Digital Pre-Distortion Technique Using Repeated Usage of Feedback Samples

피드백 샘플 반복 활용을 이용한 다지털 전치 왜곡 방안

Digital Pre-Distortion (DPD) is a linearization technique for nonlinear power amplifiers (PAs) by implementing inverse function of the PA at baseband digital stage. To obtain proper DPD parameters, a feedback path is required to convert the PA output to a baseband signal, and a memory is also needed to store the feedback signals. DPD parameters are usually found by an adaptive algorithm from the feedback samples. However, for the adaptive algorithm to converge to a reliable solution, long feedback samples are required, which increases convergence time and hardware complexity. In this paper, we propose a DPD technique that requires relatively short feedback samples. From the observation that the convergence time of the adaptive algorithm highly depends on the initial condition, this paper iteratively utilizes the feedback samples while keeping and using the converged DPD parameters at the former iteration as the initial condition at the current iteration. Computer simulation results show that the proposed method performs better than the conventional technique while the former requires much shorter feedback samples than the latter.

디지털 전치 왜곡기법은 비선형 전력증폭기의 역함수에 해당하는 디지털 전치왜곡 특성을 찾아 송신신호를 미리 왜곡 시켜줌으로써 비선형 전력증폭기를 선형화시키는 기술이다. 일반적으로 전력증폭기는 시간과 전력 그리고 온도에 따라 비선형 특성이 변하기 때문에 디지털 전치왜곡기법에서는 송신신호와 되먹임 신호를 주기적으로 메모리(RAM)에 저장하여 전력증폭기 특성 함수의 역함수인 전치 왜곡 계수를 찾게 된다. 하지만 적응형 알고리즘이 원하는 전치왜곡 계수에 수렴하기 위해서는 긴 샘플이 요구되는데 이는 많은 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 전치왜곡 엔진부에서 짧은 길이의 메모리를 사용하지만 이 메모리의 샘플을 재활용하여 반복 연산 수행을 통해 긴 용량의 메모리를 이용하여 구현하였을 경우와 유사한 성능을 얻는 방법을 제안하며 이를 컴퓨터 모의실험을 통해 성능 비교 분석한다.