矢量信号发生器中的数字预失真（DPD）技术通过预先对信号进行反向失真处理，抵消功率放大器（PA）的非线性失真，从而提升信号线性度和系统性能。其工作原理及实现流程可分为以下几个关键步骤：
1. 非线性特性建模：量化PA的失真行为
- 数据采集：通过耦合器将PA的输出信号反馈至矢量信号分析仪（VSA），采集输入/输出信号的幅度和相位数据。
- 模型选择：常用多项式模型（如记忆多项式模型）或神经网络模型描述PA的非线性特性。例如，记忆多项式模型通过引入时间延迟项，捕捉PA的记忆效应（即输出不仅依赖当前输入，还与历史输入相关）。
- 参数估计：利用最小二乘法（LS）或递归最小二乘法（RLS）等算法，从采集的数据中提取模型参数（如多项式系数），构建PA的精确非线性模型。
2. 预失真器设计：生成反向失真信号
- 逆模型构建：基于PA的非线性模型，通过数学逆运算（如模型取逆）或神经网络训练，得到预失真器的传递函数。该函数需满足：当输入信号经过预失真器后，再通过PA时，非线性失真被抵消。
- 实时计算：预失真器根据输入信号的瞬时幅度和相位，动态调整输出信号的幅度和相位。例如，对于高功率输入信号，预失真器会降低其幅度并调整相位，以补偿PA的增益压缩和相位失真。
3. 信号处理与反馈优化：闭环校正确保性能
- 数字信号处理（DSP）：在基带或中频阶段，预失真信号通过DSP芯片（如FPGA或ASIC）生成，并与原始输入信号合成，形成最终的预失真射频信号。
- 反馈回路：将PA的输出信号反馈至DPD系统，与原始输入信号对比，计算误差信号。通过自适应算法（如LMS或RLS）动态调整预失真器参数，实现闭环校正。例如，在5G基站中，DPD系统可实时监测PA的输出功率和频谱效率，自动优化预失真参数以适应信道变化。
4. 硬件实现与性能验证：从仿真到实际部署
- 硬件架构：DPD系统通常由DSP模块、DAC（数模转换器）、射频前端和反馈链路组成。DAC将数字预失真信号转换为模拟信号，射频前端完成上变频和功率放大。
- 性能评估：通过矢量信号分析仪测量PA输出信号的误差矢量幅度（EVM）、邻道功率比（ACPR）等指标，验证DPD的线性化效果。例如，在Wi-Fi 7路由器测试中，DPD技术可将EVM降低至-45dB以下，满足高阶调制（如1024-QAM）的传输需求。
5. 典型应用场景
- 5G基站：DPD技术结合Doherty放大器，将功率效率提升至50%以上，同时支持超200MHz带宽的信号传输。
- 卫星通信：通过DPD降低PA的线性度要求，减少卫星发射功率需求，延长设备寿命。
- 物联网设备：在低功耗场景下，DPD技术可优化PA的效率，延长电池续航时间。
技术优势与挑战
- 优势：
- 显著提升信号线性度，降低邻道干扰（ACI）和互调失真（IMD）。
- 支持高阶调制（如256-QAM、1024-QAM），提高频谱效率。
- 适应宽带信号（>100MHz）和动态信道条件。
- 挑战：
- 模型复杂度高，需平衡精度与计算开销。
- 硬件实现需高分辨率DAC和低噪声射频前端。
- 自适应算法需快速收敛以应对信道快速变化。
