DISEÑO DE SISTEMAS DE PREDISTORSIÓN DIGITAL ADAPTATIVA
J. Cristi(i), F. Anze(ii) (i)(ii) INTI Electrónica e Informática (i)jcristi@inti.gob.ar, (ii)fanze@inti.gob.ar
Introducción
Los sistemas de comunicaciones (SC) modernos son capaces de generar señales, digitalmente, que transmiten una gran cantidad de datos en muy poco tiempo. Si bien esto satisface la enorme demanda de velocidad que el mercado exige, estas señales poseen una debilidad: un elevado factor de cresta (FC); es decir que tienen altos valores pico en relación a los valores promedio de la señal (ver Fig. 1.a).
Las señales con alto FC son fácilmente distorsionadas por las alinealidades de los amplificadores de potencia (PA) que las transmiten, corrompiéndose así la información que transportan (ver Fig. 1.b).
A su vez el PA del transmisor está diseñado para maximizar su eficiencia, minimizando así
Figura 1: a)Distribución de amplitud de una señal
0(con un alto FC) y la misma atenuada 1.b)Transferencia de un PA lineal (línea punteada) y la de un PA real (línea continua). c) Eficiencia del PA
los costos de energía o prolongando la
duración de la carga de la batería. Es sabido
que los PA obtienen máxima eficiencia cuando
operan de forma no lineal (ver Fig. 1-c).
Aunque se esté dispuesto a utilizar un PA
de baja eficiencia con tal de gozar de
linealidad, se termina requiriendo de un
complejo y costoso sistema de refrigeración, y
aún así sus componentes deben disipar tanto
calor que su vida útil suele ser menor y
requiere mayor mantenimiento. Además, al
trabajar sólo en la región lineal del PA se
terminan
sobredimensionando
las
especificaciones de diseño para que al limitar la
operación se alcancen los requisitos
necesarios. Todos estos aspectos redundan en
un alto costo de fabricación y de
mantenimiento, muchas veces inviable para
cualquier aplicación comercial.
Esto establece una relación de compromiso
aparentemente infranqueable entre la linealidad
y la eficiencia del PA en SC de alta velocidad.
La predistorsión digital (DPD) es una
técnica de linealización que logra,
simultáneamente, mitigar la distorsión no lineal
inherente de los transmisores, y mejorar la eficiencia energética de los mismos.
El método consiste en distorsionar digitalmente la señal, antes de ser enviada al transmisor, con una distorsión inversa a la del transmisor. De esta forma se puede operar el PA en la zona de máxima eficiencia, cuyas no linealidades serán compensadas, obteniéndose un sistema equivalente lineal y eficiente (ver Fig. 2).
Figura 2: Idea básica de la predistorsión
Objetivos
1.Implementar una plataforma para la
simulación, caracterización y comparación de
sistemas de DPD para su I+D.
2.Implementar un DPD e integrarlo al transmisor de TV digital desarrollado previamente por la unidad técnica.
Descripción
En concreto esta distorsión inversa debe ser
exactamente la función inversa a la del PA: si el
PA distorsiona según una función , la DPD
debe ser según la inversa de ,
¹. Un
DPD distinto sólo empeoraría el problema.
Modelado Suponemos que
es
aproximable por una familia de funciones
parametrizables por un vector conocida como
modelo. Los modelos
se clasifican en
estáticos y dinámicos. Los últimos, si bien son
más complejos, son indispensables para la
predistorsión de los PA más modernos. Aprendizaje A partir de una muestra de
datos de los valores de entrada y de salida del
PA, se puede encontrar el vector que define
la que mejor aproxima a (e.g. utilizando
un ajuste por cuadrados mínimos (LS)).
El aprendizaje se puede fragmentar,
partiendo los datos en bloques, y repitiendo
sucesivos aprendizajes más pequeños.
Inversión conociendo
, podemos
encontrar la función inversa
¹ (la pre-
distorsión). Este paso depende del modelo que
hayamos elegido anteriormente, y en algunos
casos no existe una solución analítica. Método indirecto Una alternativa es
identificar directamente la inversa de la
distorsión
¹, poniendo los datos de salida
a la entrada, y viceversa. Adaptativo Como las características del PA
varían a lo largo del tiempo (e.g. por
temperatura, envejecimiento, humedad), la
identificación debe repetirse permanentemente.
El aprendizaje continuo en bloques (o incluso
muestra a muestra) logra adaptarse a estas
variaciones en cada iteración.
Implementación
Un DPD adaptativo (DPDa) se podría implementar en un:
muDSP microprocesador optimizado para el procesamiento de señales (DSP).
FPGA dispositivo reconfigurable para generar unidades de hardware digital, capaces de realizar DSP en paralelo.
PC hoy una PC dotada de las interfaces adecuadas puede realizar DSP on-line.
ASIC diseño de un circuito integrado de aplicación específica.
Un DPDa debe realizar un procesamiento de gran complejidad entre muestra y muestra. En los SC modernos esta ventana temporal varía entre 0.05y1 .Ningún procesador lineal puede realizar la cantidad de operaciones necesarias en ese tiempo. Queda entonces el ASIC y la FPGA. En una instancia de desarrollo el diseño sobre FPGA elimina muchas dificultades de los ASIC y es directamente integrable a mercados de baja producción. Y si se llegara a tratar con un mercado masivo, el desarrollo en FPGA es migrable a un ASIC para minimizar costos. Por lo que la elección final es la FPGA.
Además de la plataforma de procesamiento la implementación requiere un front-end de RF para excitar y muestrear el PA.
Resultados
Ya se simularon y compararon diversos
DPDa, con modelos estáticos, utilizando las siguientes métricas:
EM el error de modelado es el error entre la mejor predicción del modelo y la salida real del PA. Llamamos EMM al EM mínimo.
Complejidad de modelo el costo computacional (CC) de predecir la salida del PA en cada instante.
Convergencia la cantidad de muestras necesarias para hallar el modelo con EMM.
Complejidad de aprendizaje CC de cada iteración de aprendizaje.
Ilustrativamente, se presentan algunas
simulaciones realizadas: en la fig. 3 se compara la dispersión en la constelación (ligada al EMM) de un SC OFDM 64-QAM, sin DPD y su evolución con DPDa. En la fig. 4 se muestra la convergencia del EM al EMM de tres algoritmos de aprendizaje distintos: LMS, NLMS y RLS.
Figura 3: Constelación sin y con DPDa.
Figura 4: Convergencia de NLMs, RLS y LMS.
Aún resta simular DPDa con modelos dinámicos.
La implementación del DPDa se encuentra en una etapa inicial: Se realizará sobre una FPGA Virtex 6 LX240T, y ya se adquirió una placa de front-end de RF AD-FMCOMMS3 para excitar y muestrear el PA.
Conclusiones
La DPDa es hoy el método que permite transmisores simultáneamente eficientes y de alta velocidad. Tiene un impacto directo sobre el costo de producción, de operación y energético de todos los SC que nos rodean. Su incorporación afecta otras áreas como el diseño de PA que maximizan su eficiencia, sabiendo que sus alinealidades serán compensadas por un DPDa.
La I+D de DPDa no solo es clave para la comprensión de los equipos y sistemas que la unidad tendrá que ensayar en un futuro, sino que es un conocimiento transferible al sector privado, brindándole un alto valor agregado a productos nacionales.
Bibliografía
J. Wood, "Digital pre-distortion of RF power amplifiers," 2017 IEEE Topical Conference on RF/Microwave Power Amplifiers for Radio and Wireless Applications (PAWR), Phoenix, AZ, 2017, pp. 1-3. doi: 10.1109/PAWR.2017.7875557
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