面向5G光載通信系統(tǒng)的數(shù)字預失真線性化技術(shù)應用

摘要：隨著5G通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，光載無線（Radio-over-Fiber，RoF）通信系統(tǒng)在實現(xiàn)高數(shù)據(jù)傳輸率和低延遲方面日益發(fā)揮出重要作用。然而，該系統(tǒng)在處理高頻寬帶5G信號時，常受到射頻功率放大器和光電組件非線性特性的影響，導致信號產(chǎn)生失真問題。為解決這一問題，文章深入探討了數(shù)字預失真（Digital Predistortion，DPD）技術(shù)在5G RoF通信系統(tǒng)中的應用及其效果。

關(guān)鍵詞：5G通信；光載無線；數(shù)字預失真

中圖分類號：TP18文獻標志碼：A

0 引言

5G網(wǎng)絡必須支持更高的數(shù)據(jù)速率和更大的連接密度，同時需要保持較低的延遲和高可靠性［1-2］。RoF通信是5G通信系統(tǒng)中一種高效的前傳技術(shù)，其通過光纖傳輸無線信號，有效結(jié)合了光纖通信的高帶寬和無線通信的靈活性優(yōu)勢。但RoF通信系統(tǒng)在傳輸過程中容易受到非線性失真的影響。DPD技術(shù)是一種減少該非線性失真影響的有效解決方案，其可以抵消傳輸鏈路中的非線性效應，從而保證信號質(zhì)量的穩(wěn)定性。

1 5G RoF通信系統(tǒng)的非線性失真

1.1 5G通信系統(tǒng)的非線性失真

在5G通信系統(tǒng)中，非線性失真問題尤為突出，其主要來源于無線通信系統(tǒng)中的射頻功率放大器和光電組件。在高頻、高功率運作條件下，這些組件的非線性特性會導致信號失真，影響整個系統(tǒng)的性能和效率［3］。

受非線性失真影響的輸出信號可以簡化表示為：

y（t）=∑Nn=1anxn（t）（1）

其中，y（t）代表放大器的輸出，x（t）為輸入信號，an是非線性系數(shù)，n是多項式的階數(shù)。

由于5G信號通常采用正交頻分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術(shù)等較為復雜的調(diào)制方案，而OFDM信號的高峰均功率比（Peak to Average Power Ratio，PAPR）特性使其在經(jīng)過非線性組件時更易受到失真的影響。因此，5G通信系統(tǒng)需要更為高效的非線性問題處理策略。

1.2 光載無線系統(tǒng)的非線性特性

RoF技術(shù)作為一種將無線信號通過光纖傳輸?shù)姆椒ǎ瑸?G網(wǎng)絡的發(fā)展提供了重要支持。然而，RoF通信系統(tǒng)在處理高頻寬帶5G信號時，會面臨由于光電轉(zhuǎn)換組件（如激光器和光電探測器）的非線性特性而引起的失真問題。這些非線性特性具體表現(xiàn)為幅度調(diào)制和相位調(diào)制失真，它們會降低信號的質(zhì)量和系統(tǒng)的整體性能。

RoF通信系統(tǒng)的非線性特性可通過一個多項式模型來描述，公式如下：

Y（f）=∑Mm=1bmXm（f）（2）

其中，Y（f）和X（f）分別代表頻域中的輸出和輸入信號，bm是頻域非線性系數(shù)，M是最高階數(shù)。

1.3 數(shù)字預失真技術(shù)原理及應用

DPD技術(shù)通過在發(fā)射端對信號進行預處理，以此來抵消傳輸鏈路中的非線性效應。該技術(shù)要求對RoF通信系統(tǒng)的非線性特性進行深入分析，需要能夠準確地對非線性效應進行建模。預失真處理過程可通過逆多項式來實現(xiàn)，公式如下：

xdpd（t）=∑Pp=1cpxp（t）（3）

其中，xdpd（t）是預失真處理后的信號，cp是預失真系數(shù)，P是DPD多項式的階數(shù)。

DPD技術(shù)的核心在于開發(fā)有效的預失真算法，在不增加過多計算復雜度的情況下，能夠準確地抵消由非線性組件引起的失真。這些算法基于對系統(tǒng)非線性行為進行精確建模，包括對幅度和相位失真的識別和量化。理想情況下，預失真算法會生成一個與系統(tǒng)非線性特性相反的信號，使得該預失真信號在通過非線性系統(tǒng)時被準確校正，從而在系統(tǒng)的輸出端得到一個線性的、不失真的信號。

1.4 建模方法

在DPD技術(shù)中，非線性建模是一個關(guān)鍵步驟。這一過程不僅涉及對無線通信系統(tǒng)中各種非線性效應的理解，還需要對其進行準確的數(shù)學描述。常見的非線性建模方法包括存儲多項式MP（Memory Polynomial，MP）模型、廣義存儲多項式（General Memory Polynomial，GMP）模型以及一些更復雜的自適應算法模型，它們根據(jù)系統(tǒng)的特定需求和性能指標進行調(diào)整，以實現(xiàn)信號處理后呈現(xiàn)的最佳線性化效果。

1.4.1 MP模型

MP模型是DPD中最常用的一種基本模型，通過多項式來表達信號的非線性特性，包括信號的幅度和相位成分，其優(yōu)勢在于實現(xiàn)簡單、計算效率較高，可適用于多種通信系統(tǒng)。

模型的一般形式為：

ymp（t）=Qq=0dqxq（t-τq）（4）

其中，ymp（t）表示MP模型的輸出，dq是MP模型的系數(shù)，τq表示延遲，Q是MP模型的階數(shù)。

1.4.2 GMP模型

GMP模型是MP模型的一個擴展，該模型充分考慮了信號的記憶效應，它通過引入額外的參數(shù)來描述信號的時間依賴性，從而更準確地模擬實際通信系統(tǒng)中遇到的復雜非線性效應。可以表示為：

ygmp（t）=∑Rr=0∑Ss=0ersxr（t-τr）xs（t-τs）（5）

其中，ygmp（t）是GMP模型的輸出，ers是GMP模型的系數(shù)，τr和τs是延遲項，R和S表示GMP模型在不同延遲項上的階數(shù)。

2 數(shù)字預失真技術(shù)解決方案和應用分析

2.1 解決方案

盡管DPD技術(shù)在理論方面的驗證非常有效，但在實際應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括算法復雜性、計算資源需求以及實時處理能力的限制等。

對于算法復雜性問題，高級DPD模型雖然能提供更精確的非線性補償，但也引入了更高的計算復雜度，因此要求在算法的精確性和計算效率之間找到平衡點，這可以通過使用簡化模型、近似方法或者高效的算法設計來解決。

對于計算資源需求問題，隨著5G通信系統(tǒng)的高速發(fā)展，DPD算法需要在更短的時間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)，這對計算資源提出了更高的要求。因此，開發(fā)低功耗、高效能的硬件成為實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵。

對于實時處理能力的限制問題，由于5G通信系統(tǒng)對實時性有著嚴格要求，所以DPD算法不僅需要計算準確，還必須能夠在極短的時間內(nèi)完成處理。這就要求算法不僅在設計上高效，還需要在硬件上得到適當支持，以滿足實時處理的需求。

在上述解決方案中，關(guān)于DPD算法的優(yōu)化，關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是確定預失真多項式的系數(shù)cp，通常由自適應算法來實現(xiàn)，其目標是最小化系統(tǒng)輸出與理想線性響應之間的差異。可以通過最小化以下代價函數(shù)來實現(xiàn)：

J=∑t|y（t）-yideal（t）|2（6）

其中，yideal是理想的線性響應，y（t）是實際系統(tǒng)輸出。

2.2 數(shù)字預失真應用效果分析

在5G光載無線通信前傳系統(tǒng)中應用DPD技術(shù)后，通常通過分析預失真信號輸出和非線性系統(tǒng)響應，來評估實驗過程和應用效果。

設原始信號x（t）經(jīng)DPD處理后變?yōu)閤dpd（t），由前文提到的DPD逆多項式可以給出：

xdpd（t）=∑Pp=1cpxp（t）（7）

使用簡化的非線性系統(tǒng)模型表示非線性系統(tǒng)的響應，系統(tǒng)輸出y（t）可以表示為輸入信號的非線性函數(shù)：

y（t）=∑Nn=1anxndpd（t）（8）

理想情況下，DPD處理后的系統(tǒng)輸出y（t）應接近于一個線性系統(tǒng)響應。

當應用DPD技術(shù)處理后，通過比較DPD處理前后系統(tǒng)輸出的相鄰通道功率比（Adjacent Channel Power Ratio，ACPR），來評估線性失真的補償效果，其是衡量非線性失真程度的一個重要指標，可通過分析系統(tǒng)輸出信號的功率譜密度計算，如式（9）所示。

其中，Padjacent是相鄰頻道的功率，Pcarrier是載波頻道的功率。DPD處理后，如果預期的ACPR值降低，則表示非線性失真相應減少。

3 實驗設計與測試

為驗證不同DPD模型在5G RoF前傳系統(tǒng)中應用后的效果，建立以下實驗環(huán)境，主要目標是評估MP和GMP模型降低非線性失真的能力。實驗設置如下。

（1）5G信號發(fā)生器：生成高PAPR的5G 新無線（New Radio，NR）信號。

（2）RoF前傳系統(tǒng)：包括光纖鏈路、激光器、光調(diào)制器和光電探測器。

（3）DPD處理單元：實現(xiàn)MP和GMP模型的數(shù)字預失真處理。

（4）性能分析儀器：用于測量系統(tǒng)的線性化效果，重點是測量非線性失真指標，如相鄰通道功率比。

4 實驗數(shù)據(jù)與結(jié)果分析

4.1 實驗數(shù)據(jù)

為評估不同DPD模型的應用效果，實驗收集了以下數(shù)據(jù)。

（1）基線性能：在未應用DPD模型的情況下，測量RoF通信系統(tǒng)的ACPR。

（2）MP模型應用：應用MP模型后，重新測量RoF通信系統(tǒng)的ACPR。

（3）GMP模型應用：應用GMP模型后，重新測量RoF通信系統(tǒng)的ACPR。

實驗數(shù)據(jù)收集遵循嚴格的測試流程，確保DPD模型的準確性和可重復性。

4.2 結(jié)果分析

實驗通過比較不同DPD模型應用前后的ACPR值，對非線性失真的減少程度進行評估，對比MP模型和GMP模型的性能，從而確定其在線性化5G RoF通信系統(tǒng)方面的有效性。實驗還分析了模型的計算復雜度和實時處理能力，評估了其在實際5G RoF通信系統(tǒng)中的可行性。

從測試結(jié)果可以看出，在應用DPD技術(shù)后，特別是采用GMP模型后，ACPR值獲得了顯著改善。對比MP模型和GMP模型，結(jié)果顯示從基線性能到MP模型的ACPR的性能改善為10 dB，采用GMP模型的ACPR改善為15 dB，這表明GMP模型在改善ACPR方面比MP模型更有效。

5 結(jié)語

本文探討了數(shù)字預失真技術(shù)在5G光載無線前傳系統(tǒng)中的應用，評估了存儲多項式模型和廣義存儲多項式模型在改善RoF通信系統(tǒng)非線性失真方面的效果。實驗結(jié)果顯示，2種模型均能顯著改善系統(tǒng)的非線性失真問題，尤其是GMP模型，在處理更復雜的非線性失真方面表現(xiàn)更佳。考慮到5G通信系統(tǒng)對實時處理性能的需求，在實際應用中，設計者需要通過選擇合適的DPD模型，以實現(xiàn)系統(tǒng)性能和復雜度之間的良好平衡。

未來DPD技術(shù)的發(fā)展方向可概括為以下幾個方面：一是通過算法優(yōu)化設計更高效的DPD算法，使用深度學習來優(yōu)化DPD模型的參數(shù)，提高算法的效率和適應性；二是通過探索DPD技術(shù)在長距離RoF系統(tǒng)中的應用，提升長距離傳輸時的系統(tǒng)性能；三是考慮DPD技術(shù)在復雜多用戶環(huán)境中的應用，特別是在頻譜共享和多徑傳播條件下的應用，以提升系統(tǒng)應用效能；四是研究將DPD技術(shù)與其他5G網(wǎng)絡優(yōu)化技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)隨著通信環(huán)境的不斷變化，自適應DPD算法能夠?qū)崟r調(diào)整參數(shù)，以適應不同的傳輸條件和非線性特性，從而獲得更高效的網(wǎng)絡性能。

參考文獻

［1］FEDERICO B， ROBERT W H， ANGEL L. Five disruptive technology directions for 5G［J］. IEEE Communications Magazine， 2014（2）：74-80.

［2］CHEN H D， TSAI Y C， KUO C. Broadband eight-antenna array design for sub-6 GHz 5G NR bands metal-frame smartphone applications［J］. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters， 2020（7）： 1078-1082.

［3］李草禹.寬帶通信系統(tǒng)中的線性化技術(shù)研究［D］.成都：電子科技大學，2021.

Application of digital predistortion linearization technology for

5G radio-over-fiber communication systems

Abstract：With the development of 5G communication technology rapidly，radio-over-fiber communication systems play a crucial role in achieving high data transmission rate and low latency. However， it is often affected in this system by the nonlinear characteristics of radio frequency power amplifiers and optoelectronic components when processing high-frequency broadband 5G signals， leading to signal distortion problems. To solve this problem，the application and effectiveness of digital predistortion technology is deeply investigated in this paper.

Key words： 5G communication; radio-over-fiber; digital predistortion