标签: 数字预失真

采用创新数字预失真技术进行ADC和音频测试的高性能信号源 要测试精密仪器仪表，需要使用超低失真、低噪声、高性能的信号发生器。新的产品通常需要保证性能指标在较高的水平。有些参考设计（例如ADMX1002）利用高性能精密数模转换器(DAC)简化了这一任务，这些转换器具有出色的精度和分辨率水平。1此外，加入一种创新数字预失真算法可以进一步增强测试信号的保真度，从而以低成本的小尺寸实现出色的低失真信号。 简介 随着精密模数转换器(ADC)和高保真音频设备（ CODEC 、 MEMS麦克风 等）不断发展，越来越需要在自动化测试设备(ATE)中生成高性能的音频和任意信号。要描述、验证和测试这些设备的直流和交流特性，需要使用多种高性能仪器仪表，这导致开发和生产测试成本增加，有时候会令人望而却步或限制测试覆盖范围。 在可能的情况下，测试工程师会开发内部解决方案作为替代方案，但这种做法非常耗费时间和资源。有些参考设计，例如ADMX1002超低失真 信号发生器 模块，旨在提供一种替代方案，以加快这一开发过程。 图1.ADMX1002超低失真和低噪声信号发生器。 ADMX1002解决了硬件和嵌入式软件开发挑战。除了通过简单的串行接口简化设计复杂性以外，它还可以自动生成多个正弦波和任意波形。此外，通过采用创新的数字预失真算法，ADMX1002进一步提高了信号链中的DAC和放大器性能。 高性能混合信号测试需求 现代ADC和其他混合信号器件经常需要使用一个源来测试高性能直流和交流特性。在所有情况下，源的性能都必须优于被测设备(DUT)的性能。 执行直流测试是为了确保无失码，并且验证差分非线性(DNL)、积分非线性(INL)、偏置和增益误差。这些测试需要利用低噪声和高分辨率的直流耦合单发线性信号（例如斜坡信号）来表征INL和DNL性能。在这种类型的测试中，需要达到高分辨率，以便执行ADC中的所有可用代码。 交流测试验证总谐波失真(THD)、信纳比(SINAD)和无杂散动态范围(SFDR)等参数。这些测试通常使用超高质量的信号音（正弦波）进行，这意味着，其中不能包含高于目标规格的任何谐波成分。为了完成这项任务，测试工程师可以采用定制的滤波器来消除测试信号中不需要的失真产物，但这会增加系统的复杂性和成本。但是，来自源的宽带噪声很难在相关信号周围进行滤波。来自源的噪声需要低于被测ADC的本底噪声，确保不会降低预期的测量目标。 下方的数据手册汇总列出了高性能ADC的发布规格：AD4020/AD4021/AD4022、ADAQ23878和AD7134，如表1所示。根据此表，可以看出，我们的目标是得出优于–123 dBc的THD。 表1.高性能精密ADC规格示例 Key Design Considerations for Low Distortion: Resolution and Linearity 低失真设计的关键考虑因素：分辨率和线性度 失真可以表示为在任何给定点上信号幅度的误差。这些误差导致信号偏离其理想的信号形状。对于数字合成信号，想要准确表示相关信号的每个样本，关键在于采用真正的高分辨率DAC，保证线性度达到最低有效位(LSB)。由于INL和DNL是量化转换器与其理想转换函数之间的偏差的指标，这些线性度误差会直接影响到高保真信号的再现。 由于周期信号的失真通常用THD表示，我们需要量化分辨率和INL对THD的影响，以选择合适的精密DAC。为了观察低THD，需要采用低本底噪声，这意味着需要高信噪比(SNR)。从根本上说，转换器的信噪比受到量化噪声的限制。一般认为，信噪比和分辨率的关系表达式如下所示 其中N为转换器中可用的位数，fs为采样率，BW为测量带宽。2从表1可以看出，我们所需的信噪比至少要优于100.5 dB，最好是其3倍，约为110 dB。假设带宽达到第一个奈奎斯特区域，那么在110 dB信噪比时，所需的分辨率为18位。 接下来，我们需要量化INL和THD之间的关系。为此，我们假设DAC具有弱二阶INL。它的转换函数可以用以下这个多项式表示 其中y是DAC的输出（单位：伏特），x是输入代码。第一项的系数a表示输入代码和输出电压的理想关系因数。第二项表示INL，其系数b比a小得多。使用此DAC生成余弦信号x(t) = cos(ωt)，会导致在输出中 We can express the signal at the output of the DAC as 可以将DAC输出端的信号表示为 第二项现在显示第二次谐波失真(HD2)。这种关系表明，INL会对生成低失真信号产生基本限制。这一分析也适用于生成高阶谐波失真分量的高阶INL项。例如，增加幅度c的三阶非线性项，导致在信号3中： 假设我们采用18位DAC（根据信噪比计算），以及2 LSB三阶INL，那么三阶谐波导致的失真预计为 这与我们优于–123 dBc的设计目标相差甚远。再增加两个位，可以将这一失真再降低12 dB，达到–126 dBc。这意味着，要实现我们的失真目标，至少需要1个具有20位分辨率的DAC。买电子元器件现货上唯样商城 信号产生路径的设计 要设计一个能够满足失真和噪声要求的源，首先需要几个关键组件：DAC和其基准电压电路。可以使用AD5791 20位精密DAC达成这一目标。 它的高分辨率和线性度优于1 LSB，保证在使用10 V输出电压时，能够以高准确度再现误差小于10 μV的信号电平。 图2.ADMX1002框图。 输出信号路径的简化示意图如图2所示。两个AD5791采用相反的极性来实现全差分路径，进一步提高信噪比，并从接地引起的串扰中解耦相关信号。低噪声基准电压源（例如LTC6655）和AD8676精密 运算放大器 结合，提供每个AD5791的高线性双极运行所需的正负基准电压电平。 由于AD5791采用高精度结构，在使用精密DAC生成信号时，遇到的常见挑战在于代码转换期间生成的毛刺能源。4毛刺会使生成的信号的时域特征变形，给DUT提供多余的能量。对于周期信号，这些毛刺会在频域中产生与基频信号音谐波相关的杂散成分。要解决这一问题，可以对毛刺能量进行滤波，这会大大降低信号带宽和源的建立时间。有一种更好的解决方案是基于采样保持电路5实施去毛刺电路，且采用低电荷模拟注入开关，例如ADG1236和AD8676运算放大器。 图3显示在使用去毛刺电路之后（顶部）和之前（底部）的10 kHz方波。底部曲线显示AD5791输出端出现的代码转换毛刺。DAC和去毛刺电路的更新速率为1 MHz。来自开关的剩余电荷注入与产生的信号不是谐波相关的，可以被输出端的重构滤波器轻松滤波。 图3.去毛刺电路操作。时间标尺：5 μs/div灵敏度：5 mV/div测量带宽：50 MHz。 从去毛刺电路生成的信号在到达输出端之前，会被一个采用ADA4945-1全差分放大器(FDA)的多级六阶 低通滤波器 滤波。这种高阶重构滤波器用于消除来自去毛刺电路以及超出第一个奈奎斯特区域的镜像中的剩余能量，该能量可能重新混叠到DUT的输入频谱中。6 ADA4945-1采用差分输出来满足现代ADC的输入要求。此外，每个ADA4945-1只贡献1.8 nV/√Hz噪声，通过得到保证的0.5 μV/°C失调漂移实现高精度。 数字预失真 数字预失真(DPD)技术用于尽可能降低信号路径中的分量带来的非线性度。DPD需要事先知道需要修正的误差值，以便在操作过程中从信号中减去这些误差。所以，必须首先对信号路径进行测量。 量信号路径误差时的挑战在于测量路径的失真需要低于源路径；否则，来自测量路径的误差将会增加到源中，使其性能降低。即使使用优质的ADC和放大器，这也很难实现。例如，作为一款20位ADC，LTC2378-20具有行业较高的内在线性度，可以保证±2 ppm INL，这是AD5791的INL的2倍。这意味着不可能通过简单地将转换函数的多个点数字化来测量源路径的转换函数误差。我们需要一种更好的方法。 ADMX1002采用一种专利DPD算法，提高了用于纠正源误差的测量路径的线性度。因为目标是降低正弦波形的失真，所以源会在测量阶段生成一个单频信号音。位于ADC之前的DPD检测路径增强了基于这种信号的路径的总体线性度。 利用波形的多个数字化段来重建数字域中的信号，然后与数学模型进行比较。从该操作中提取校正参数，并将其用于生成正弦波。这个过程需要进行多次迭代，以排除可能破坏结果的随机误差。一旦该算法确定了最佳校正，它会停止，并将最后一次迭代中使用的参数存储起来，用于信号生成。该算法的简化流程图如图4所示。 图4.ADMX1002中采用数字预失真产生的波形。 由于该校正特定于正在生成的信号，所以必须为具有不同幅度和频率的任何其他信号执行此分析。为了缩短在ATE系统中设置不同波形所需的时间，可以将处理后的波形数据存储在板载闪存中，以便随时调取。ADMX1002可以存储多达15种不同的波形，也包括双音或任意模式。 没有DPD的信号链的失真和噪声性能如图5的频谱所示。在同样的装置中，DPD算法的效果如图6所示，其THD总值超过–130 dBc。比起不带DPD的硬件得出的–115 dBc，实现了15 dB改善。 图5.ADMX1002的频谱，生成2 V rms，1 kHz，不带DPD。 图6.ADMX1002的频谱，生成2 V rms，1 kHz，带DPD。 除了DPD算法，幅度校正算法使用DPD检测路径来补偿重构滤波器对源路径施加的衰减。 整个系统的处理、连接和控制均是通过SoC执行的，其中包括带有Arm®核心处理器的 FPGA 结构。执行的任务包括： ● 波形频率合成 ● 预失真算法执行 ● 非易失性模式存储器管理 ● 去毛刺电路的精准时间控制 ● 数据流传输到数模转换器 ● 模拟前端开关的控制 ● 电源轨控制和排序 ● 主机接口：SPI、状态、并行控制 额外的DDR3 SDRAM 支持SoC处理任务，例如直接将数据流传输至数据转换器。 为系统供电 在将所有组件组合在一起时，硬件设计师始终会面临在整个系统中布设高性能电源轨的现实问题。数字组件通常需要在负载点调节多个低压电源轨，而模拟和混合信号器件需要与数字组件的功率转换适当解耦，并使用低噪声电源轨供电。为了简化这一任务，ADMX1002集成一个完整的电源子系统，由低压差(LDO)调节器和电力监控器组成，从而无需生成多个电源轨。 LDO调节器消除了来自上游开关模式电源的多余纹波，防止敏感的模拟电路拾取原本会在输出频谱中观察到的杂散。此外，SoC的关键电源轨是使用LTC2962来监控的，该器件可以生成电源良好信号，供主机系统轮询以用于诊断。总体来说，ADMX1002只需要主机提供三条大功率电源轨：+3.3 V、+9.0 V和–9.0 V。简化的电力树如图7所示。 图7.ADMX1002电力树。 使用LTM8049之后，从正极电源轨（例如计算机 测试系统 中的常用电源轨+12 V）生成低噪声±9.0 V电源轨的操作会很简单，无需使用外部磁性组件或复杂的布局。同样，可以使用LTM8063将电压从+12 V降低至+3.3 V。可以使用额外的LDO稳压器（例如ADM7172-3.3、LT1965和LT3015）确保纹波电流不会流入紧凑型ADMX1002中，保持干净的输出频谱。该配置如图8中的框图所示，在EVAL-ADMX1002FMCZ评估板得到采用。 图8.EVAL-ADMX100XFMCZ电力树。 结论 本文证实，利用精心设计的信号路径和信号处理技术，可以满足对ADC和音频测试的要求。要实现这一目标，需要使用高分辨率DAC，注意确保没有毛刺进入输出，并实施带有低失真放大器的重构滤波器。通过实施利用混合信号算法优化的数字反馈路径，可以进一步改善性能，以实现准确的信号重构。此外，可以通过一种创新的数字预失真算法提取谐波失真信息，用于合成波形，以补偿源路径中的失真。 参考资料 1 Patrick Butler，“近乎完美的DDS正弦波信号音生成器。”ADI公司，2019年12月。 2 Walt Kester ，“MT-001教程：揭开一个公式(SNR = 6.02 N + 1.76 dB)的神秘面纱，以及为什么我们要予以关注。”（ADI公司，2009年） 3 Behzad Razavi，《射频微电子学》，第2版。2011年9月。 4 Miguel Usach和Martina Mincica，“AN-1444应用笔记：精密DAC连续更新需考虑的二阶效应。”ADI公司，2017年1月。 5“MT-090教程：采样保持放大器。”（ADI公司，2009年） 6“为何DDS需要配备重构滤波器？”Analog Device s, Inc. Brandon、David和Ken Gentile，“AN-837：基于DDS的时钟抖动性能与DAC重构滤波器性能的关系。”ADI公司，2006年12月。 Kester, Walt.“MT-003教程：了解SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N、SFDR，不在本底噪声中迷失。”（ADI公司，2009年） Kester, Walt.“MT-017教程：过采样插值DAC。”（ADI公司，2009年） 关于ADI公司 Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司，致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁，以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2022财年收入超过120亿美元，全球员工2.4万余人。携手全球12.5万家客户，ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息，请访问www.analog.com/cn。 关于作者 Gustavo Castro是马萨诸塞州威明顿市仪器仪表事业部的系统架构师。2011年加入ADI公司之前，他在National Instruments为自动化测试设备设计高性能数字万用表和精密源表，时间长达10年。他在精密测量和电子仪器仪表的模拟、混合信号以及算法设计领域贡献了多项专利。Gustavo拥有墨西哥蒙特利技术学院电子系统学士学位和美国东北大学微系统与材料硕士学位。联系方式：gustavo.castro@analog.com。 作者：Gustavo Castro，系统应用工程师

让数字预失真的故障排除和微调不再难 必备攻略请查收 本文介绍ADI ADRV9002的数字预失真(DPD)功能。所用的一些调试技术也可应用于一般DPD系统。首先，概述关于DPD的背景信息，以及用户试验其系统时可能会遇到的一些典型问题。最后，文章介绍在DPD软件工具帮助下可应用于DPD算法以分析性能的调优策略。 【导读】本文介绍ADI ADRV9002的数字预失真( DP D)功能。所用的一些调试技术也可应用于一般DPD系统。首先，概述关于DPD的背景信息，以及用户试验其系统时可能会遇到的一些典型问题。最后，文章介绍在DPD软件工具帮助下可应用于DPD算法以分析性能的调优策略。 简介 数字预失真（通常称为DPD）是无线通信系统中广泛使用的一个算法。DPD旨在抑制通过射频 功率放大器 (PA)传递宽带信号上的频谱再生，从而提高PA的整体效率。一般而言，在处理高功率输入信号时，PA会出现非线性效应和效率不高的问题。由于频谱再生，相邻频带出现非线性效应和频谱干扰。图1显示在ADRV9002平台上使用TETRA1标准进行DPD校正之前和之后的频谱再生。 图1.使用ADRV9002的TETRA1 DPD ADRV9002提供经过功率优化的内部可编程DPD算法，该算法可自定义，以校正PA的非线性效应，从而提高整体邻道功率比( ACP R)。尽管DPD能够为通信系统带来预期的优势，但缺乏经验的人员开始使用DPD时往往困难重重，更别提正确设置了。这主要因为数字预失真涉及多个因素，可能会导致误差，而降低DPD性能。实际上，即使在正确设置硬件后，要确定正确的参数以微调DPD并获得最优解决方案，仍可能具有挑战性。本文旨在帮助在ADRV9002中使用DPD选项的工程师，以及提供一些使用可用参数微调DPD模式以获得最优DPD性能的一般策略。此外，还使用MATLAB®工具帮助用户分析DPD，并消除常见错误，同时提供有关内部DPD操作的一些见解。 启用DPD选项时，ADRV9002可提供高达20MHz的信号带宽。这是因为接收带宽限制在100MHz。DPD通常将以发射带宽5倍的接收带宽工作，因此可以看到和校正三阶和五阶交调信号。ADRV9002支持的最高PA峰值功率信号约为1dB（通常称为P1dB）压缩区。该指标表示PA压缩的程度。如果PA压缩超过P1dB点，则无法保证DPD正常工作。但是，这个要求并不严格；在许多情况下，DPD在超过P1dB点时依旧能够工作，并且仍然提供非常出色的ACPR。但这要具体问题具体分析。一般而言，如果压缩得太严重，DPD可能会出现不稳定和崩溃的问题。在后面，将详细讨论压缩区，包括如何使用MATLAB工具观察当前PA压缩状态。 有关DPD的更多详细信息，请参见UG-1828的“数字预失真”章节。 架构 执行DPD功能有两种基本方法。第一种方法称为间接DPD，即在PA前后捕捉信号。与之不同的是直接DPD方法，即在DPD模块前和PA后捕捉信号。每种方法的优势和劣势不在本文章的讨论范围内。间接DPD通过分析PA前后的信号了解其非线性特性，并在DPD模块上执行反转。直接DPD分析DPD前和PA后的信号，并通过在DPD模块上应用预失真，消除二者之间的误差。用户应该了解，ADRV9002使用的是间接方法以及与之相关的影响。另外，请务必了解，在使用MATLAB工具时，捕捉数据也是采用间接方法。 图2显示了ADRV9002的简化DPD操作方框图。输入信号u(n)进入DPD模块。DPD将对信号进行预失真处理，并生成x(n)。在这里，称之为发射捕捉，不过这实际上是发射信号的预失真版本。然后，信号经过PA，成为y(n)，信号最终发送到空中。这里将y(n)称为接收捕捉，不过这实际上是PA后的发射信号。然后，y(n)反馈到接收器端口，用作观察接收器。本质上，DPD引擎将使用捕捉的x(n)和y(n)，然后生成系数，在DPD的下一次迭代中将应用这些系数。 图2.间接DPD的简化方框图 工作模式 ADRV9002在DPD上支持TDD和FDD操作。在TDD模式下，每个发射帧都会更新DPD。这意味着，在发射帧期间，接收器将充当观察路径。在FDD中，由于发射器和接收器同时运行，因此需要专用接收器通道。ADRV9002中的2T2R能够在2T2R/1T1R TDD和1T1R FDD模式下支持DPD。 DPD模式 结构 以下等式显示在发射路径中实现的DPD模式。 其中： u(n)是DPD的输入信号，x(n)是DPD的输出信号 T是DPD模式的总分支数 ψ t 是用于实现分支t查找表(LUT)的多项式函数，l t 是幅度延迟 k t 是数据延迟 a t ,l t ,i是DPD引擎计算的系数 b t ,l t ,i是启用或禁用项的开关 i是多项式项的指数和幂 用户可为每个分支配置多项式的项数量。ADRV9002提供3个记忆项分支和1个交叉项分支，每个分支的阶从0到7。 模式选择 用户可选择ADRV9002提供的默认模式选项（如图3所示），该模式应该适合大多数常见应用。或者，用户可通过启用和禁用项，选择自己的模式。前3个分支（0到2）表示记忆项，其中分支1是中心分支。分支3是交叉项分支。 注意，为了与记忆项分支区分，分支3（或交叉项分支）不应启用零阶项。 图3.DPD模式多项式的项 LUT大小：用户可设置LUT大小。ADRV9002提供两个选项，256和512。选择512大小，用户将获得更好的量化噪声电平，从而获得更好的ACPR，因为一般而言，较大的尺寸将提供更好的信号分辨率。对于窄带应用，ADI建议使用512作为默认选项。256可用于宽带，因为噪声电平不那么严格，并且可以改进计算和功率。 预LUT缩放：用户可设置预LUT缩放模块，以便对输入数据进行缩放，使其更适合压缩扩展器。压缩扩展器选择来自发射器的信号，对其进行压缩，以适合8位LUT地址。根据输入信号电平，用户可调整该值，以优化LUT利用率。其值可以在(0,4)的范围内设置，步长为0.25。在本文的最后一个部分，提供了更多有关压缩扩展器的内容。 配置 图4.启用DPD的基本配置 为了执行DPD，用户将必须在PA上启用外部环回路径，然后设置反馈功率，以确保其未超出范围。注意，这是峰值功率，不是平均功率。功率太强或者太弱都会影响DPD性能。用户还需要设置外部路径延迟，可使用External_Delay_Measurement.py获取。用户可在IronPython文件夹下的ADRV9002评估软件安装路径中找到该脚本。 注意，只需为高采样速率曲线设置外部延迟（例如， LTE 10MHz）。对于低采样速率曲线(TETRA1 25kHz)，用户可将其设置为0。在本文的后面部分，将使用该软件工具来观察捕捉数据，以了解外部延迟的影响。 其他配置 图5.DPD上的其他配置 用户可配置样本数量。默认情况下，用户可设置4096个样本。建议使用默认值。在大多数情况下，默认的4096个样本将为DPD提供最优解决方案。 其他功率缩放是更高级的参数。在大多数情况下，建议对ADRV9002使用默认值4。该参数与内部相关矩阵有关。根据实验，默认值为ADI测试的现有波形和PA提供最佳性能。在少数情况下，如果输入信号幅度极小或极大，用户可尝试将该值调整成较小和较大的值，以使相关矩阵维持适当的条件数，从而获得更稳定的解决方案。 Rx/Tx规范化：用户应将接收器/发射器规范化设置为数据呈线性的区域。在图6中，线性区域用红色显示。在该区域，数据的幂没有到达压缩区，并且足够高，可用于计算增益。选择该区域后，DPD可估算发射器和接收器的增益，然后继续对算法进行进一步处理。在大多数情况下，-25dBFS至-15dBFS应适合大多数标准PA。但是，用户仍然应该留意，因为特殊PA可能具有截然不同的AM/AM曲线形状，在这种情况下，将需要进行适当的修改。本文后面部分将对此进行详细说明。 图6.典型AM/AM曲线。线性区域用红色显示 设置 硬件设置 图7.典型DPD硬件方框图 典型设置如图7所示。在信号进入PA之前，需要 低通滤波器 ，以防止出现LO信号谐波。在某些情况下，如果内部LO相位噪声性能无法满足应用需求，则可能需要外部LO。在这种情况下，外部LO源需要与DEV_ CLK同步。近带噪声要求更严格的窄带DPD通常需要外部LO。通常建议在PA前提供一个可变 衰减器 ，用于防止对PA造成损害。反馈信号应具有适当的衰减，以便按照上一部分中讨论的方式设置峰值功率。 软件设置 IronPython 下载IronPython库，以便在GUI上执行IronPython代码。 图8.IronPython GUI窗口 在这里，用户可以在GUI的IronPython窗口中运行dpd_capture.py，如图8所示，它与MATLAB工具一起提供，以获取发射器和接收器的捕捉数据。DPD采样速率也包含在捕捉的文件中。 注意，该脚本应在启动或校准状态下运行。 MATLAB工具 MATLAB工具分析从dpd_capture.py中捕捉的数据。该工具将帮助检查信号完整性、信号对齐、PA压缩水平，最后是DPD的微调。 MATLAB工具需要MATLAB Runtime。首次安装需要一些时间下载。安装完成后，用户可加载IronPython脚本捕捉的数据，然后观察图形，如图9所示。 图9.MATLAB DPD分析仪 此外，用户还可设置数据规范化的高/低阈值，然后按“重新加载”以查看变化。 首先，在时域中绘制规范化的发射器和接收器数据。用户可以放大图形来观察发射器和接收器的对齐状态。这里只显示了数据的实部，但用户也可轻松绘制虚部。实部和虚部通常应该对齐或不对齐。 然后是发射器和接收器频谱——蓝色是发射器，红色是接收器。注意，这是间接DPD——发射器数据将是预失真数据，而不是 SSI 端口上的发射器数据路径。 接下来，有两条AM/AM曲线，这两条曲线均在线性和dB坐标系中。这些是有关DPD性能和PA压缩状态的重要指标。 AM/PM曲线和接收器/发射器相位差也会被提供。 此外，还有高阈值和低阈值数字。这些数字应该与ADRV9002 TES评估软件中的设置相匹配。 注意，由于提供了 API 来捕捉数据，因此如果需要，用户可以开发自己的图形和分析模型。该工具提供用于分析DPD的一些常见检查。API包括： adi_ADRV9002_dpd_CaptureData_Read，这是读取DPD捕捉数据，必须在校准或启动状态下运行。 adi_ADRV9002_DpdCfg_t → dpdSamplingRate_Hz，这是DPD采样速率，是只读参数。 典型问题 DPD可能受许多不同因素的影响。因此，请务必确保用户考虑并检查了列出的所有潜在问题。在考虑所有问题之前，用户应确保硬件正确连接。 发送数据过载 图10.DPD的简化硬件方框图 图10显示了ADRV9002实现DPD的简化示意框图。来自 接口 的发射器数据可能会使DAC过载。如果DAC过载，发射器的RF信号在PA介入之前就已失真。因此，请务必确保发射器数据不会使DAC过载。 用户可通过GUI观察发射器DAC是否过载。图11显示TETRA1 25kHz波形。峰值与数字满量程仍相距甚远。对于ADRV9002，建议与满量程至少保持几dB，避免导致DAC过载。很难量化用户应该回退多少——这是因为DPD将尝试执行预失真，预失真信号将为“峰值扩展”，因而可能会导致DAC过载。这取决于DPD如何应对特定PA——一般而言，PA压缩得越厉害，所需的峰值扩展空间就越大。 图11.时域中的一部分TETRA1标准波形 接收器数据过载 另一个常见错误是接收器数据导致反馈DAC过载。造成该错误的原因是，没有足够的衰减返回到接收器端口。这可以从调试工具中观察到，造成的影响是接收器数据被裁剪，因此，发射器和接收器无法有效对齐，导致DPD出现计算错误。DPD通常会表现得非常糟糕，从而使整个频谱中的噪声增加。 图12.接收器数据过驱 接收器数据欠载 与接收器过载相比，这个问题常常被忽视。造成该问题的原因是，没有正确设置反馈衰减。用户可能给反馈路径提供过多的衰减，这导致接收器数据太小。默认情况下，建议对ADRV9002使用-18dBm峰值，因为它能够将数据从模拟转换为数字，达到已知良好的DPD功率电平。但用户可以根据需求调整该数字。用户应该了解，DPD反馈接收器使用的衰减器与常规接收器不同，其步长更高。衰减水平通过用户设置的峰值功率电平进行调整。-23dBm是最低功率电平（0衰减）——如果超出该范围，将得到低功率电平，这会影响DPD性能。根据经验，用户应确保始终正确测量和设置反馈功率。很多时候，用户往往会尝试不同的功率电平，但忘记正确设置反馈功率，从而导致该问题。 TDD与FDD TDD模式下的DPD必须在自动状态机中运行。使用TES进行评估时，在手动TDD模式下，用户仍可启用DPD，但性能会很差。这是因为DPD只能基于帧工作。在手动TDD模式下，帧的长度将由发射/接收启用信号切换来确定。换言之，每次播放和停止就是一个帧。但是，在人工切换的时间内，PA已转变为不同的温度状态。因此，如果不使用可以频繁切换发射启用信号的自动TDD模式，将无法维持DPD状态。然而，在FDD模式下，DPD应正常进行。 例如，用户可能希望使用TETRA1，它遵循类似TDD的帧方案（实际上是T DM -FDD）。因此，不应该直接选择TDD模式并手动检查DPD，并且DPD往往表现糟糕。相反，用户可以使用“定制FDD”配置文件，选择与TETRA1相同的采样速率和带宽，或者用户可以设置TETRA1 TDD帧定时，并使用自动TDD模式。这两种方法都可以提供比手动TDD更好的性能。 发射器/接收器未对齐 ADRV9002将尝试对齐发射器和接收器数据的时间。当用户捕捉到数据时，用户期望数据是对齐的。延迟测量在初始校准时完成。但是，对于高采样速率曲线，需要单独完成更精确的子样本对齐。 图13.未对齐的DPD捕捉 图14.放大LTE10的发射器和接收器实部数据（未对齐） DPD是自适应算法，需要计算两个实体（即发射器和接收器）的误差。在计算发射器和接收器的误差之前，需要正确对齐这两个信号——尤其是在使用高采样速率曲线（例如，LTE10）的情况下。对齐至关重要，因为样本之间的间隔非常小。因此，用户需要运行脚本External_Delay_Measurement.py来提取外部路径延迟。可在“板配置”→“路径延迟”下方输入该数字。 图15.IronPython外部延迟测量 如果未对齐发射器和接收器数据，造成的影响是用户将观察到噪声更大的AM/AM曲线。 图16.对齐的DPD捕捉 设置了路径延迟数字后，可以观察到，AM/AM和AM/PM曲线更干净，噪声更小。相位差也明显减小。 图17.放大的LTE10发射器和接收器实部数据（对齐） PA过载 每个PA对于能够处理的压缩程度都有自己的规范。虽然数据手册中通常提供P-1dB数据，但实际上，仍建议对DPD进行准确测量，以确保压缩点位于P-1dB。通过DPD软件，用户能够查看基于捕捉数据的AM/AM曲线，从而观察压缩点与P-1dB的接近程度。 图18.PA过载数据 图19.以dB为单位呈现的AM/AM曲线（已放大） 但是，如果信号超出P-1dB，这可能会导致DPD不稳定，或者甚至中断，频谱跳转到非常高的电平，再也不会降下来。在图19中，峰值时的压缩远超出1dB区域，曲线的形状也开始变得更平坦。这表示PA被过驱，为了增加输出功率，将提供更多输入，以支持输出功率电平。此时，如果用户决定继续增加输入功率，DPD性能将下降。 买电子元器件现货上唯样商城 一般策略模式选择与调整 间接DPD就是在PA前后捕捉数据，而DPD引擎将尝试模拟PA的相反效应。LUT用于使用系数应用该效应，该模式基于多项式。这意味着，DPD更像是曲线拟合问题，用户将尝试使用各项来“曲线拟合”非线性效应。区别在于，曲线拟合问题拟合的是单个曲线，而DPD还必须考虑记忆效应。ADRV9002有3个记忆分支，和1个用于对DPD LUT进行建模的交叉分支。 图20.记忆项和交叉项映射 图20显示ADRV9002提供的3个记忆分支和1个交叉分支。一般策略与曲线拟合问题类似。用户可从基线着手，然后添加和移除项。一般而言，中心分支必须存在（分支1）。用户可以逐个添加和移除项，以测试DPD的效应。然后，用户可以继续添加两个记忆分支（分支0和2），以添加记忆效应校正的效果。注意，由于ADRV9002有两个侧分支，因此这些分支应该相同——也就是，应该对称。此外，添加和移除项时，必须逐个操作。最后，用户可以试验交叉项。交叉项从数学的角度完成曲线拟合问题，因而提供更好的DPD性能。 注意，用户不得通过将项留空来跳过项，因为这将导致DPD出现不良行为。另请注意，用户不得在交叉项分支上设置第0项，因为从数学的角度来看，这也是无效的。 图21.无效的模式项设置 高级调整 压缩扩展器和预LUT缩放模块 在上一部分中，已提到了压缩扩展器。首次阅读用户指南时，这一概念可能会令人困惑，不知道它是什么意思或者该选择什么（256还是512）。压缩扩展器的目的是压缩输入数据，并将其放入LUT。 图22.压缩扩展器——估算平方根的形状 压缩扩展器的一般形状是平方根，在这里，I/Q数据传入。在将这些数据放入LUT之前，等式√(i(n)2+q(n)2)将用于从之前的等式中获得信号幅度。然而，由于平方根运算对速度的要求很高，并且还需要将其映射到LUT（8位或9位），因此需使用压缩扩展器。图22是理想的平方根曲线。此处将不显示实际实现方案，但简言之，这将是对平方根曲线的估算。 了解数据如何放入LUT后，可以更加明智地开始调整数据。ADRV9002可选择8位(256)或9位(512)作为LUT大小。更大的LUT意味着数据的地址位置加倍。这意味着，数据的分辨率更高，并且一般而言，量化噪声电平更好。对于窄带应用，由于噪声非常重要，因此建议始终选择512。对于宽带应用，由于噪声电平没那么重要，因此可使用任一选项。但是，如果选择512，消耗的功率会略高，计算速度会比较慢。 直方图和CFR 在DPD配置部分，曾简要提及预缩放。该参数用于为LUT提供大量输入数据。需要大量输入数据的原因是，在某些情况下，DPD未正确使用数据。对于此类PA压缩问题，真正被压缩并导致问题的是高幅度样本。因此，不能平等对待所有样本；相反，要重点关注高幅度样本。 看一下TETRA1标准波形直方图（参见图23和图24）。可以看到，大多数值出现在中高幅度区域。这是因为TETRA1标准使用D-QPSK调制方案，结果是信号将获得恒定包络。峰值功率与平均功率之间没有太大的区别。 这正是DPD所需要的。如前所述，DPD将捕捉更高幅度的样本，因此将更好地表征PA的行为。 图23.TETRA1幅度直方图 图24.TETRA1功率直方图 现在，以类似方式来看LTE10标准。LTE使用OFDM调制方案，将成百上千的子载波组合在一起。这里可再次看到LTE10的幅度和功率。可以轻松观察到与TETRA1的区别，即峰值离主平均值非常远。 图25.LTE10幅度直方图，没有CFR 图26.LTE功率直方图，没有CFR 在功率直方图中（参见图26），如果放大远端，可以看到，仍有非常高的峰值出现，但概率非常低。对于DPD，这是非常不利的。原因有二。 首先，高峰值（高幅度信号）的低概率计数将使PA的效率极其低下。例如，LTE PAPR约为11dB。这是很大的不同。为了避免损坏PA，输入电平将需要大幅回退。因此，PA没有用其大部分增益能力来提高功率。 其次，高峰值也是在浪费LUT的利用率。由于这些高峰值，LUT将为它们分配大量资源，并为大部分数据仅分配一小部分LUT。这会降低DPD性能。 图27.放大高幅度样本 削峰(CFR)技术将信号峰值向下移动到更能接受的水平。这通常用于OFDM类型的信号。ADRV9002不包含片内CFR，因此需要在外部实现该功能。为此，在ADRV9002 TES评估软件中，还包含CFR版本的LTE波形。CFR_sample_ rate_15p36M_bw_10M.csv如图28所示。可以看到，由于CFR，在高功率时，信号的峰值被限制在特定水平（在末端倾斜）。这将PAPR有效地推动到6.7dB，差值约为5dB。CFR的操作将对数据造成“损害”，因为EVM将降级。但是，与整个波形相比，高电平幅度峰值出现的概率非常小，将带来巨大的优势。 图28.LTE10幅度直方图，有CFR 图29.LTE10功率直方图，有CFR 结论 DPD是一种复杂的算法，许多人都觉得很难用。为了获得最优结果，需要花费大量精力设置硬件和软件，并且要小心谨慎。ADI的ADRV9002提供集成式片内DPD，将显著降低复杂性。ADRV9002还配备有DPD软件工具，可以帮助用户分析其DPD性能。 关于ADI公司 ADI是全球领先的高性能模拟技术公司，致力于解决最艰巨的工程设计挑战。凭借杰出的检测、测量、电源、连接和解译技术，搭建连接现实世界和数字世界的智能化桥梁，从而帮助客户重新认识周围的世界。详情请浏览ADI官网www.analog.com/cn。 作者简介 Wangning Ge是一名产品应用工程师，工作地点在新泽西州萨默塞特。他于2019年加入ADI公司。在此之前，他在诺基亚（以前的阿尔卡特朗讯）担任软件工程师。在DPD算法设计和基站射频应用领域，Wangning拥有丰富的经验。他负责ADRV9001系列收发器产品。 作者：ADI产品应用工程师Wangning Ge