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一種適用于射頻數(shù)字功放的量化策略*

2014-12-10 05:37:38陳劍斌陳昆和
電子技術(shù)應(yīng)用 2014年12期
關(guān)鍵詞:策略

陳劍斌,朱 蕾,周 強(qiáng),陳昆和

(解放軍總參謀部第六十三研究所,江蘇 南京 210007)

0 引言

隨著當(dāng)前通信系統(tǒng)集成度的不斷提高,功放高效率、低功耗的要求顯得越來越重要。傳統(tǒng)模擬功放為了保證放大信號的線性性能,必須工作在線性區(qū)域,這大大限制了其效率性能。而基于△∑調(diào)制器(DSM)的數(shù)字功放[1]通過將數(shù)字信號轉(zhuǎn)換為脈沖信號,驅(qū)動晶體管工作在飽和開關(guān)狀態(tài),能夠大大提升功放的效率。數(shù)字功放結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 數(shù)字功放結(jié)構(gòu)圖

通過開關(guān)工作,數(shù)字功放理論上能夠獲得100%的效率。但在實際電路中,當(dāng)前端DSM的輸出驅(qū)動電平發(fā)生躍變時,開關(guān)功放會消耗一定能量對電路中的電容進(jìn)行充放電,從而影響數(shù)字功放的效率[2]。為了降低數(shù)字功放的切換損耗從而提升高頻場合下的功放效率,需要盡量減少DSM輸出的切換頻率。本文利用電力電子系統(tǒng)中的滯環(huán)比較控制思路,結(jié)合DSM結(jié)構(gòu)提出了一種新的量化策略。該策略下DSM量化器通過記憶前一時刻的量化輸出,實時更新當(dāng)前的量化門限值,從而在不改變DSM硬件結(jié)構(gòu)的前提下有效降低DSM輸出的切換速率。

1 DSM量化策略

圖2所示為DSM的原理框圖[3]。

圖2 DSM結(jié)構(gòu)示意圖

其中,Hu(z)為信號傳遞函數(shù),He(z)為噪聲傳遞函數(shù)。根據(jù)DSM的結(jié)構(gòu),減少DSM輸出切換頻率的一個直接方法是降低過采樣率。降低過采樣率時,為了保證帶內(nèi)SNR性能,需要相應(yīng)地提高DSM階數(shù)。但無論是降低過采樣率還是提高DSM階數(shù),都會改變DSM的環(huán)路濾波器結(jié)構(gòu)。為了在不改變DSM硬件結(jié)構(gòu)的前提下實現(xiàn)對輸出切換頻率的控制,考慮改進(jìn)量化器的量化策略。現(xiàn)有的DSM結(jié)構(gòu)中,量化器采用固定門限量化策略。對于單比特量化情況:

1.1 單比特DSM的可變門限量化策略

在電力電子系統(tǒng)中,為了解決比較器輸入接近門限值時出現(xiàn)“振鈴”現(xiàn)象,往往采用滯環(huán)比較器[4-5],其基本特征是比較器采用不同的正、反向比較電壓。借鑒滯環(huán)比較思路,提出一種可變門限的DSM量化策略:

其中遲滯指數(shù)H>0。在可變門限量化策略下,量化門限由固定值變?yōu)榕c前一時刻量化輸出相關(guān)的值。假如前一時刻量化輸出為1(-1),則當(dāng)前時刻量化器輸入值必須小于-H(大于H)其輸出才會發(fā)生改變。相比固定門限量化策略,可變門限策略下量化器輸入需要變化更大的值才能最終引起輸出發(fā)生變化。因此采用可變門限策略可以降低DSM輸出的切換頻率。

圖3為單比特量化示意圖,陰影部分代表量化誤差。固定門限量化策略下,量化器前一時刻輸出為1時,量化誤差面積為:

可變門限量化策略下對應(yīng)的量化誤差面積為:

注意到對稱性,相比固定門限,可變門限量化策略下量化誤差的總面積增加:

公式(4)表明,相比固定門限量化,可變門限量化策略下DSM輸出在切換頻率減小的同時SNR性能會有一定程度的下降。

1.2 多比特DSM的可變門限量化策略

進(jìn)一步根據(jù)公式(2)可以概括電平量化下可變門限策略的量化方案為:

假設(shè)固定門限量化策略下量化門限值為QL=[Q1,Q2,…,Qn,…,QN-1](-1<Qn<1,1≤n≤N-1)。 則在可變門限策略下,若前一時刻的輸出為 V(n-1)>Qn,則當(dāng)前時刻下的量化門限變化為:Q′L=(Q1-H,Q2-H, …,Qn-H,…,QN-1+H)。

容易驗證,當(dāng) N=2時,上述的量化方案與式(2)一致。

如圖4所示,對于固定門限量化策略,2 bit DSM的量化門限為[-2/3,0,2/3]。而在可變門限策略下,根據(jù)前一時刻的量化輸出,多電平DSM門限值實時地進(jìn)行更新。與單比特情況類似,容易推出2 bit可變門限策略下量化誤差總面積增加量為3H2。

圖4 可變門限量化示意圖(2 bit輸出)

2 仿真結(jié)果

前面通過理論定性分析了可變門限策略下DSM輸出序列的切換頻率及其SNR變化情況,下面進(jìn)行仿真驗證。不失一般性,這邊考慮基于CRFB結(jié)構(gòu)的4階帶通DSM[6],輸入為35 MHz單音信號,系統(tǒng)采樣頻率為400 MHz。

2.1 遲滯指數(shù)范圍

為了保證DSM調(diào)制器的穩(wěn)定性,首先分析不同輸入幅度下允許的最大遲滯指數(shù)。

圖5所示為DSM處于穩(wěn)定和失穩(wěn)時的輸出序列頻譜。比較兩種情況,可以看到失穩(wěn)時DSM序列頻譜的帶內(nèi)噪聲成型已經(jīng)不可見,并且?guī)獾男盘栔C波和雜散幅度迅速增大。因此以DSM輸出序列頻譜的帶內(nèi)SNR指標(biāo)作為穩(wěn)定性判據(jù),以分析不同輸入幅度下允許的最大遲滯指數(shù)。

圖5 穩(wěn)定與失穩(wěn)條件下的DSM輸出

分析圖 6仿真結(jié)果:在固定 H_inf下,輸入單音信號幅度增加,系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降,對應(yīng)此時量化器允許的最大遲滯指數(shù)整體上呈現(xiàn)下降趨勢;另一方面,H_inf取值越小,對應(yīng) DSM結(jié)構(gòu)越穩(wěn)定。因此相同輸入幅度下,H_inf越小,量化器允許的遲滯指數(shù)越大。與H_inf類似,量化電平數(shù)越多DSM的穩(wěn)定性越好[3]。因此2 bit量化下的最大穩(wěn)定遲滯指數(shù)整體上要大于單比特量化。

2.2 平均切換頻率性能

下面在系統(tǒng)穩(wěn)定前提下仿真分析DSM輸出序列的切換頻率指標(biāo)。根據(jù)參考文獻(xiàn)[2],定義平均切換頻率fav:

其中,fs為系統(tǒng)采樣頻率;N為序列時鐘周期數(shù);Ntr為高低電平間的切換次數(shù),反映脈沖序列中的脈沖總數(shù)。仿真中遲滯指數(shù)取為[0,0.2,0.4,0.6]。

圖6 輸入幅度與最大穩(wěn)定遲滯指數(shù)關(guān)系

不同遲滯指數(shù)下的fav比較如圖7所示。遲滯指數(shù)越大,則量化器輸入需要變化更大的值才能最終引起輸出發(fā)生變化,對應(yīng)DSM輸出序列的fav越小。注意到2 bit量化情況下,當(dāng)遲滯指數(shù)為0.6、幅度為0.4時,此時DSM輸出序列的fav反而增大。這是由于DSM實質(zhì)是一個負(fù)反饋系統(tǒng),當(dāng)信號幅度較小且遲滯指數(shù)較大時,相比2 bit固定門限量化策略,可變門限策略下量化器由于遲滯作用輸出電平在±1/3之外還將引入±1,從而使得此時DSM輸出序列的fav增加。

2.3 帶內(nèi)信噪比性能

根據(jù)前面分析,遲滯指數(shù)越大,量化誤差也越大。因此隨著遲滯指數(shù)增大,DSM輸出序列的帶內(nèi)SNR逐漸下降,仿真結(jié)果如圖8所示。根據(jù)表1、2的定量分析結(jié)果,相比固定門限策略,當(dāng)H=0.2時,單比特和2 bit量化下fav分別減少23.7%和19.7%,此時帶內(nèi)信噪比分別只下降了1.8 dB和3.6 dB;當(dāng) H為 0.6時,單比特和2 bit量化下帶內(nèi)信噪比分別下降了11.6 dB和 8.3 dB,此時 fav分別減少 52.9%和 34.5%。

圖7 不同遲滯指數(shù)下的f av比較

圖8 不同遲滯指數(shù)下的SNR比較

表1 不同遲滯指標(biāo)下的平均轉(zhuǎn)換頻率 (MHz)

表2 不同遲滯指標(biāo)下的平均帶內(nèi)信噪比 (dB)

3 結(jié)論

本文利用滯環(huán)比較控制思路,在DSM調(diào)制器中提出了一種可變門限的量化策略,并通過理論和仿真分析了該策略下DSM輸出序列的平均切換速率fav以及帶內(nèi)SNR性能。結(jié)果表明,相比固定門限量化策略,可變門限量化策略通過設(shè)置合適的遲滯指數(shù),在帶內(nèi)SNR性能下降有限的情況下能夠顯著的降低DSM輸出序列的平均切換頻率。因此,基于本策略的DSM調(diào)制器可以有效減少高頻應(yīng)用場合下數(shù)字功放的切換損耗,從而提升功放整體效率。另一方面,考慮到本文策略下DSM輸出序列平均切換頻率降低是以犧牲一定的帶內(nèi)SNR性能為代價,考慮利用遺傳算法[7]、文化算法[8]等進(jìn)化策略優(yōu)化遲滯指數(shù)H,從而在fav與SNR之間獲得一個最優(yōu)平衡是下步工作的方向。

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[6]劉冠東.基于∑△技術(shù)的調(diào)制器的設(shè)計與驗證[D].長沙:湖南大學(xué),2011.

[7]周明,孫樹棟.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2002.

[8]杜瓊,周一屆.新的進(jìn)化算法——文化算法[J].計算機(jī)科學(xué),2005,32(9):142-144.

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