Behavioral modeling techniques for power amplifier digital pre-distortion

Abstract. The dramatic increase in the capacity of telecommunication networks has increased the requirements of the devices, one example of which is the continuously widening bandwidth. Using broadband signals requires often high linearity from the transmitter — and especially from the power amplifier at the end of the transmitter chain — but at the same time, it should operate as efficiently as possible. The power amplifier is the most power consuming component in the transmitter and inherently nonlinear, so its linearization is an essential part of the overall system performance. Of the current linearization techniques, digital pre-distortion has established itself as the most common tool for providing better linearity and efficiency in a power amplifier and transmitter. In this thesis, the performance of power amplifier models used in digital pre-distortion was investigated and their differences compared to the more complex reference model used in the actual base station product. The aim of this thesis was to create a behavioral model that corresponds the physical component as accurately as the reference model. This behavioral model could be used for example to design and optimize a power amplifier and linearization algorithm without the need for the secret model for the product. This, in its turn, would result in more efficient work with third parties such as component vendors and reduce the linearization time. The performance parameters of the behavioral models were introduced at the beginning of the thesis. These were also used in later parts to analyse the measurement results. Power amplifier linearization measurements were performed under laboratory conditions on a MATLAB® test bench. From the results, it was found that the use of a simple memoryless behavioral model is not enough to describe the physical nonlinear component with sufficient accuracy. The results also showed that the complexity of the model reduces its accuracy if the model coefficients are not correctly positioned. In this thesis, we succeeded in creating a memory model that describes the reference model sufficiently accurately on several meters, taking into account also the memory effects of the power amplifier. This thesis thus provides a good basis for further development of the actual modeling tool for product projects.Tehovahvistimen käyttäytymistason mallinnustekniikat esisärötyksen tueksi. Tiivistelmä. Tietoliikenneverkkojen kapasiteetin räjähdysmäinen kasvu on lisännyt laitteiden vaatimuksia, joista yhtenä esimerkkinä on jatkuvasti suureneva kaistanleveys. Laajakaistaiset signaalit vaativat usein lähettimeltä — ja etenkin lähettimen loppupäässä olevalta tehovahvistimelta — korkeaa lineaarisuutta, mutta samalla sen on toimittava mahdollisimman tehokkaasti. Tehovahvistin on lähettimen eniten tehoa kuluttava komponentti ja luonnostaan epälineaarinen, joten sen linearisointi on oleellinen osa koko systeemin suorituskykyä. Nykyisistä linearisointitekniikoista digitaalinen esisärötys on vakiinnuttanut paikkansa yleisimpänä työkaluna paremman lineaarisuuden ja tehokkuuden saavuttamiseksi tehovahvistimessa. Tässä diplomityössä tutkittiin digitaalisessa esisärötyksessä käytettävien käyttäytymistason tehovahvistinmallien suorituskykyjä ja niiden eroja varsinaisessa tukiasematuotteessa käytettävään, monimutkaisempaan referenssimalliin verrattuna. Työn tavoitteena oli luoda käyttäytymismalli, jolla voidaan kuvata fyysistä komponenttia yhtä tarkasti kuin referenssimallilla. Mallia voitaisiin käyttää esimerkiksi uuden tehovahvistimen suunnittelussa ilman, että kaupalliseen tuotteeseen tulevaa, salaista referenssimallia on tarve käyttää. Näin voitaisiin tehostaa työskentelyä ulkopuolisten tahojen, kuten komponenttitoimittajien kanssa ja vähentää linearisointiin käytettävää aikaa. Työn alussa esiteltiin käyttäytymismallien suorituskykyparametrit, joita käytettiin mittaustulosten analysointiin. Tehovahvistimien linearisointimittaukset suoritettiin laboratorio-olosuhteissa MATLAB®-testipenkissä. Mittauksissa todettiin, että yksinkertainen, muistiton käyttäytymismalli ei riitä kuvaamaan fyysistä komponenttia riittävän tarkasti. Tuloksista pääteltiin myös, että liian kompleksinen malli heikentää sen tarkkuutta. Työssä onnistuttiin luomaan muistillinen käyttäytymismalli, joka kuvaa referenssimallia riittävän tarkasti usealla eri mittarilla tarkastellen — huomioiden osaltaan myös tehovahvistimen muistiefektejä. Tämä opinnäytetyö tarjoaa siis hyvän pohjan varsinaisen mallinnustyökalun jatkokehitykselle tuoteprojekteihin