Caracterização, modelação e compensação de efeitos de memória lenta em amplificadores de potência baseados em GAN HEMTS

Gallium nitride (GaN) high-electron-mobility transistors (HEMTs) have emerged as the most compelling technology for the transmission of highpower radio-frequency (RF) signals for cellular mobile communications and radar applications. However, despite their remarkable power capabilities, the deployment of GaN HEMT-based RF power amplifiers (PAs) in the mobile communications infrastructure is often ruled out in favor of alternative siliconbased technologies. One of the main reasons for this is the pervasiveness of nonlinear long-term memory effects in GaN HEMT technology caused by thermal and charge-trapping phenomena. While these effects can be compensated for using sophisticated digital predistortion algorithms, their implementation and model-extraction complexity—as well as the power necessary for their real-time execution—make them unsuitable for modern small cells and large-scale multiple-input multiple-output transceivers, where the power necessary for the linearization of each amplification element is of great concern. In order to address these issues and further the deployment of high-powerdensity high-efficiency GaN HEMT-based RF PAs in next-generation communications and radar applications, in this thesis we propose novel methods for the characterization, modeling, and compensation of long-term memory effects in GaN HEMT-based RF PAs. More specifically, we propose a method for the characterization of the dynamic self-biasing behavior of GaN HEMTbased RF PAs; multiple behavioral models of charge trapping and their implementation as analog electronic circuits for the accurate real-time prediction of the dynamic variation of the threshold voltage of GaN HEMTs; a method for the compensation of the pulse-to-pulse instability of GaN HEMT-based RF PAs for radar applications; and a hybrid analog/digital scheme for the linearization of GaN HEMT-based RF PAs for next-generation communications applications.Os transístores de alta mobilidade eletrónica de nitreto de gálio (GaN HEMTs) são considerados a tecnologia mais atrativa para a transmissão de sinais de radiofrequência de alta potência para comunicações móveis celulares e aplicações de radar. No entanto, apesar das suas notáveis capacidades de transmissão de potência, a utilização de amplificadores de potência (PAs) baseados em GaN HEMTs é frequentemente desconsiderada em favor de tecnologias alternativas baseadas em transístores de silício. Uma das principais razões disto acontecer é a existência pervasiva na tecnologia GaN HEMT de efeitos de memória lenta causados por fenómenos térmicos e de captura eletrónica. Apesar destes efeitos poderem ser compensados através de algoritmos sofisticados de predistorção digital, estes algoritmos não são adequados para transmissores modernos de células pequenas e interfaces massivas de múltipla entrada e múltipla saída devido à sua complexidade de implementação e extração de modelo, assim como a elevada potência necessária para a sua execução em tempo real. De forma a promover a utilização de PAs de alta densidade de potência e elevada eficiência baseados em GaN HEMTs em aplicações de comunicação e radar de nova geração, nesta tese propomos novos métodos de caracterização, modelação, e compensação de efeitos de memória lenta em PAs baseados em GaN HEMTs. Mais especificamente, nesta tese propomos um método de caracterização do comportamento dinâmico de autopolarização de PAs baseados em GaN HEMTs; vários modelos comportamentais de fenómenos de captura eletrónica e a sua implementação como circuitos eletrónicos analógicos para a previsão em tempo real da variação dinâmica da tensão de limiar de condução de GaN HEMTs; um método de compensação da instabilidade entre pulsos de PAs baseados em GaN HEMTs para aplicações de radar; e um esquema híbrido analógico/digital de linearização de PAs baseados em GaN HEMTs para comunicações de nova geração.Programa Doutoral em Telecomunicaçõe

Pré-distorção neuronal analógica de amplificadores de potência

Mestrado em Engenharia Electrónica e TelecomunicaçõesAs especificações das redes de telecomunicações de quinta geração ultrapassam largamente as capacidades das técnicas mais modernas de linearização de amplificadores de potência como a pré-distorção digital. Por esta razão, esta tese propõe um método de linearização alternativo: um prédistorçor analógico, à banda base, constituído por uma rede neuronal artificial. A rede foi treinada usando três métodos distintos: avaliação de política através de TD(λ), otimização por estratégias de evolução como CMA-ES, e um algoritmo original de aproximações sucessivas. Apesar do TD(λ) não ter produzido resultados de simulação satisfatórios, os resultados dos outros dois métodos foram excelentes: um NMSE entre as funções de transferência pretendida e efetiva do amplificador pré-distorcido até -70 dB, e uma redução total das componentes de distorção do espetro de frequência de um sinal GSM de teste. Apesar das estratégias de evolução terem alcançado este nível de linearização após cerca de 4 horas de execução contínua, o algoritmo original consegue fazê-lo numa questão de segundos. Desta forma, esta tese abre caminho para que se cumpram as exigências das redes de nova geração.Fifth-generation telecommunications networks are expected to have technical requirements which far outpace the capabilities of modern power amplifier (PA) linearization techniques such as digital predistortion. For this reason, this thesis proposes an alternative linearization method: a base band analog predistorter consisting of an artificial neural network. The network was trained through three very distinct methods: policy evaluation using TD(λ), optimization using evolution strategies such as CMA-ES, and an original algorithm of successive approximations. While TD(λ) proved to be unsuccessful, the other two methods produced excellent simulation results: an NMSE between the target and the predistorted PA transfer functions up to -70 dB, and the complete elimination of distortion components in the frequency spectrum of a GSM test signal. While the evolution strategies achieved this level of linearization after about 4 hours of continuous work, the original algorithm consistently does so in a matter of seconds. In effect, this thesis outlines a way towards the meeting of the specifications of next-generation networks

Analog Neural Predistortion of Power Amplifiers

Fifth-generation telecommunications networks are expected to have technical requirements which far outpace the capabilities of modern power amplifier linearization techniques such as digital predistortion. For this reason, this thesis proposes an alternative linearization method: a base band analog predistorter consisting of an artificial neural network trained using the Temporal Difference learning method. A vectorized model of the coupling of Temporal Difference learning (learning of the task) and backpropagation (structural adaptation of the neural network) is presented. While the specifics of the model may be quite complex, its formal simplicity allows for a very quick and straightforward implementation as well as its algorithmic realization, available as an appendix to this thesis. In effect, this thesis outlines a way towards the meeting of the specifications of next-generation networks