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Figure 1

   

摘要

LTE和5G等无线通信标准强调更高的数据速率和频谱效率，促使无线原始设备制造商(OEM)采用正交频分多路复用(OFDM)等新传输格式。然而，由于峰均功率比(PAPR)高，5G信号及其包络中的大幅波动特别容易受到非线性功率放大器(PA)失真的影响。对于高PAPR信号，PA非线性可产生严重的信号失真，导致误码率(BER)增加和信噪比降低。本文将介绍PAPR及其来源、PAPR对传输线路中的射频组件的影响，并讨论如何消除PAPR或者至少减轻其对信号链的影响。

引言

在一些较新的调制格式中，包括OFDM和各种形式的正交幅度调制(QAM)等，信号包络会出现大幅波动，导致信号的PAPR较高。在非线性PA上处理高PAPR信号会引起频谱再生。频谱再生是指原始输入中没有的、因增益压缩而产生的新频率。高PAPR会引起带内失真，从而导致整个系统的BER性能下降。我们将探讨一种解决方案，通过使用数字预失真(DPD)和削峰(CFR)引擎来帮助在效率和线性度之间找到适当的系统平衡点。

广泛应用的OFDM调制

在LTE和5G系统中，载波聚合（即并行传输多个载波）用于提高带宽和数据速率。OFDM调制是一种非常成熟且广泛使用的多载波传输技术，能够优化频率效率，并减轻多路径反射对接收器信号解调能力的影响。使用OFDM时，最终波形是承载信息的子载波的正交总和，其中每个子载波有其各自的中心频率和调制方案。在时间域中，子载波的峰值有时会对齐，从而形成大的聚合OFDM波形峰值。OFDM的一个独有特性是子载波波形是正交组合波形，因此一个子载波的零点（或零幅度）与其他子载波的峰值吻合，如图1所示。由此实现了相对高效的通道带宽使用率，与传统单载波调制相比，具有更高的频谱效率。

OFDM还有多个其他优势，包括对多径衰落的良好抗干扰能力。然而，OFDM调制面临的一个主要问题是传输波形存在较高的PAPR。图2显示了各种常见移动通信技术或调制类型的PAPR。可以看到，随着新标准或调制技术的出现，典型的PAPR一直稳步增加。

OFDM信号中的PAPR

如前所述，通过OFDM调制实现的载波聚合用于提高5G系统中的带宽和数据速率。此外，OFDM会产生具有非恒包络的信号，可能会导致高PAPR，从而造成系统损坏。如果未适当指定射频信号线路中的射频功率元件（尤其是PA）来处理预期电压峰值，射频功率元件可能会失效。高PAPR会将PA驱动到深度饱和状态（即非线性工作区域），导致PA的效率降低，从而产生失真，造成信号的频谱扩展。对于非恒包络数字调制方案而言，PA的线性度一直是关键的设计考量。图3显示了在 ADRV9040发射器输出端采集的时域LTE 64-QAM信号。

互补累积分布函数

鉴于OFDM的形式，OFDM信号需要采用统计方法进行正确测量。互补累积分布函数(CCDF)用于评估射频信号链中PAPR的抑制效果。图4a所示为LTE下行链路10 MHz带宽和64 QAM子载波调制信号的传输波形。图4b中的CCDF显示，在0.01%的时间内，信号功率比平均功率高至少7.4 dB。理论最大峰值出现在概率为0%时，在图中未定义。曲线在PAPR约为7.4 dB时与x轴相交（0.01%，或概率为10e^-4），表示每一万个样本中有一个样本功率预计将比平均功率高7.4 dB以上。

仔细观察CCDF图就会发现，y轴是累积概率，通常绘制在对数坐标系中；而x轴是功率，以dB为单位进行绘制。CCDF图显示了信号功率等于或高于平均功率的概率或时间百分比。本质上，对于每个功率电平，CCDF图描绘了信号高于平均功率电平的时间长度。随着CCDF曲线向右移动，峰值功率与平均功率之比增加。

CCDF图可验证线性操作，通常在PA之后立即测量。与跟踪不同功率电平下的增益变化的常用方法相比，CCDF图能够更准确地描绘信号压缩。通过对波峰因数出现进行统计分析，设计人员能够利用CCDF图来评估放大器压缩对系统BER和/或误差矢量幅度(EVM)的影响。

PAPR为什么重要？

PA在本质上是非线性的，需要权衡线性度与效率。常见的非线性问题有增益压缩和相位失真，包括带内失真和带外失真。此类因素都会导致系统的BER性能下降，并引起带外频谱再生，从而产生相邻通道干扰并违反监管机构制定的带外发射标准。

在测试PA时，输入幅度逐渐增加，直到测量的比率降低1 dB（代表1 dB增益压缩）。1 dB压缩点是关键的品质因数，为射频设计人员提供了关于放大器性能的参考依据。本质上，放大器的1 dB压缩点被定义为器件的增益较其小信号值降低1 dB时的输出功率。该参数常用作放大器开始出现非线性的参考点，约等于放大器的最大可用峰值输出功率。因此，许多射频设计人员预估的PA最大工作输出功率通常比其1 dB压缩点小几个dB。因此，为了避免具有高PAPR的信号使PA变得饱和，找到PA的1 dB压缩点至关重要。PAPR也被称为波峰因数。图5所示为标明1 dB压缩点的AM-AM曲线。

当设计人员评估了PA并确定了1 dB压缩点后，需要通过输入功率回退操作，使PA工作在其线性区域（例如，在工作曲线的线性部分以较低功率运行PA），从而避免频谱再生，对吗？并不完全是！

在远离PA饱和点的情况下对输入功率进行回退操作，确实有助于避免前面提到的所有非线性问题，但也会导致效率大幅降低，并增加发热量。通过增加系统功耗来解决效率低下的问题并非一种可行的权衡方案。如图2所示，随着标准机构制定新的 调制方案来更好地利用现有频谱，信号的波峰因数水平会越来越高。因此，从长远来看，使用PA回退策略并不可行。本文下一部分将讨论两种实现策略，这两种策略结合使用时，能够让PA在达到其饱和点的情况下，仍保持良好的线性度并显著提高效率。第一种策略是使用幅度削波技术来降低PAPR，第二种策略是在预期功率范围内对PA的非线性响应进行线性化。

大获成功的数字前端解决方案的两个特性

无线数字前端(DFE)系统涵盖广泛的子系统，包括DPD、数字上变频(DUC)、数字下变频(DDC)和CFR。此外，还有其他一些重要方面，比如直流失调校准、脉冲整形、镜像抑制、数字混频、延迟/增益/不平衡补偿、误差校正和其他相关模块。DPD电路利用在PA输出端采集的数据来对PA输出进行线性化处理。DPD允许PA更高效地运行，从而提高系统线性度，而CFR有助于限制信号PAPR。在使用CFR缩小了信号的动态范围后，接着使用DPD引擎，使得PA能够在线性区域以上运行。虽然每个模块都涵盖了DFE的一些主要特性，但本文的这一部分将重点关注CFR和DPD模块。

削峰

OFDM波形的大部分输入信号将在PA的线性范围内。然而，如前所示，信号的峰值可能超出了PA的线性工作范围，会对系统造成损坏，引发长期可靠性问题。再次强调，有必要在尽可能高的输入功率下驱动PA，但又不使其饱和。为了避免因峰值造成的饱和，使用了CFR，此时不是衰减整个信号，而是只衰减高于PA线性范围的信号部分。简而言之，CFR有助于使PA保持线性。

当峰值得到抑制时，会产生恒定的输出功率，从而确保信号保持在PA的线性范围内。请注意，CFR不是线性化技术，而是效率改进方案。得到有效实现时，CFR可消除发射信号的峰值，以降低峰均比，同时仍遵守目标频谱发射屏蔽要求、邻道功率比和EVM规范。图6所示为检测到的高于阈值电平的信号峰值。峰值的幅度降低到某个目标值以下。之后，通常会进行滤波，以便对信号频谱进行整形。

CFR的缺点在于削波会造成带内信号失真和带外辐射，带内信号失真会导致BER性能下降，而带外辐射会对相邻通道施加带外干扰信号。简而言之，削波的后果是信号ACLR和EVM变差。为了减少带外辐射，通常会对削波的信号进行滤波，但其代价是峰值再生。

数字预失真

借助DPD，PA能够在饱和区运行，且不影响其线性特性。如此一来，射频设计人员能够在高效的非线性PA区域操作其系统，同时保留OFDM调制所需的发射信号线性度。换句话说，通过DPD，PA的线性区域得以扩展。通过对PA的反向AM-AM和AM-PM特性进行建模，DPD引擎可生成预失真器系数。本质上，DPD专注于提高 PA在其峰值效率点运行时产生的信号质量。DPD旨在引入反向非线性来补偿PA增益。具体而言，就是在输入波形中引入精确的反失真来补偿PA的带内非线性产物，从而提高非线性PA的线性度。图7显示了用于对PA响应进行线性化的DPD构想。

这项技术的工作原理是对数字域中传输的数据进行预失真处理，从而消除模拟域中因PA压缩造成的失真。实现DPD的方法既包括基本查找表(LUT)等简单的方案，也包括实时信号处理方法等更复杂的方案。DPD的实现可分为无记忆模型和有记忆模型。

无记忆的DPD

无记忆的DPD仅根据当前样本校正IQ样本的幅度和相位。严格无记忆的PA可通过AM-AM和AM-PM转换进行表征。瞬时非线性通常通过PA的AM-AM和AM-PM响应进行表征，其中PA的输出信号幅度和相位偏差是其当前输入信号幅度的函数。因此，无记忆的PA可通过AM-AM和AM-PM响应进行表征。所得到的测量值用于创建LUT数据，将每个输入功率/相位组合与产生目标线性输出所需的功率/相位关联起来。无记忆DPD的优势在于，可以通过查找表简单。图7a和7b分别显示了在包含4096个样本的2× 100 MHz、400 MHz带宽数据集上，PA在应用和未应用DPD校正的情况下的AM-AM响应。

有记忆的DPD

随着发射信号带宽变宽，PA将开始表现出记忆效应。在偏置网络、去耦电容、电源电路等特定组件中，记忆效应体现为不一致的频率响应，或者可归因于有源器件的热常数。因此，PA的当前输出不仅取决于当前输入，还取决于过去的输入值。出现这种情况时，PA已成为有记忆的非线性系统。有记忆的DPD根据先前的多个样本及其相互依赖关系来校正IQ数据样本的幅度与相位。PA的响应通常不仅取决于当前信号幅度，还取决于先前样本的幅度。因此，数字预失真器也需要具有记忆结构，而这正是DPD数学运算的核心基础。Volterra级数是最普遍的多项式型有记忆非线性函数，用于建立具有记忆的非线性系统模型。因此，使用Volterra级数是引入记忆的常用方法。如需详细探讨使用Volterra级数对PA失真进行建模背后的数学细节（不在本文范围内），请参阅Masterson (2022)。²

助力轻松设计5G射频信号链的框架

ADRV9040射频收发器提供了简化的框架，用于轻松设计、实现和测试5G通信系统的射频信号链线路。分立式大规模MIMO系统采用分立的部署形式中，需要四个芯片级，包括射频收发器、DFE FPGA、基带FPGA/ASIC和控制FPGA。由于这款收发器集成了DFE，因此不需要像竞品分立解决方案那样使用多个FPGA，在竞品分立 解决方案中，DPD、CFR、DUC和DDC模块在计算机代码中实现。而且，实现FPGA通常成本高昂且非常耗电。使用了这款高度集成的射频收发器后，便不再需要此类耗电量大的专用FPGA。在本文的这一部分，我们将重点介绍这款射频收发器及其框架，可用于检查典型PA增益线路，通过在器件内部实现寄存器写入，对噪声限值进行合理性检查。

这款高度集成的射频捷变收发器片上系统(SoC)提供八个发射器、两个用于监测发射器通道的观测接收器、八个接收器、集成式本振(LO)和时钟频率合成器和数字信号处理功能，形成了具备强大数字前端功能的完整收发器。这款器件具有高射频性 能和低功耗，可满足小型蜂窝无线电单元(RU)、宏基站4G/5G RU和大规模MIMO RU等蜂窝基础设施应用的需求。完整的收发器子系统包括自动和手动衰减控制、直流失调校正、正交误差校正及数字滤波功能。这款收发器具有完全集成的数字前端，支持一些关键模块，包括DPD（高达400 MHz IBW）、高性能三级CFR引擎、集成数字下变频和数字上变频（二者都能支持多达八个组件载波）。这款器件适用于小型蜂窝单频段、多频段、TDD大规模MIMO和宏基站RU设备中的TDD/FDD的部署/应用。图9所示为总体的功能框图。

基于ZIF的架构

ADRV9040的发射和接收信号路径采用零中频(ZIF)架构，具有适合非连续多载波RU应用的宽带宽和动态范围。ZIF架构具有低功耗+射频和带宽灵活等优点。与分立解决方案相比，这种架构在尺寸、重量和功耗方面均有优势。借助基于ZIF的架构，OEM能够设计出小巧轻便的5G大规模MIMO无线电设备，使重量减轻40%且 能效提高约10%。对完整的小信号无线电板进行分析后发现，与简单的衍生RU相比，ZIF架构能够显著节省射频BOM成本（采用32T32R的情况下）。

此外，零中频架构在LO频率时也会发射能量。由于IQ混频和数据路径的差异（例如不会存在两个特性完全相同的混频器），因此会出现正交和LO泄漏误差（例如，载波的中心不在LO上）。在多载波和非对称载波应用中，这个问题更为严重。为了减少这种不必要的发射，这款收发器采用Tx LO泄漏校正算法，既用于初始校准，也用于运行时操作期间的跟踪校准。

CFR模块

这款器件的CFR有助于使PA保持线性。低功耗CFR引擎可帮助设计人员降低输入信号的峰均比，支持实现更高效率的传输线路。如前所述，对于CFR，峰值校正后出现的频谱再生始终是一大问题。值得注意的是，在优化算法以确保CFR模块的影响与OEM的系统规范保持一致方面，ADRV9040发挥着至关重要的作用。理想的CFR模块具有超低延迟，且不会出现峰值漏检的情况。

图10显示了5G新无线电(NR)信号上的PAPR下降情况。CFR前（左）曲线图显示了峰值压缩，随着PAPR增加，输出信号的CCDF（黄色曲线）下降速率比输入（高斯参考）的CCDF（绿色曲线）更陡。另一方面，在CFR后（右）曲线图中，5G NR信号得到大幅改善，其CCDF与高斯信号的CCDF相似。

这种CFR是利用一种基于脉冲消除技术的变体来实现的，具体做法是从检测到的峰值中减去预先计算的脉冲，使信号保持在PA的线性范围内。CFR模块由三个CFR引擎副本组成，其中每个副本都使用检测阈值来检测峰值，并使用校正阈值作为检测到的峰值的衰减目标。从数据流中减去经过频谱整形的校正脉冲，使信号保持在PA的线性范围内。校正脉冲需要进行频谱整形，以便管理泄漏到相邻频段的噪声。ADRV9040可同时容纳两个校正脉冲，与器件上的两个不同载波配置对应。校正脉冲可预先加载，并允许在两种载波配置之间实时切换。

DPD模块

这款器件包括完全集成的低功耗DPD引擎，用于射频信号链的线性化应用，具有出色的DPD性能。如前所述，使用Volterra级数是引入记忆的常用方法。这个DPD引擎基于广义记忆多项式(GMP)和动态偏差减少(DDR)的简化实现方案，GMP和DDR是众所周知的Volterra级数的广义子集。关于ADRV9040中使用的广义记忆多项式，可参阅收发器用户指南和其他设计资料。反向PA模型(PA^-1)通过DPD执行器硬件，应用于插值数字基带样本。专用的嵌入式Arm^®Cortex^® A55处理器用于计算GMP系数。DPD执行器是可编程多项式计算器。图11显示了应用于插值数字基带样本的PA^-1模型。

这种DPD算法支持间接学习和直接学习DPD机制，用于提取DPD模型系数。间接学习使用观测接收器的数据作为参考，以预测与参考对应的输入样本，而直接学习使用DPD前执行器发射信号作为参考，以最大限度减少观测到的数据和参考数据之间的误差。二者的区别在于，间接学习算法非常省时，而直接学习算法更准确，但需要更长的时间进行收敛。对于不需要DPD的系统应用，ADRV9040可提供通过GPIO控制绕过预失真的机制。图12显示了对20 MHz LTE信号应用DPD之后，ACLR中的功率谱密度改进情况。左图所示的引起ACLR波动的因素已通过使用右图中的DPD消除。

电源管理考量因素

为了避免在TDD从接收到发射的转换过程中出现首个符号的EVM不佳（例如循环前缀）等情况，并实现出色的射频性能，为ADRV9040设计合适的电源解决方案至关重要。ADI Silent Switcher^®技术提供多种差异化功能，包括高开关频率、超低有效值噪声和散粒噪声。Silent Switcher 3电源设计需要的组件较少，PCB占用空间（尺寸）小，最重要的是，瞬态建立时间更短且控制良好，从而有助于实现超低EMI辐射。图13显示了宏基站的总体功能框图，其中包含一些建议的电源IC，比如用于为ADRV9040电压轨供电的LT8627SP 和 ADM7172。

ADS10-V1EBZ和ADRV904X-MB/PCBZ评估平台

ADRV9040评估平台有助于建立简单直接的框架，以用于测试用户的设计。图14所示为ADS10-V1EBZ（主板）和ADRV904X-MB/PCBZ评估板。如需订购评估系统，请与ADI公司销售代表联系。射频设计人员只需将设备连接到评估平台，即可捕获不同的曲线图，而ADRV9040会承担复杂的工作，通过将数据字节写入寄存器，查找 最优性能配置。

结语

随着电信技术的进步，通信数据速率不断提升并可通过载波聚合改进频谱效率，但与此同时，PAPR也随之上升。通过将CFR和DPD功能集成到经过专业设计的ADRV9040收发器中，无线电设计过程得以简化，与基于FPGA的传统实现方案相比，最终降低了射频物料清单(BOM)成本，缩小了电路板尺寸，减轻了重量并降低了功耗。随着全球部署大量无线基站和远程单元，提高功率放大器效率有助于服务提供商显著降低能源成本和散热成本。如此一来，不仅能够加快产品上市时间，还有助于降低运营成本（能源成本和上门服务成本），确保在网络中进行部署时符合各项要求。

参考文献

¹ “ADRV9040：具有DFE、400 MHz iBW射频收发器的8T8R SoC”，ADI公司，2021年。

²Claire Masterson，“RF通信的数字预失真：从等式到实现方案”，《模拟对话》，第56卷第2期，2022年4月。

关于作者

Hamed M. Sanogo

Hamed M. Sanogo是ADI公司全球应用部门的云和通信终端市场专家。Hamed拥有密歇根大学迪尔本分校的电子工程硕士学位，之后还获得了达拉斯大学的工商管理硕士学位。在加入ADI公司之前，毕业后的Hamed曾在通用汽车担任高级设计工程师，并在摩托罗拉系统担任过高级电气工程师以及Node-B和RRH基带卡设计师。在过去的17年里，Hamed担任过不同的职务，包括FAE/FAE经理、产品线经理，目前是通信和云终端市场专家。