▲基于记忆多项式预失真与自适应均衡的64QAM非线性通信系统联合补偿技术matlab仿真
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1.引言
现代宽带无线通信普遍采用16QAM等高阶正交幅度调制，信号高峰均功率比(PAPR)使射频功率放大器(PA)进入非线性压缩区，产生AM/AM、AM/PM失真与记忆 效应；同时多径无线信道引入码间串扰(ISI)、时变衰落，两类失真叠加会严重恶化EVM、BER与频谱指标。传统方案仅单独采用发射端记忆多项式数字预失真(MP-DPD)或接收端自适应均衡，无法同时抑制功放非线性与信道线性畸变，补偿性能存在瓶颈。
2.系统失真机理与联合补偿必要性
2.1 64QAM信号特性与功放非线性失真
64QAM是一种调制技术，用于将数字数据映射到模拟信号中。它可以在有限的频带宽度内传输更多的数据，因此适用于高速数据传输。64QAM 将输入的数字比特流分成若干组，每组编码为一个复数点，其中64 表示了复数点的数量。每个点可以在正交调制的I（实部）和Q（虚部）分量上具有不同的振幅和相位，从而可以传输更多的比特。
解调方式主要分为硬解调和软解调。硬解调是一种较为直接的方式，它基于简单的判决准则，将接收到的信号直接映射到最接近的星座点上，从而确定发送的符号。例如，在64QAM星座图中，当接收到一个信号点时，硬解调会直接判断该点最接近哪个星座点，然后将其判定为对应的符号，进而得到相应的二进制比特。这种方式虽然实现简单，计算复杂度低，就像简单的直线思维，直接而快速，但在复杂的信道环境下，其性能往往大打折扣。因为实际信道中存在各种噪声和干扰，这些干扰会使接收信号发生畸变，导致接收信号点可能偏离其原本对应的星座点，而硬解调简单的判决方式很容易将其误判为其他星座点，从而产生较高的误码率。
软解调则截然不同，它是一种更为智能和精细的解调方式。软解调充分考虑到信号在传输过程中的不确定性，不再局限于简单的硬判决。它通过对接收信号的幅度、相位以及噪声等多方面信息进行深入分析，利用复杂的算法，如最大后验概率（MAP）算法、软输出维特比算法（SOVA）等，计算出每个比特为 “0” 或 “1” 的概率，进而输出更为精确的软信息。这些软信息就像是给后续的纠错编码译码提供了更多的线索和依据，使得译码器能够更准确地判断原始的比特信息，从而有效降低误码率，提升通信系统的可靠性。就好比在寻找丢失物品时，硬解调只是简单地根据大致印象去猜测，而软解调则会全面收集各种相关信息，进行综合分析，从而更有可能找到正确的答案。在 64QAM通信系统中，软解调能够在噪声干扰较大的情况下，依然保持较好的性能，为高速、可靠的数据传输提供了有力保障。
为降低计算复杂度，采用Max-Log近似：
2.2 无线多径信道线性失真
无线信道多径散射等效离散时变FIR滤波器，基带冲激响应：
Lh为信道多径抽头数，hl为时变复增益。信号经过信道产生码间串扰ISI，接收采样：
spa(n)为功放输出信号，w(n)为复高斯白噪声。单独依靠预失真仅补偿发射端功放畸变，无法消除接收端信道ISI；仅接收均衡仅补偿线性串扰，功放残留非线性畸变会持续恶化均衡收敛特性，形成误差耦合。
2.3 联合补偿
联合补偿采用发射前置预失真 + 接收后置自适应均衡两级架构：
发射端：记忆多项式预失真器MP-DPD对16QAM基带符号预畸变，抵消功放记忆非线性，使功放输出逼近理想线性放大信号；
接收端：自适应均衡器（LMS/RLS）抑制多径ISI，补偿信道线性畸变；
闭环协同：发射DPD通过射频反馈支路自适应更新多项式系数，接收均衡利用训练序列 / 判决导向迭代滤波权值，两级补偿协同消除 “非线性 + 线性” 复合失真。
完整基带系统链路：
2.3 记忆多项式模型与数字预失真
记忆多项式基于Volterra级数对角简化，仅保留同阶延迟项的奇次非线性（射频功放仅奇次项产生带内失真，偶次项落至基带外可滤除），功放输入x(n)、输出ypa(n)关系：
将式改写为矩阵线性形式，便于最小二乘辨识。构造基函数向量Φ(n)：
该线性特性是记忆多项式核心优势：模型输出关于系数线性，可直接采用LS、RLS快速辨识，远优于Volterra级数、神经网络等非线性参数模型。
2.4 记忆多项式预失真逆模型(MP-DPD)
预失真目标：构造映射xdpd(n)=Fdpd[s(n)]，使功放输出ypa(n)=G⋅s(n)，G为理想线性增益，s(n)为原始16QAM发送符号。预失真器采用同阶记忆多项式结构：
通过射频耦合反馈支路实时采集功放输出，周期性更新c^，跟踪功放温度、供电电压漂移带来的特性变化，持续抑制16QAM信号的AM/AM、AM/PM畸变。
2.5 MP-DPD对16QAM失真抑制机理
未预失真时，功放非线性使16QAM星座外层大功率符号压缩、内层符号相位偏移，星座边界模糊；MP-DPD通过逆多项式对发送符号预先施加反向畸变：大功率符号放大幅度、补偿相位滞后，抵消功放压缩效应。经过预失真后功放输出基带等效：
edpd(n)为DPD建模残差，远小于原始功放失真，大幅降低接收均衡器需要补偿的非线性基底误差，避免均衡器因强非线性出现不收敛、稳态MSE抬升问题。
2.6 LMS最小均方自适应均衡算法
训练阶段期望信号d(n)=s(n)（已知16QAM训练符号），瞬时误差：
判决导向模式（数据传输阶段无训练序列）：d(n)=QAM-Demod(s^(n))，利用判决后的16QAM标准星座点作为期望信号持续更新权值，跟踪时变信道。
3. MATLAB程序
%64QAM
M = 64;
bps = log2(M);
%符号数
numSym = 80000;
%每符号采样
sps = 1;
EbN0_dB= 0:2:40;
capSNR = 36;
%PA非线性模型(记忆多项式)
%真实PA: y = sum_k sum_m a_km * x(n-m)*|x(n-m)|^(k-1)
%采用奇数阶(1,3,5) + 2阶记忆,含AM/AM与AM/PM
Kpa = 5; % 非线性阶数
Qpa = 2; % 记忆深度
paCoef = paTrueModel(); % 真实PA系数
%%多径信道
chTaps = [1, 0.4+0.1j, 0.25, 0.2];
chTaps = chTaps / norm(chTaps);
Lch = numel(chTaps);
%DPD训练
%用一段训练序列辨识PA逆特性,得到DPD系数
fprintf('训练DPD预失真器...\n');
trainSym = qammod(randi([0 M-1], 5000,1), M,'UnitAveragePower',true);
%归一化到PA工作区
backoff = 0.6;
xTrain = backoff*trainSym;
%过PA
yTrain = memoryPolyPA(xTrain, paCoef, Kpa, Qpa);
dpdCoef = trainDPD(yTrain, xTrain, Kpa, Qpa);
fprintf('DPD训练完成.\n');
%均衡器训练(LMS)
%用训练序列过信道,LMS辨识均衡器抽头
Neq = 11;
muLMS = 0.01;
测试结果如下：
浙公网安备 33010602011771号