定義するには、この値を指定します。

係数 — メモリ多項式の係数

complex([1 0 0 0 0; 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0]) (既定値) | 行列

メモリ多項式の係数。行列として指定します。行数は、メモリ多項式のメモリの深さと等しくなければなりません。

• [Polynomial type] を Memory polynomial に設定した場合、列数はメモリ多項式の次数です。

• [Polynomial type] を Cross-term memory polynomial に設定した場合、列数は m(n-1)+1 と等しくなければなりません。m は多項式のメモリの深さ、n はメモリ多項式の次数です。

詳細については、デジタル プリディストーションを参照してください。

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Coefficient source] を Property に設定します。

シミュレーション実行方法 — 実行するシミュレーションのタイプ

コード生成 (既定値) | インタープリター型実行

実行するシミュレーションのタイプ。[コード生成] または [インタープリター型実行] として指定します。

• コード生成 — 生成された C コードを使用してモデルをシミュレートします。シミュレーションの初回実行時、Simulink は対象ブロックの C コードを生成します。このモデルは、モデルが変更されない限り以降のシミュレーションで C コードを再利用します。このオプションを使用すると、シミュレーションの起動時間は長くなりますが、以降のシミュレーションの速度は [インタープリター型実行] オプションを使用した場合よりも速くなります。

• インタープリター型実行 — MATLAB^® インタープリターを使用してモデルをシミュレートします。このオプションを使用すると、起動時間が短縮されますが、以降のシミュレーションの速度は [コード生成] オプションを使用した場合よりも遅くなります。このモードで、ブロックのソース コードをデバッグできます。

詳細については、インタープリター型実行とコード生成 (Simulink)を参照してください。

ブロックの特性

データ型	double | single
多次元信号	なし
可変サイズの信号	あり

アルゴリズム

デジタル プリディストーション

無線通信の伝送では、一般的に、広い信号ダイナミック レンジにわたる広い帯域幅の信号伝送が必要となります。広いダイナミック レンジにわたって信号を送信し、高い効率を実現するために、一般的に RF パワー アンプ (PA) が非線形領域で運用されます。このコンスタレーション ダイアグラムが示すように、PA の非線形動作が信号コンスタレーションの歪みを引き起こして、振幅が縮小し (AM-AM 歪み)、コンスタレーション点の振幅に比例してコンスタレーション点の位相がねじれます (AM-PM 歪み)。

デジタル プリディストーションの目的は、PA の動作範囲全体における、PA 出力での PA の非線形動作の正味の影響を線形化する非線形関数を見つけることです。PA 入力が x(n) の場合、プリディストーション関数は f(u(n)) です。ここで、u(n) は増幅される実際の信号です。PA 出力は G×u(n) にほぼ等しくなります。ここで、G は PA の目的の振幅ゲインです。

デジタル プリディストーターは、交差項のあるメモリ多項式または交差項のないメモリ多項式を使用するように構成できます。

• 交差項のあるメモリ多項式は、入力信号を次のようにプリディストーションします。

  $$x\text{(}n\text{)}=f\text{(}u\text{(}n\text{))}\triangleq {\displaystyle \sum _{m\text{=0}}^{M-1}{c}_m\times u\text{(}n\text{-}m\text{)}}+{\displaystyle \sum _{m\text{=0}}^{M-1}{\displaystyle \sum _{j\text{=0}}^{M-1}{\displaystyle \sum _{k\text{=0}}^{K-1}{a}_{mjk}\times u\text{(}n\text{-}m\text{)}\times |u\text{(}n\text{-}j\text{)}{|}^k}}}.$$

  交差項のあるメモリ多項式には、c_m および a_mjk に対して (M+M×M×(K-1)) 個の係数があります。

• 交差項のないメモリ多項式は、入力信号を次のようにプリディストーションします。

  $$x\text{(}n\text{)}=f\text{(}u\text{(}n\text{))}\triangleq {\displaystyle \sum _{m\text{=0}}^{M-1}{\displaystyle \sum _{k\text{=0}}^{K-1}{a}_{mk}\times u\text{(}n\text{-}m\text{)}\times |u\text{(}n\text{-}m\text{)}{|}^k}}.$$

  交差項のない多項式には、a_mk に対して M×K 個の係数があります。

プリディストーション関数と係数の推定

DPD 係数推定は、間接学習アーキテクチャを使用して、PA 入力に先行する入力信号 u(n) をプリディストーションするための関数 f(u(n)) を求めます。

DPD 係数推定アルゴリズムは、Volterra システム用に開発された理論的基礎を使用して、Morgan ら [1] および Schetzen [2] による参考文献での研究に基づいて、非線形 PA メモリの影響をモデル化します。

具体的には、PA ゲインにより正規化された PA 出力 ({y(n)/G}) から PA 入力 ({x(n)}) への逆マッピングにより、{u(n)} をプリディストーションして {x(n)} を生成するために必要な関数 f(u(n)) への適切な近似が得られます。

上記のメモリ多項方程式に関して、メモリ多項式の係数の推定値が計算されます。

• 交差項のあるメモリ多項式の場合は c_m および a_mjk

• 交差項のないメモリ多項式の場合は a_mk

メモリ多項式の係数は、最小二乗近似アルゴリズムまたは再帰的最小二乗アルゴリズムを使用して推定されます。最小二乗近似アルゴリズムまたは再帰的最小二乗アルゴリズムは、交差項のあるメモリ多項式または交差項のないメモリ多項式用の上記のメモリ多項方程式で、{u(n)} を {y(n)/G} に置き換えて使用します。関数の次数と係数行列の次元は、メモリ多項式の次数と深さによって定義されます。

メモリ多項式の係数を正確に推定して、PA 入力信号をプリディストーションするプロセスの詳細を示す例については、パワー アンプの非線形性を補正するデジタル プリディストーションを参照してください。

背景情報の参考資料は、[1]および[2]にリストされている文献を参照してください。

推定器の多項式の次数とメモリ深さの最適化

[1]に基づく DPD 係数推定器は、ある特定の間接学習アーキテクチャを提供しますが、最適な推定器であるとは限りません。直接学習アーキテクチャを使用する推定器など、その他の推定器は、より優れた DPD の結果を出す可能性があります。

間接学習アーキテクチャを使用する係数推定器の場合、DPD 係数推定器の最適な次数とメモリ深さの選択は、手動による反復的プロセスで行います。DPD の結果を比較するため、まず、PA モデルと同じ次数とメモリ深さをもつ DPD 係数推定器を使用することを検討します。結果が良好に思われる場合は、DPD 係数推定器の次数とメモリ深さを減らすことを試みます。DPD の結果が概ね同じかそれより良好である場合は、計算量を少なくするために DPD 係数推定器の次数とメモリ深さを減らすことを検討します。PA モデルの次数とメモリ深さよりも大きな次数とメモリ深さでも実験する必要があります。DPD のパフォーマンスが改善される場合は、DPD 係数推定器でより大きな次数またはメモリ深さを使用する方が望ましいです。

推定器で使用する多項式次数にかかわらず、非線形性によるエイリアシングを防ぐため、DPD 入力信号の帯域幅を制御しなければなりません。一般に、DPD 入力信号に対し、DPD メモリ多項式の次数以上のオーバーサンプリング比を設定します。

参照

[1] Morgan, Dennis R., Zhengxiang Ma, Jaehyeong Kim, Michael G. Zierdt, and John Pastalan. "A Generalized Memory Polynomial Model for Digital Predistortion of Power Amplifiers." IEEE^® Transactions on Signal Processing. Vol. 54, Number 10, October 2006, pp. 3852–3860.

[2] M. Schetzen. The Volterra and Wiener Theories of Nonlinear Systems. New York: Wiley, 1980.

拡張機能

C/C++ コード生成
Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

バージョン履歴

R2019a で導入

参考

ブロック

• DPD Coefficient Estimator

オブジェクト

• comm.DPD

トピック

• パワー アンプの非線形性を補正するデジタル プリディストーション