PA efficiency enhancement using digital linearization techniques in uplink cognitive radio systems

Pour un terminal mobile alimenté sur batterie, le rendement de l’amplificateur de puissance (AP) doit êtreoptimisé. Cette optimisation peut rendre non-linéaire la fonction d’amplification de l’AP. Pour compenser lesdistorsions introduites par le caractère non-linéaire de l’AP, un détecteur numérique...

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Main Author: Ben mabrouk, Mouna
Other Authors: Bordeaux
Language:en
Published: 2015
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Online Access:http://www.theses.fr/2015BORD0296/document
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spelling ndltd-theses.fr-2015BORD02962019-10-06T03:29:26Z PA efficiency enhancement using digital linearization techniques in uplink cognitive radio systems Amélioration du rendement de l’amplificateur de puissance en utilisant une technique de linéarisation numérique pour une liaison montante dans un contexte radio intelligente. Amplificateur de puissance Post-distortion numérique Radio intelligente, Modèle de Volterra Filtrage de Kalman Modèles multiples en interaction Mono-porteuse Power amplifier Digital post-distortion Cognitive radio Volterra model Kalman filtering Interacting multiple model Single carrier Pour un terminal mobile alimenté sur batterie, le rendement de l’amplificateur de puissance (AP) doit êtreoptimisé. Cette optimisation peut rendre non-linéaire la fonction d’amplification de l’AP. Pour compenser lesdistorsions introduites par le caractère non-linéaire de l’AP, un détecteur numérique fondé sur un modèle deVolterra peut être utilisé. Le comportement de l’AP et le canal étant modélisé par le modèle de Volterra, uneapproche par filtrage de Kalman (FK) permet d’estimer conjointement les noyaux de Volterra et les symbolestransmis. Dans ce travail, nous proposons de traiter cette problématique dans le cadre d’une liaison montantedans un contexte radio intelligente (RI). Dans ce cas, des contraintes supplémentaires doivent être prises encompte. En effet, étant donné que la RI peut changer de bande de fréquence de fonctionnement, les nonlinéaritésde l’AP peuvent varier en fonction du temps. Par conséquent, nous proposons de concevoir une postdistorsionnumérique fondée sur une modélisation par modèles multiples combinant plusieurs estimateurs àbase de FK. Les différents FK permettant de prendre en compte les différentes dynamiques du modèle.Ainsi, les variations temporelles des noyaux de Volterra peuvent être suivies tout en gardant des estimationsprécises lorsque ces noyaux sont statiques. Le cas d’un signal monoporteuse est adressé et validé par desrésultats de simulation. Enfin, la pertinence de l’approche proposée est confirmée par des mesures effectuéessur un AP large bande (300-3000) MHz. For a battery driven terminal, the power amplifier (PA) efficiency must be optimized. Consequently,non-linearities may appear at the PA output in the transmission chain. To compensatethese distortions, one solution consists in using a digital post-distorter based on aVolterra model of both the PA and the channel and a Kalman filter (KF) based algorithm tojointly estimate the Volterra kernels and the transmitted symbols. Here, we suggest addressingthis issue when dealing with uplink cognitive radio (CR) system. In this case, additionalconstraints must be taken into account. Since the CR terminal may switch from one subbandto another, the PA non-linearities may vary over time. Therefore, we propose to designa digital post-distorter based on an interacting multiple model combining various KF basedestimators using different model parameter dynamics. This makes it possible to track thetime variations of the Volterra kernels while keeping accurate estimates when those parametersare static. Furthermore, the single carrier case is addressed and validated by simulationresults. In addition, the relevance of the proposed approach is confirmed by measurementscarried on a (300-3000) MHz broadband PA. Electronic Thesis or Dissertation Text en http://www.theses.fr/2015BORD0296/document Ben mabrouk, Mouna 2015-12-02 Bordeaux Grivel, Éric Deltimple, Nathalie Ferré, Guillaume
collection NDLTD
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spellingShingle Amplificateur de puissance
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Modèle de Volterra
Filtrage de Kalman
Modèles multiples en interaction
Mono-porteuse
Power amplifier
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Volterra model
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Interacting multiple model
Single carrier

Ben mabrouk, Mouna
PA efficiency enhancement using digital linearization techniques in uplink cognitive radio systems
description Pour un terminal mobile alimenté sur batterie, le rendement de l’amplificateur de puissance (AP) doit êtreoptimisé. Cette optimisation peut rendre non-linéaire la fonction d’amplification de l’AP. Pour compenser lesdistorsions introduites par le caractère non-linéaire de l’AP, un détecteur numérique fondé sur un modèle deVolterra peut être utilisé. Le comportement de l’AP et le canal étant modélisé par le modèle de Volterra, uneapproche par filtrage de Kalman (FK) permet d’estimer conjointement les noyaux de Volterra et les symbolestransmis. Dans ce travail, nous proposons de traiter cette problématique dans le cadre d’une liaison montantedans un contexte radio intelligente (RI). Dans ce cas, des contraintes supplémentaires doivent être prises encompte. En effet, étant donné que la RI peut changer de bande de fréquence de fonctionnement, les nonlinéaritésde l’AP peuvent varier en fonction du temps. Par conséquent, nous proposons de concevoir une postdistorsionnumérique fondée sur une modélisation par modèles multiples combinant plusieurs estimateurs àbase de FK. Les différents FK permettant de prendre en compte les différentes dynamiques du modèle.Ainsi, les variations temporelles des noyaux de Volterra peuvent être suivies tout en gardant des estimationsprécises lorsque ces noyaux sont statiques. Le cas d’un signal monoporteuse est adressé et validé par desrésultats de simulation. Enfin, la pertinence de l’approche proposée est confirmée par des mesures effectuéessur un AP large bande (300-3000) MHz. === For a battery driven terminal, the power amplifier (PA) efficiency must be optimized. Consequently,non-linearities may appear at the PA output in the transmission chain. To compensatethese distortions, one solution consists in using a digital post-distorter based on aVolterra model of both the PA and the channel and a Kalman filter (KF) based algorithm tojointly estimate the Volterra kernels and the transmitted symbols. Here, we suggest addressingthis issue when dealing with uplink cognitive radio (CR) system. In this case, additionalconstraints must be taken into account. Since the CR terminal may switch from one subbandto another, the PA non-linearities may vary over time. Therefore, we propose to designa digital post-distorter based on an interacting multiple model combining various KF basedestimators using different model parameter dynamics. This makes it possible to track thetime variations of the Volterra kernels while keeping accurate estimates when those parametersare static. Furthermore, the single carrier case is addressed and validated by simulationresults. In addition, the relevance of the proposed approach is confirmed by measurementscarried on a (300-3000) MHz broadband PA.
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