KFUPM ePrints

Low Complexity Scalable Behavioral Modeling of RF Power Amplifiers with Memory Effects

l Low Complexity Scalable Behavioral Modeling of RF Power Amplifiers with Memory Effects. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
2682Kb

Arabic Abstract

التقنيات اللاسلكية الحديثة الناشئة تتطلب عرض نطاق ترددى أوسع و متغير بشكل متكرر. و بالتالى فإن التحديث المستمر لحجم الأنموذج السلوكى لمضخمات الطاقة الموجودة فى أجهزة البث اللاسكلية الحديثة بات ضروريا للحفاظ على دقة الأنموذج. بالإضافة إلى ذلك ,فإن استخدام نطاقات تردد أوسع فى التقنيات الحديثة , أدى إلى بروز آثار الذاكرة التى لابد أن تؤخذ أيضا بعين الاعتبار. لمعالجة هذه القضايا, اقترح مقياس تعقيد لاختيار حجم الأنموذج, الذى يأخذ بالاعتبار تعقيد الأنموذج من حيث الحجم, بالإضافة إلى أدائه من حيث الدقة باستخدام مقياس(NMSE). علاوة على ذلك, تم اقتراح أنموذج سلوكى عام متغير على حسب تغير النطاق الترددى للإشارات المرسلة. بينما المقياس المقترح يصلح لاختيار أبعاد الأنموذج فى نماذج الدوال متعددة الحدود لمضخمات الطاقة, فإن الأنموذج المتغير المقترح صالح لمعالجة تعقيد نماذج مضخمات الطاقة التى تظهر آثار الذاكرة مع التغير المستمر لخصائص الإشارات المرسلة. فى نماذج الصندوقين (Two-box models) المتغيرة المقترحة, فبدلا من تحديث معاملات الأنموذج بشكل كامل مع تغير خصائص الإشارات, فإن الدالة عديمة الذاكرة الساكنة تبقى بلا تغيير و فقط يتم تغيير الدالة المسؤولة عن نمذجة السلوك الديناميكى. هذا الأنموذج المقترح تم بناؤه على نسق بناء نماذج الصندوقين المعروقة و المسماة ب( Hammerstein model) و ( the forward twin nonlinear two-box model). الأنموذج المقترح يستفيد من الفصل بين التشوهات الساكنة و التشوهات الديناميكية لمضخمات الطاقة. التأكيدات التجريبية المقامة على مضخمى طاقة من نوع (Doherty) تظهر مميزات أسلوب اختيار الأنموذج المقترح لأنه باستخدام هذا الأسلوب تم تقليل حجم الأنموذج بنسبة (60%) بغير تأثير على دقة الأنموذج. على الجانب الآخر, فإن نماذج النطاقات الترددية المتغيرة المقترحة قد تم أيضا التحقق منها على مضخمى طاقة مختلفين حيث أظهرت النتائج التجريبية قدرتهم على الوصول إلى نفس أداء النماذج التقليدية مع انخفاض كبير في درجة التعقيد.

English Abstract

Recent emerging wireless technologies require wider and frequent changes of signal bandwidth. Thus, frequent model size update becomes more necessary in behavioral modeling of power amplifiers that are found in the transmitters of current technologies to keep the accuracy of the model. Moreover due to the use of wider signal bandwidth in recent technologies, the memory effects behavior should be handled as well. To address these issues, a complexity aware metric for the model size selection that takes into account both the complexity in terms of the model size and the system performance in terms of the normalized mean square error (NMSE) is proposed along with a generic bandwidth scalable behavioral model. While the proposed metric is suitable for the selection of the model dimensions in memory polynomial based power amplifiers’ behavioral models, the proposed bandwidth scalable model is suitable for addressing the complexity of models of power amplifiers exhibiting memory effects with frequent signal characteristics change. In the proposed bandwidth scalable two-box models, rather than updating the entire model coefficients when the signal bandwidth changes, the memoryless function is maintained unchanged and only the function modeling the dynamic distortions is updated. The model is built around state of the art two-box models, namely the Hammerstein model and the forward twin-nonlinear two-box model. The proposed model takes advantage of the separation between static and dynamic distortions of the power amplifier. Experimental validations carried on two Doherty power amplifier prototypes illustrate the advantages of the proposed model selection technique as it reduces the model dimension by 60% without compromising its accuracy. The proposed bandwidth scalable models are verified also on two types of power amplifiers and is found to achieve the same performance as the conventional models with considerable reduction in model complexity.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Engineering
Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Hammi, Oualid
Committee Members:Zerguine, Azzedine and Sharawi, Mohammed
ID Code:139044
Deposited By:KEDIR ABDEREZAK MIFTAH (g201102730)
Deposited On:05 Jan 2014 19:17
Last Modified:05 Jan 2014 19:17

Repository Staff Only: item control page