search query: @supervisor Wichman, Risto / total: 37
reference: 19 / 37
« previous | next »
Author:Ruotsalainen, Henri
Title:Investigation of orthogonal basis functions for adaptive Wiener models
Tutkielma ortogonaalisten sarjakehitelmien hyödyntämisestä adaptiivisissa Wiener malleissa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:[8] + 88      Language:   eng
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Main subject:Signaalinkäsittelytekniikka   (S-88)
Supervisor:Wichman, Risto
Instructor:Dallinger, Robert
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Keywords:orthogonal polynomial
digital baseband predistortion
power amplifier
Wiener model
adaptive system identification
ortogonaalinen polynomi
digitaalinen kantataajuusesisärötin
tehovahvistin
Wiener-malli
adaptiivisen järjestelmän tunnistaminen
Abstract (eng): In modern wireless networks, radio frequency (RF) power amplifiers (PA) are essential components which are inherently nonlinear.
However, the use of spectrally efficient modulation techniques and densely populated transmission bands require stringently linear behaviour of the PAs.
Currently, commercial RF PAs which are operating in their linear region, show poor power efficiency.
In order to increase the efficiency, linearization methods are necessary.
Predistortion in the digital baseband is considered to be an efficient method to compensate for the nonlinear effects of PAs and can also be combined with other linearization methods.

In this thesis, static nonlinear models based on orthogonal polynomials are presented.
It is investigated whether one orthogonal polynomial basis outperforms other bases in the context of PA identification, with respect to digital predistortion.
With increasing transmission bandwidth, the memory effects become more prevalent which requires the use of dynamic nonlinear models.
This can be achieved in a simple way by cascading a static nonlinearity with a leading linear filter.
If such a structure, known as the simplified Wiener model, is used to model the PA, the predistorter (PD) is obtained as a Hammerstein model.

Additionally, the characteristics of the PAs changes over time due to changes in temperature and aging.
Therefore, the identification of the PA and the PD needs to be performed adaptively.
In this thesis, three architectures for adaptive PDs are considered: the direct learning architecture, the indirect learning architecture and the direct learning architecture based on the nonlinear filtered-x least mean squares algorithm.

The work first analyses the numerical properties of different orthogonal polynomials.
Then, the adaptative identification of the models, with and without memory, is investigated based on their convergence behaviour.
Finally, the performance of the PD architectures is evaluated by simulations and burst measurements.
For a commercial PA, the results of the study demonstrated that it was possible to increase the power efficiency by 55 %
Abstract (fin): Radiotaajuuksinen tehovahvistin, jonka vaste on usein epälineaarinen, on olennainen osa langattomia tietoliikennejärjestelmiä.
Nykyaikaiset modulaatiotekniikat vaativat kuitenkin siirtotieltä korkeaa lineaarisuutta.
Kun tehovahvistinta käytetään sen lineaarisella alueella, on vahvistimen hyötysuhde usein huono.
Hyötysuhteen parantamiseksi voidaan hyödyntää kantataajuuksissa esisäröttömiä, joita on usein käytetty tehovahvistimien lineaarisoinnissa.

Työssä esitetään tehovahvistin- ja esisärötinmalleja, jotka perustuvat ortogonaalisiin sarjakehitelmiin.
Yksi tutkimuksen pääaiheista oli erilaisten ortogonaalisten polynomien vertailu tehovahvistin- ja esisärötinmallinnuksessa kantataajuuksisille syötesignaaleille.

Vertailun tavoitteena oli tutkia mikä ortogonaalinen sarjakehitelmä soveltuu parhaiten tehovahvistin- ja esisärötinmallinnukseen numeeristen ominaisuuksiensa puolesta.
Laajakaistaisilla syötesignaaleilla tehovahvistimen toiminnassa ilmenee muisti-ilmiöitä.
Näitä haitallisia ilmiöitä voidaan mallintaa pelkistetyllä Wiener mallilla.
Tässä tapauksessa muisti-ilmiöiden kompensointiin voidaan puolestaan käyttää Hammerstein esisärötinmallia.

Tehovahvistimen ominaisuudet muuttuvat pääasiassa johtuen käyttölämpötilojen vaihteluista ja ikääntymisestä.
Kun tehovahvistin- ja esisärötinmallinnus toteutetaan adaptiivisesti, voidaan aikariippuvat ominaisuudet ottaa huomioon.
Työssä selostetaan useiden adaptiivisten tunnistusmenetelmien rakennetta ja toimintaa kun esisärötin on mallinnettu käyttäen Hammerstein mallia.

Työssä tutkittiin erilaisten ortogonaalisten polynomien numeerisia ominaisuuksia.
Adaptiivisen tunnistuksen tehokkuutta mitattiin sekä muistittomille että muistillisille malleille.
Lopulta esisärötäysmenetelmien toimintaa tutkittiin käyttäen simuloitua tehovahvistinmallia sekä kaupallista tehovahvistinta.
Käytettäessä esisärytystä, mitatun tehovahvistimen hyötysuhde parani noin 55 %, mikä on osoitus ortogonaalisten sarjakehitelmien soveltuvuudesta tehovahvistin- ja esisärötysmallinnuksessa.
ED:2010-07-12
INSSI record number: 39899
+ add basket
« previous | next »
INSSI