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전력증폭기의 선형화를 위한 LUT 기반 전치왜곡기의 효율적인 구현 기법

원문정보

Efficient Implementation Technique of LUT-Based Predistortion for Power Amplifier Linearization

최재웅, 오혁준, 조현욱, 정의림

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초록

영어

This paper proposes a new LUT (look-up table) based digital predistortion technique to linearize non-linear power amplifiers. In the proposed method, a post-distorter is first found using the conventional polynomial based indirect-learning technique. Then, based on the post-predistorter, LUT predistorter is found. The proposed predistorter takes advantages of fast training speed and excellent linearization performance while mitigates the burden of real-time implementation complexity due to multiplications by using LUT. The performance of the proposed technique is examined through experiment with power amplifiers for satellite communications. Specifically, we compare the performances of the conventional polynomial predistorter and the proposed predistorter using 8 GHz band TWTA (Travelling Wave Tube Amplifier). According to the results, when the LUT size is over 16, both techniques shows almost the same performance. Since the proposed predistorter has a 10 times smaller multiplications, the proposed one has advantages in terms of implementation.

한국어

본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화하는 LUT (look-up table)에 기반한 디지털 전치왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 기존 다항식 기반의 간접학습 방법을 이용하여 전력증폭기를 선형화하는 사후왜곡기를 먼저 구한 다음 이를 바탕으로 LUT 전치왜곡기를 구한다. 제안하는 기법에서는 기존 다항식 기법의 빠른 학습속도와 우수한 선형성능의 장점을 취하면서 많은 곱셈기로 인한 실시간 전치왜곡의 구현 복잡도를 LUT를 이용하여 낮추는 것이 장점이다. 제안하는 기법의 성능은 위성통신에 사용되는 실제 전력증폭기를 이용한 실험을 통해 확인한다. 구체적으로 약 8 GHz 대역에서 동작하는 광대역 TWTA (Travelling Wave Tube Amplifier)를 이용하여 제안하는 전치왜곡기법과 기존 다항식 전치왜곡 기를 비교한다. 실험결과 LUT의 크기가 64 이상이면 다항식 기법과 성능차이가 거의 없는 것을 확인할 수 있다. 제안하는 기법은 사용하는 곱셈의 개수가 1/10 수준에 불과하기 때문에 구현복잡도 측면에서 장점을 가진다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전치왜곡 시스템 모델
Ⅲ. 제안하는 검색테이블 기반의 전치왜곡 기법
3.1 다항식 기반의 RLS 사후왜곡 알고리즘
3.2 다항식 기반의 사후왜곡 특성에서 전치왜곡 검색테이블 추출
Ⅳ. 실험결과
4.1 실험환경 구성
4.2 실험결과 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 최재웅 Jae-Woong Choi. 한밭대학교 모바일융합공학과 석사
  • 오혁준 Hyuk-Jun Oh. 광운대학교 전자통신공학과 교수
  • 조현욱 Hyun-Wook Jo. 국방과학연구소 선임연구원
  • 정의림 Eui-Rim Jeong. 한밭대학교 인공지능소프트웨어학과 교수

참고문헌

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