А.В. Бахмуцкая1, А.П. Павлов2, И.Е. Кащенко3

1−3 Омский научный центр СО РАН (Институт радиофизики и физической электроники) (г. Омск, Россия)

Постановка проблемы. При проектировании современных дистанционно управляемых передающих узлов связи, предназначенных для работы в условиях Крайнего Севера, необходимо учитывать влияние низких температур на физические и конструктивные параметры используемых в них радиопередающих устройств. На данный момент эта проблема решается путем использования узлов связи контейнерного типа с дорогостоящими системами климат-контроля, которые, помимо увеличения стоимости и массогабаритных характеристик, увеличивают потребляемую мощность узла связи, что приводит к снижению коэффициента полезного действия и, как следствие, увеличению стоимости работы узла связи. Передаточная характеристика, от которой напрямую зависит уровень нелинейных искажений в выходном сигнале, − один из основных параметров радиопередающих устройств, подверженных влиянию температурного режима окружающей среды, определяемый характеристиками используемого в радиопередатчике усилителя мощности. Следовательно, исследование подходов к снижению последствий влияния температурного режима на отдельные блоки радиопередатчика, а именно: на усилители мощности, чувствительные к перепаду температуры, является актуальной задачей. 

Цель. Провести оценку алгоритмов линеаризации передаточной характеристики усилителя мощности в диапазоне частот 5−30 МГц в условиях пониженной температуры.

Результаты. Представлены результаты линеаризации нелинейной передаточной характеристики усилителя мощности в диапазоне частот 5−30 МГц при изменении температуры окружающей среды от 0 до −60 °С. Выполнена процедура линеаризации с помощью системы ввода цифровых предыскажений, основанной на использовании полиномиальной модели с памятью. Проведена оценка алгоритмов линеаризации передаточной характеристики усилителя мощности в диапазоне частот 5−30 МГц в условиях пониженной температуры.

Практическая значимость. Представленные результаты могут быть использованы при разработке радиопередающих устройств, предназначенных для работы в условиях пониженной температуры.

Бахмуцкая А.В., Павлов А.П., Кащенко И.Е. Линеаризация усилителя мощности в условиях пониженной температуры //

Радиотехника. 2021. Т. 85. № 10. С. 102−112. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202110-12

1. Guillermo G. Microwave Transistor Amplifiers: analysis and design. Englewood Cliffs. N.J.: Prentice-Hall. 1984.
2. Цыкин Г.С. Усилительные устройства. Изд. 4-е. М.: Связь. 1971.  367 с.
3. Кащенко И.Е. Система ввода цифровых предыскажений на основе транзисторного радиопередающего устройства декаметрового диапазона РПДУ-1М2 // Сб. докл. Междунар. науч.-техн. конф. «Радиолокация, навигация и связь». Воронеж: НПФ «САКВОЕЕ». 2014. С. 1984–1992. 
4. Konstantinou K., Kim E. Digital predistortion of wideband signals based on power amplifier model with memory // IEEE Letters. 2001. V. 37. P. 1417–1418.
5. Vuolevi J.H.K., Rahkonen T., Manninen J.P.A. Measurment technique for char-acterizing memory effects in RF power amplifiers // IEEE Trans. Microw. Theory Tech. 2001. V. 49. № 8. P. 1383–1389.
6. Cesari A. and Gilabert P. L., Montoro G. A FPGA based digital predistorter for RF amplifiers with memory effects // Proc. 2nd Eur., Microw. Integrated Circuits Conf., Munich, Germany. Oct. 2007. Р. 135–138.
7. Zhu A., Brazil T.J. An overview of Volterra series based behavioral modeling of RF/microwave power amplifiers // 2006 IEEE Annual Wireless and Microwave Technology Conference. 2006. Р. 1−5. https://doi.org/10.1109/WAMICON.2006.351917.
8. Penrose R. A generalized inverse for matrices // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. 1955. V. 51.  № 3. Р. 406–413. https://doi.org/10.1017/S0305004100030401.
9. Кащенко И.Е., Павлов А.П. Метод экстракции параметров для нелинейной полиномиальной модели с памятью // Сб. докл. Междунар. науч.-техн. конф. «Радиотехника, электроника и связь». Омск: ОНИИП. 2017. С. 250–255. 
10. Gan L. Adaptive digital predistortion of nonlinear systems. Ph.D. Thesis. Faculty of Electrical and Information Engineering. Graz University of Technology. Graz, Austria. 2009.
11. Ljung L. System Identification – Theory for the User. 2nd ed. Upper Saddle River. N.J., USA: Prentice-Hall. 1999.
12. Ding L., et al. Memory polynomial predistorter based on the indirect learning architecture // Global Telecommunications Conference, 2002. GLOBECOM ’02. IEEE. 2002. V. 1. Р. 967–971. https://doi.org/10.1109/GLOCOM.2002.1188221.