Multi Look-Up Table Digital Predistortion for RF Power Amplifier Linearization

Premi extraordinari doctorat curs 2007-2008, àmbit d’Enginyeria de les TICAquesta Tesi Doctoral se centra en el disseny d'un nou linealitzador de Predistorsió Digital (Digital Predistortion - DPD) capaç de compensar la dinàmica i els efectes no lineals introduïts pels Amplificadors de Potència (Power Amplifiers - PAs). Un dels trets més rellevants d'aquest nou predistorsionador digital i adaptatiu consisteix en ser deduïble a partir d'un model de PA anomenat Nonlinear Auto-Regressive Moving Average (NARMA). A més, la seva arquitectura multi-LUT (multi-Taula) permet la implementació en un dispositiu Field Programmable Gate Array (FPGA).La funció de predistorsió es realitza en banda base, per tant, és independent de la banda freqüencial on es durà a terme l'amplificació del senyal de RF, el que pot resultar útil si tenim en compte escenaris multibanda o reconfigurables. D'altra banda, el fet que aquest DPD tingui en compte els efectes de memòria introduïts pel PA, representa una clara millora de les prestacions aconseguides per un simple DPD sense memòria. En comparació amb d'altres DPDs basats en models més computacionalment complexos, com és el cas de les xarxes neuronals amb memòria (Time-Delayed Neural Networks - TDNN), la estructura recursiva del DPD proposat permet reduir el nombre de LUTs necessàries per compensar els efectes de memòria del PA. A més, la seva estructura multi-LUT permet l'escalabilitat, és a dir, activar or desactivar les LUTs que formen el DPD en funció de la dinàmica que presenti el PA.En una primera aproximació al disseny del DPD, és necessari identificar el model NARMA del PA. Un dels majors avantatges que presenta el model NARMA és la seva capacitat per trobar un compromís entre la fidelitat en l'estimació del PA i la complexitat computacional introduïda. Per reforçar aquest compromís, l' ús d'algoritmes heurístics de cerca, com són el Simulated Annealing o els Genetic Algorithms, s'utilitzen per trobar els retards que millor caracteritzen la memòria del PA i per tant, permeten la reducció del nombre de coeficients necessaris per caracteritzar-la. Tot i així, la naturalesa recursiva del model NARMA comporta que, de cara a garantir l'estabilitat final del DPD, cal dur a terme un estudi previ sobre l'estabilitat del model.Una vegada s'ha obtingut el model NARMA del PA i s'ha verificat l'estabilitat d'aquest, es procedeix a l'obtenció de la funció de predistorsió a través del mètode d'identificació predictiu. Aquest mètode es basa en la continua identificació del model NARMA del PA i posteriorment, a partir del model obtingut, es força al PA perquè es comporti de manera lineal. Per poder implementar la funció de predistorsió en la FPGA, cal primer expressar-la en forma de combinacions en paral·lel i cascada de les anomenades Cel·les Bàsiques de Predistorsió (BPCs), que són les unitats fonamentals que composen el DPD. Una BPC està formada per un multiplicador complex, un port RAM dual que actua com a LUT (taula de registres) i un calculador d'adreces. Les LUTs s'omplen tenint en compte una distribució uniforme dels continguts i l'indexat d'aquestes es duu a terme mitjançant el mòdul de l'envoltant del senyal. Finalment, l'adaptació del DPD consisteix en monitoritzar els senyals d'entrada i sortida del PA i anar duent a terme actualitzacions periòdiques del contingut de les LUTs que formen les BPCs. El procés d'adaptació del contingut de les LUTs es pot dur a terme en la mateixa FPGA encarregada de fer la funció de predistorsió, o de manera alternativa, pot ser duta a terme per un dispositiu extern (com per exemple un DSP - Digital Signal Processor) en una escala de temps més relaxada. Per validar l'exposició teòrica i provar el bon funcionalment del DPD proposat en aquesta Tesi, es proporcionen resultats tant de simulació com experimentals que reflecteixen els objectius assolits en la linealització del PA. A més, certes qüestions derivades de la implementació pràctica, tals com el consum de potència o la eficiència del PA, són també tractades amb detall.This Ph.D. thesis addresses the design of a new Digital Predistortion (DPD) linearizer capable to compensate the unwanted nonlinear and dynamic behavior of power amplifiers (PAs). The distinctive characteristic of this new adaptive DPD is its deduction from a Nonlinear Auto Regressive Moving Average (NARMA) PA behavioral model and its particular multi look-up table (LUT) architecture that allows its implementation in a Field Programmable Gate Array (FPGA) device.The DPD linearizer presented in this thesis operates at baseband, thus becoming independent on the final RF frequency band and making it suitable for multiband or reconfigurable scenarios. Moreover, the proposed DPD takes into account PA memory effects compensation which representsan step forward in overcoming classical limitations of memoryless predistorters. Compared to more computational complex DPDs with dynamic compensation, such Time-Delayed Neural Networks (TDNN), this new DPD takes advantage of the recursive nature of the NARMA structure to relax the number of LUTs required to compensate memory effects in PAs. Furthermore, its parallel multi-LUT architecture is scalable, that is, permits enabling or disabling the contribution of specific LUTs depending on the dynamics presented by a particular PA.In a first approach, it is necessary to identify a NARMA PA behavioral model. The extraction of PA behavioral models for DPD linearization purposes is carried out by means of input and output complex envelope signal observations. One of the major advantages of the NARMA structure regards its capacity to deal with the existing trade-off between computational complexity and accuracy in PA behavioral modeling. To reinforce this compromise, heuristic search algorithms such the Simulated Annealing or Genetic Algorithms are utilized to find the best sparse delays that permit accurately reproducing the PA nonlinear dynamic behavior. However, due to the recursive nature of the NARMA model, an stability test becomes a previous requisite before advancing towards DPD linearization.Once the PA model is identified and its stability verified, the DPD function is extracted applying a predictive predistortion method. This identification method relies just on the PA NARMA model and consists in adaptively forcing the PA to behave as a linear device. Focusing in the DPD implementation, it is possible to map the predistortion function in a FPGA, but to fulfill this objective it is first necessary to express the predistortion function as a combined set of LUTs.In order to store the DPD function into a FPGA, it has to be stated in terms of parallel and cascade Basic Predistortion Cells (BPCs), which are the fundamental building blocks of the NARMA based DPD. A BPC is formed by a complex multiplier, a dual port RAM memory block acting as LUT and an address calculator. The LUT contents are filled following an uniform spacing procedure and its indexing is performed with the amplitude (modulus) of the signal's envelope.Finally, the DPD adaptation consists in monitoring the input-output data and performing frequent updates of the LUT contents that conform the BPCs. This adaptation process can be carried out in the same FPGA in charge of performing the DPD function, or alternatively can be performed by an external device (i.e. a DSP device) in a different time-scale than real-time operation.To support all the theoretical design and to prove the linearization performance achieved by this new DPD, simulation and experimental results are provided. Moreover, some issues derived from practical experimentation, such as power consumption and efficiency, are also reported and discussed within this thesis.Award-winningPostprint (published version

Digital Filter Design Using Improved Teaching-Learning-Based Optimization

Digital filters are an important part of digital signal processing systems. Digital filters are divided into finite impulse response (FIR) digital filters and infinite impulse response (IIR) digital filters according to the length of their impulse responses. An FIR digital filter is easier to implement than an IIR digital filter because of its linear phase and stability properties. In terms of the stability of an IIR digital filter, the poles generated in the denominator are subject to stability constraints. In addition, a digital filter can be categorized as one-dimensional or multi-dimensional digital filters according to the dimensions of the signal to be processed. However, for the design of IIR digital filters, traditional design methods have the disadvantages of easy to fall into a local optimum and slow convergence. The Teaching-Learning-Based optimization (TLBO) algorithm has been proven beneficial in a wide range of engineering applications. To this end, this dissertation focusses on using TLBO and its improved algorithms to design five types of digital filters, which include linear phase FIR digital filters, multiobjective general FIR digital filters, multiobjective IIR digital filters, two-dimensional (2-D) linear phase FIR digital filters, and 2-D nonlinear phase FIR digital filters. Among them, linear phase FIR digital filters, 2-D linear phase FIR digital filters, and 2-D nonlinear phase FIR digital filters use single-objective type of TLBO algorithms to optimize; multiobjective general FIR digital filters use multiobjective non-dominated TLBO (MOTLBO) algorithm to optimize; and multiobjective IIR digital filters use MOTLBO with Euclidean distance to optimize. The design results of the five types of filter designs are compared to those obtained by other state-of-the-art design methods. In this dissertation, two major improvements are proposed to enhance the performance of the standard TLBO algorithm. The first improvement is to apply a gradient-based learning to replace the TLBO learner phase to reduce approximation error(s) and CPU time without sacrificing design accuracy for linear phase FIR digital filter design. The second improvement is to incorporate Manhattan distance to simplify the procedure of the multiobjective non-dominated TLBO (MOTLBO) algorithm for general FIR digital filter design. The design results obtained by the two improvements have demonstrated their efficiency and effectiveness

A Brief Analysis of Gravitational Search Algorithm (GSA) Publication from 2009 to May 2013

Gravitational Search Algorithm was introduced in year 2009. Since its introduction, the academic community shows a great interest on this algorith. This can be seen by the high number of publications with a short span of time. This paper analyses the publication trend of Gravitational Search Algorithm since its introduction until May 2013. The objective of this paper is to give exposure to reader the publication trend in the area of Gravitational Search Algorithm

Optimum and heuristic synthesis of multiple word-length Architectures

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An iterated tabu search algorithm for the design of fir filters

« RÉSUMÉ : Les systèmes modernes de télécommunication sans fils occupent une place majeure dans la société actuelle. Dans les dernières années, la complexité des outils qui en découlent n'a cessé d'augmenter car, en plus de prendre en charge les tâches basiques de communication vocale, ceux-ci doivent également supporter une quantité croissante de modules et d'applications parallèles (connexion internet, capture vidéo, guidage par satellite, etc.). En conséquence, l'évolution rapide subie par ces outils qui, dans la majorité des cas, sont alimentés par batteries, a singulièrement accru l'importance du rôle joué par la consommation énergétique, et a ainsi fait de l'efficacité énergétique et de l'informatique éco-responsable des caractéristiques essentielles dans les développements récents de la micro-éléctronique. Afin d'offrir une solution à ces problèmes énergétiques, une partie des recherches s'est focalisée sur la conception de filtres numériques efficaces. Les filtres numériques sont la pierre angulaire de tous les systèmes de traitement de signal numérique. Chaque filtre est implanté par un circuit intégré, qui, lui-même, est composé d'une liste d'éléments de base incluant des additionneurs, des multiplicateurs, des inverseurs, etc. La piste principale suivie par les chercheurs dans le but de réduire la quantité d'énergie consommée par les filtres numériques propose de remplacer les multiplicateurs dans les circuits par des éléments moins énergivores, tels que des additionneurs, des décaleurs et des inverseurs. L'objectif des méthodes introduites dans ce sens consiste généralement à remplacer les multiplicateurs tout en utilisant le moins d'additionneurs possible. En effet, en l'absence de multiplicateurs dans les circuits, les additionneurs deviennent l'élément le plus demandant en ressource énergétique. Dans les faits, la quantité d'additionneurs contenue dans un circuit sans multiplicateurs, aussi connue comme son coût en additionneurs, est communément utilisée afin d'estimer sa consommation énergétique. Nos travaux se concentrent sur la conception de filtres numériques sans multiplicateurs énergétiquement efficaces. Ils se décomposent en deux contributions majeures: un nouveau modèle de représentation efficace des circuits intégrés, et un algorithme innovateur destiné à la conception de filtres numériques efficaces. Dans un premier temps, notre modélisation des circuits sous la forme de graphes pondérés a l'avantage d'offrir une représentation concise des circuits intégrés, tout en annulant la symétrie présente dans les modèles de représentation actuels.Dans un second temps, notre métaheuristique, qui combine à la fois une recherche tabou et une recherche tabou itérée, offre un contrôle direct du niveau d'énergie consommée par le circuit qu'elle construit, en fixant la quantité d'additionneurs qu'il contient avant le démarrage du processus de conception. En outre, contrairement aux méthodes existantes, notre approche ne se réfère à aucune architecture spécifique afin de concevoir un circuit. Ce degré de liberté permet à notre méthode d'atteindre une optimisation plus globale de la structure du circuit en comparaison des autres méthodes et, ainsi, de posséder un contrôle plus précis de sa consommation énergétique. L'algorithme proposé est testé sur un jeu de données contenant plus de 700 filtres de complexité variée. Les résultats obtenus démontrent les performances élevées de notre approche car, en se basant sur le coût en additionneurs, dans plus de 99% des cas, notre méthode conçoit des filtres numériques avec un niveau de consommation énergétique total équivalent au niveau induit uniquement par l'architecture à laquelle les méthodes actuelles se réfèrent. En parallèle, notre méthode fournit également un meilleur contrôle de la longueur de mot interne dans les circuits, qui représente un autre aspect crucial de leur efficacité énergétique. La comparaison avec l'algorithme Heuristic cumulative benefit (Hcub) qui, à ce jour, est la méthode la plus performante montre que les filtres construits par notre algorithme utilisent 55% moins d'additionneurs que Hcub, tout en réduisant la taille de ces additionneurs de 33%. Ces améliorations sont obtenues au simple coût d'une augmentation de 17% du nombre de délais dans les circuits. Cependant, la consommation énergétique d'un délai étant de l'ordre de 20% de celle d'un additionneur, si l'on considère le nombre et la taille des additionneurs ainsi que la quantité de délais inclus dans nos circuits afin d'estimer leur consommation énergétique, on peut s'attendre à une économie globale de l'ordre de 65% en comparaison de la meilleure méthode actuelle.»----------«ABSTRACT : In today's modern society, we rely on wireless telecommunication devices that use applications and modules to perform many different tasks and are growing in their complexity day by day. Consequently, the fast evolution of these devices, which, most of the time, are battery-powered, drastically increased the importance of their energy consumption and made energy efficiency and green computing essential features of recent developments in microelectronics. To deal with the related issues, many researchers have focused their attention to designing energy-efficient digital filters, which are essential building blocks of all digital signal processing systems. Any digital filter is implemented by an integrated circuit composed by a list of basic elements, including adders, multipliers, shifts, etc. One of the paths that researchers have followed in order to decrease the amount of energy used by the integrated circuits was to replace the multipliers in the circuit structure with less energy-consuming elements such as adders, shifts and inverters. The goal of these methods is usually to perform the replacement of multipliers while using the least amount of adders, as, for multiplierless circuits, adders become the most energy-consuming elements. In fact, the quantity of adders contained in a multiplierless circuit, also known as its adder cost, is commonly used as an estimate of its power consumption. In our research we focus on energy-efficient multiplierless filters. Our work has two main contributions: a new model to efficiently represent integrated circuits, and an innovative algorithm to design efficient digital filters. On one hand, the main advantage of our new graph-based model is that it is able to represent any integrated circuit in a concise form, while avoiding symmetry in the representation. On the other hand, our metaheuristic, that combines both a tabu search and an iterated tabu search, offers a direct control of the level of energy consumed by the circuits it constructs, by fixing the number of adders that they contain. Besides, unlike other existing methods used for designing multiplierless filters, our approach does not refer to any specific architecture in the corresponding circuit structure. This degree of freedom allows our method to have a more globalized view on the optimization of circuit structure compared to the other methods, and thus, a better control on its power consumption. The proposed algorithm is tested on a benchmark containing more than 700 filters of different orders of complexity. The obtained results demonstrate the high accuracy of the proposed approach as, based on the adder cost estimation, in more than $99\%$ of the cases our method designs integrated circuits with a level of energy consumption equivalent to those implied only by the most accurate circuit architectures from which existing algorithms build their circuits, and absolutely no deviation from the desired filtering specifications. In parallel, our method also provides a better control of the internal wordlength in the circuits, which is another crucial point to improve the energy-efficiency. The comparison to the current state-of-the-art algorithm Heuristic cumulative benefit (Hcub) when designing all the benchmark filters shows that filters constructed with our algorithm are using 55% less adders than Hcub, while decreasing their size by 33%. This improvement can be reached at the cost of an increase of 17% in the number of delays in the circuits. However, by considering the number and the size of adders used in the circuit as well as the quantity of delays it contains as an estimate of the power consumed by the circuit, assuming that the energy consumption of a delay is in the order of 20% of the consumption of an adder, we can approximately expect an overall energy saving of 65% in our circuits compared to the best current method