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Memoryless Nonlinearity

複素ベースバンド信号への無記憶非線形性の適用

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ライブラリ:
Communications Toolbox / RF Impairments

説明

Memoryless Nonlinearity ブロックは無記憶非線形損失を複雑なベースバンド信号に適用します。このブロックを使用して、無線周波数 (RF) 送信機または無線周波数受信機の信号増幅によって発生する無記憶非線形損失をモデル化します。詳細については、無記憶非線形損失を参照してください。

メモ

すべての電力値は公称インピーダンス 1 オームを想定しています。

例

無記憶非線形性の Saleh モデルを 16-QAM 信号に追加する

このモデルは無記憶非線形性の Saleh モデルを 16-QAM 変調信号に適用します。このモデルで適用されるレベルは無記憶損失の実証および可視化のために誇張されており、現代の無線における一般的なレベルを代表するものではありません。

モデルを開く

DQPSK 信号への RF 損失の追加

このモデルでは、差動直交位相シフト キーイング (DQPSK) によって変調された信号に RF 損失を適用します。RF 損失を実証および可視化するには、このモデルで適用されたレベルは過大であり、最新の無線の典型的なレベルを代表するものではありません。

スクリプトを開く

端子

入力

In1 — 入力 RF ベースバンド信号

スカラー | 列ベクトル

入力 RF ベースバンド信号。スカラーまたは列ベクトルとして指定します。この入力の値は複素数でなければなりません。

データ型: double
複素数のサポート: あり

出力

Out1 — 出力 RF ベースバンド信号

スカラー | 列ベクトル

出力 RF ベースバンド信号。スカラーまたは列ベクトルとして返されます。出力のデータ型は入力のデータ型と同じです。

パラメーター

メソッド — 非線形性のモデリング手法

Cubic polynomial (既定値) | Hyperbolic tangent | Saleh model | Ghorbani model | Rapp model

非線形性のモデリング手法。Cubic polynomial、Hyperbolic tangent、Saleh model、Ghorbani model、Rapp model、または Lookup table として指定します。詳細については、無記憶非線形損失を参照してください。

Linear gain (dB) — 線形ゲイン

0 (既定値) | スカラー

デシベル単位の線形ゲイン。スカラーとして指定します。このパラメーターは出力信号の電力ゲインをスケーリングします。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Cubic polynomial、Hyperbolic tangent、または Rapp model に設定します。

データ型: double

IIP3 (dBm) — 3 次入力インターセプト ポイント

30 (既定値) | スカラー

dBm 単位の 3 次入力インターセプト ポイント。スカラーとして指定します。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Cubic polynomial または Hyperbolic tangent に設定します。

データ型: double

AM/PM conversion (degrees per dB) — AM/PM 変換係数

10 (既定値) | スカラー

デシベルあたりの AM/PM 変換係数 (度単位)。スカラーとして指定します。詳細は、3 次多項式と双曲線正接モデル メソッド を参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Cubic polynomial または Hyperbolic tangent に設定します。

データ型: double

Lower input power limit for AM/PM conversion (dBm) — 入力パワーの下限

10 (既定値) | スカラー

dBm 単位の入力パワーの下限。[Upper input power limit for AM/PM conversion (dBm)] パラメーター値未満のスカラーとして指定します。AM/PM 変換は、範囲 [Lower input power limit for AM/PM conversion (dBm)] と [Upper input power limit for AM/PM conversion (dBm)] における入力パワー値について線形にスケーリングします。入力信号強度が入力パワーの下限を下回る場合、AM/PM 変換の結果による位相シフトはゼロになります。詳細については、3 次多項式と双曲線正接モデル メソッドを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Cubic polynomial または Hyperbolic tangent に設定します。

データ型: double

Upper input power limit for AM/PM conversion (dBm) — 入力パワーの上限

inf (既定値) | スカラー

dBm 単位の入力パワーの上限。[Lower input power limit for AM/PM conversion (dBm)] パラメーター値より大きいスカラーとして指定します。AM/PM 変換は、範囲 [Lower input power limit for AM/PM conversion (dBm)] と [Upper input power limit for AM/PM conversion (dBm)] における入力パワー値について線形にスケーリングします。入力信号強度が入力パワーの下限を下回る場合、AM/PM 変換の結果による位相シフトはゼロになります。詳細については、3 次多項式と双曲線正接モデル メソッドを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Cubic polynomial または Hyperbolic tangent に設定します。

データ型: double

Input scaling (dB) — 入力信号のスケーリング係数

0 (既定値) | スカラー

デシベル単位の入力信号のスケーリング係数。スカラーとして指定します。このパラメーターは入力信号の電力ゲインをスケーリングします。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Saleh model または Ghorbani model に設定します。

データ型: double

AM/AM parameters [alpha beta] — Saleh モデルの AM/AM パラメーター

[2.1587 1.1517] (既定値) | 2 要素ベクトル

入力信号の振幅ゲインを計算するために使用する Saleh モデルの AM/AM パラメーター。2 要素のベクトルとして指定します。詳細は、Saleh モデル メソッド を参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

データ型: double

AM/PM parameters [alpha beta] — Saleh モデルの AM/PM パラメーター

[4.0033 9.1040] (既定値) | 2 要素ベクトル

入力信号の位相の変化を計算するために使用する Saleh モデルの AM/PM パラメーター。2 要素のベクトルとして指定します。詳細は、Saleh モデル メソッド を参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

AM/AM parameters [x1 x2 x3 x4] — Ghorbani モデルの AM/AM パラメーター

[8.1081 1.5413 6.5202 -0.0718] (既定値) | 4 要素のベクトル

入力信号の振幅ゲインを計算するために使用する Ghorbani モデルの AM/AM パラメーター。4 要素のベクトルとして指定します。詳細は、Ghorbani モデル メソッド を参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

データ型: double

AM/PM parameters [y1 y2 y3 y4] — Ghorbani モデルの AM/PM パラメーター

[4.6645 2.0965 10.88 -0.003] (既定値) | 4 要素のベクトル

入力信号の位相の変化を計算するために使用する Ghorbani モデルの AM/PM パラメーター。4 要素のベクトルとして指定します。詳細は、Ghorbani モデル メソッド を参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

データ型: double

Output scaling (dB) — 出力信号のスケーリング係数

0 (既定値) | スカラー

デシベル単位の出力信号のスケーリング係数。スカラーとして指定します。このパラメーターは出力信号の電力ゲインをスケーリングします。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターを有効にするには、[Method] を Saleh model または Ghorbani model に設定します。

データ型: double

平滑度係数 — 平滑度係数

0.5 (既定値) | スカラー

平滑度係数。スカラーとして指定します。詳細については、Rapp モデル メソッドを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

データ型: double

Output saturation level — 出力の飽和レベル

1 (既定値) | スカラー

出力の飽和レベル。スカラーとして指定します。詳細については、Rapp モデル メソッドを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

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

データ型: double

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	なし

詳細

無記憶非線形損失

無記憶非線形損失は入力信号の振幅と位相を歪めます。振幅の歪みは、振幅から振幅の変調 (AM/AM) であり、位相の歪みは振幅から位相の変調 (AM/PM) です。

モデル メソッド	無記憶非線形損失
3 次多項式	AM/AM と AM/PM
双曲線正接
Saleh モデル
Ghorbani モデル
Rapp モデル	AM/AM のみ

モデル化された損失は、指定したモデル メソッドに従って、AM/AM と AM/PM の歪みに異なる方法で適用されます。モデルは次のステップを実行して無記憶非線形損失を入力信号に適用します。

1. 信号を入力ゲイン ファクターで乗算します。

   メモ

   入力スケーリング ゲインを入力信号の振幅の逆数に設定して、信号を 1 に正規化できます。

2. 複素信号を振幅と角度のコンポーネントに分解します。

3. 選択されたモデル メソッドに応じて AM/AM 歪みを信号の振幅に適用し、出力信号の振幅を生成します。

4. 選択されたモデル メソッドに応じて AM/PM 歪みを信号の位相に適用し、出力信号の角度を生成します。

   メモ

   このステップは Rapp モデルには適用されません。

5. 新しい振幅と角度のコンポーネントを 1 つの複素信号に結合します。次に、その結果を出力ゲイン ファクターで乗算します。

最初の 4 つのモデル メソッド (3 次多項式、双曲線正接、Saleh モデル、Ghorbani モデル) は、この図に示すとおり、AM/AM と AM/PM 損失を適用します。

Rapp モデル メソッドはこの図に示すとおり、AM/AM 歪みを適用します。

3 次多項式と双曲線正接モデル メソッド

次の図は、3 次多項式と双曲線正接モデル メソッドの AM/PM 変換動作を示しています。

AM/PM 変換は、入力パワー値を、入力パワー レベルの下限と上限の間で線形にスケーリングします。この範囲外では、AM/PM 変換は入力パワーの下限と上限に応じた定数値となり、それぞれ 0 と (AM/PM conversion) × (upper input power limit – lower input power limit) です。

Saleh モデル メソッド

この図は、Saleh モデル メソッドに対する AM/AM 動作 (AM/AM 歪みの入力電圧に対する出力電圧) と AM/PM 動作 (AM/PM 歪みの入力電圧に対する出力位相) を示しています。

AM/AM パラメーター (α_AMAM および β_AMAM) は、以下を使用した入力信号の振幅の歪みを計算するのに使用されます。

$$F_{\text{AMAM}}(u)=\frac{{\alpha }_{\text{AMAM}}\times u}{1+{\beta }_{\text{AMAM}}\times u^2}\text{,}$$

ここで u は、スケーリングされた信号の振幅です。

AM/PM パラメーター (α_AMPM と β_AMPM) は、以下を使用した入力信号の位相の歪みを計算するのに使用されます。

$$F_{\text{AMPM}}(u)=\frac{{\alpha }_{\text{AMPM}}\times u^2}{1+{\beta }_{\text{AMPM}}\times u^2}\text{,}$$

ここで u は、スケーリングされた信号の振幅です。AM/AM と AM/PM に対する α と β パラメーターは同じ名前ですが、異なります。

Ghorbani モデル メソッド

Ghorbani モデル メソッドはこの節で説明するように AM/AM と AM/PM 歪みに適用されます。

AM/AM パラメーター (x₁、x₂、x₃、x₄) は以下を使用して入力信号の振幅の歪みを計算するのに使用されます。

$$F_{\text{AMAM}}(u)=\frac{x_1{u}^{x_2}}{1+x_3{u}^{x_2}}+x_{4}u\text{,}$$

ここで u は、スケーリングされた信号の振幅です。

AM/PM パラメーター (y₁、y₂、y₃、y₄) は以下を使用して入力信号の位相の歪みを計算するのに使用されます。

$$F_{\text{AMPM}}(u)=\frac{y_1{u}^{y_2}}{1+y_3{u}^{y_2}}+y_{4}u\text{,}$$

ここで u は、スケーリングされた信号の振幅です。

Rapp モデル メソッド

Rapp モデル メソッドは、この節で説明するように、AM/AM 歪みを適用します。Rapp モデルは AM/PM 歪みを入力信号に適用しません。

平滑度係数と出力の飽和レベルは、次で求められる入力信号の振幅の歪みを計算するために使用されます。

$$F_{\text{AMAM}}(u)=\frac{g_{\text{lin}}\times u}{{\left(1+{\left(\frac{g_{\text{lin}}\times u}{O_{\text{sat}}}\right)}^{\text{2}S}\right)}^{\text{1/2}S}}\text{,}$$

ここで、

• u は、スケーリングされた信号の振幅です。

• S は、平滑度係数です。

• O_sat は、出力の飽和レベルです。

参照

[1] Saleh, A.A.M. “Frequency-Independent and Frequency-Dependent Nonlinear Models of TWT Amplifiers.” IEEE Transactions on Communications 29, no. 11 (November 1981): 1715–20. https://doi.org/10.1109/TCOM.1981.1094911.

[2] Ghorbani, A., and M. Sheikhan. "The Effect of Solid State Power Amplifiers (SSPAs) Nonlinearities on MPSK and M-QAM Signal Transmission." In 1991 Sixth International Conference on Digital Processing of Signals in Communications, 193–97, 1991.

[3] Rapp, Ch. "Effects of HPA-Nonlinearity on a 4-DPSK/OFDM-Signal for a Digital Sound Broadcasting System." In Proceedings Second European Conf. on Sat. Comm. (ESA SP-332), 179–84. Liege, Belgium, 1991. https://elib.dlr.de/33776/.

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

R2006a より前に導入

参考

ブロック

• Amplifier | I/Q Imbalance

オブジェクト

• comm.MemorylessNonlinearity