CAPÍTULO 6: DISEÑO DE UN PREDISTORSIONADOR EN BUCLE...
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Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
89
CAPÍTULO 6: DISEÑO DE UN PREDISTORSIONADOR EN BUCLE ABIERTO BASADO EN LAS SERIES DE VOLTERRA. SIMULACIÓN EN MATLAB Y ANÁLISIS DE RESULTADOS.
6.1 Introducción
En este capítulo se presenta el proceso seguido para el diseño del predistorsionador en
bucle abierto que es el objetivo principal de este Proyecto Final de Carrera.
En los capítulos anteriores se han expuesto los conceptos básicos de las tecnologías
utilizadas en este Proyecto, OFDM, estudio de las no linealidades que introduce el
Amplificador de Potencia y las diferentes técnicas de linealización de Amplificadores de
Potencia. Ahora, en este capítulo, mediante simulación en MatLab, se presentan las funciones
para diseñar un sistema de comunicaciones en banda base, que utilice modulación OFDM,
filtro de raíz de coseno alzado en el transmisor y en el receptor para evitar ISI. Introduciremos
en el transmisor una etapa que consistirá en un predistorsionador basado en las series de
Volterra que linealizará al amplificador de potencia que le sigue.
La caracterización del amplificador de potencia se basa en unas medidas que se han
tomado en Laboratorio. Se ha generado una señal WCDMA con 16 muestras por símbolo y una
tasa de símbolo de 3.84 MHz y se ha pasado por el conjunto en serie, amplificador de potencia
ZHL-42W y el transistor de Nitruro de Galio (el CGH35015 de Cree) que es el que introduce la
No Linealidad. Con la entrada y la salida ya podemos caracterizar el conjunto usando el modelo
de las Series de Volterra con memoria y con la técnica del Error Cuadrático Medio (MSE) para
la obtención de los coeficientes.
Para el diseño del predistorsionador en bucle abierto nos basaremos en el amplificador
de potencia comentado anteriormente, haciendo uso de nuevo de las Series de Volterra y para
el cálculo de los coeficientes de la técnica de los mínimos cuadrados.
6.2 Etapa Predistorsionador - Amplificador de Potencia
Como ya se ha comentado en la introducción, para la caracterización del PA se ha
optado por la toma de medidas en Laboratorio.
Esta toma de medidas ha consistido en la generación de una señal WCDMA con 16
muestras por símbolo y una tasa de símbolo de 3.84 MHz que se pasa por el conjunto de, un
PA y un transistor de Nitruro de Galio.
El PA es del tipo ZHL-42W del fabricante Mini-Circuits, que introduce una ganancia de
37 - 38 dB como podemos ver en la Figura 6.1 del catálogo del fabricante. Trabaja en la banda
de frecuencias 10 – 4200 MHz y produce una Potencia a la salida a 1 dB de Compresión entre
27.85 y 28.13 dBm.
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
90
Figura 6.1 Ganancia del ZHL-42W en función de la frecuencia.
Después del PA, en serie, introducimos un transistor de Nitruro de Galio de banda
ancha (el CGH35015) para que introduzca la No Linealidad. Este transistor introduce una
ganancia alrededor de 9 dB y una Potencia a la salida de unos 2 W (33 dBm). Trabaja en la
banda de 3.3- 3.9 GHz (en el anexo se puede ver el catálogo del fabricante de los dos
componentes).
Con la señal que se obtiene a la salida y con la entrada podemos caracterizar el
conjunto, que en adelante llamaremos simplemente PA. Desde el punto de vista de la
eficiencia es necesario que el PA trabaje en la zona de no linealidad. Los efectos de no
linealidades ocurren normalmente en la zona de frecuencia intermedia (FI) y de radio
frecuencia (RF) en los sistemas de comunicación. Sin embargo, en el proyecto vamos a trabajar
en banda base. Esto es una suposición extendida en la materia, debido a las limitaciones
relacionadas con la velocidad del convertido A/D y los requisitos del procesamiento en tiempo
real.
Un sistema de Volterra queda caracterizado completamente con el conocimiento de su
kernel, pero tienen una desventaja debido a su alta complejidad computacional y el gran
número de parámetros que hay que calcular y que muchos de ellos no son necesarios. Se
simplifica el modelo obteniendo únicamente los términos relacionados con la no linealidad,
términos cruzados, pero tiene la contrapartida de que al simplificar se pierde aplicabilidad en
el mundo real.
Una vez presentado el conjunto amplificador de potencia y el transistor, que se ha
utilizado para la obtención de las señales, y explicado el desarrollo teórico de la caracterización
del amplificador de potencia y el predistorsionador en los capítulos 3 y 4 respectivamente,
pasamos a mostrar los resultados que hemos obtenido a través de la simulación en MatLab.
6.3 Análisis de los resultados obtenidos en la simulación
En este apartado vamos a ir viendo los resultados que obtenemos haciendo diferentes
simulaciones del sistema de comunicación que hemos creado mediante la herramienta
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
91
MatLab. Las funciones están descritas en el apartado siguiente y en el anexo I está el código
implementado debidamente comentado.
El sistema de comunicación que se ha diseñado está compuesto por un transmisor, un
canal y un receptor. En el transmisor tenemos la generación aleatoria de 1’s y 0’s que se
modulan en símbolos 16-QAM. Se hace pasar el vector de símbolos 16-QAM de serie a paralelo
para luego hacer una IFFT de 1024 puntos. Una vez que tenemos una matriz en la que cada
columna es un símbolo OFDM, en la que tenemos 1024 portadoras, hay que añadirle el Prefijo
Cíclico para evitar los efectos negativos de la interferencia interportadora (ICI) y la
interferencia intersimbólica (ISI). Ahora pasamos por un módulo que pasa de paralelo a serie.
Después de modular la señal en una OFDM hay que sobremuestrearla a 16 muestras
por símbolo y pasarla por un filtro de coseno alzado con un roll-off de 0.22 y un retraso de 48
muestras. Esto lo hacemos para evitar el ISI.
Antes de pasar la señal por el canal, el siguiente paso es el predistorsionador (DPD) y
después el amplificador de potencia (PA). Como ya explicamos en el apartado anterior,
partimos de unas señales generadas en el Laboratorio y que luego hemos utilizado para
caracterizar el DPD y el PA. La señal es una WCDMA que está sobremuestreada a 16 muestras
por segundo y tiene una tasa de símbolo de 3,84 ∙ 10 , por eso hemos elegido estas
características en la señal OFDM, para que los resultados nos salgan coherentes.
Una vez pasamos la señal por el canal, llega al receptor, en el que realizamos el
proceso inverso para obtener los símbolos deseados. Primero, pasamos de nuevo por el filtro
raíz de coseno alzado, muestreamos y nos quedamos con la primera muestra de las 16 de cada
portadora.
Ahora hay que quitar el prefijo cíclico y pasar de nuevo de serie a paralelo para realizar
la FFT que nos demodulará el símbolo OFDM. Entonces, pasamos por última vez de paralelo a
serie para ya, tener el vector de símbolos 16-QAM recibido. Por último decidiremos qué
símbolo es el que hemos recibido.
Antes de analizar los resultados hay que poner en conocimiento del lector que las
señales generadas en el Laboratorio las tenemos para diferentes potencias, entre -10 dBm y -
40 dBm, y como la señal que vamos a introducir en el conjunto es una OFDM, diferente a la
utilizada para caracterizar el DPD y el PA que es una WCDMA, hay que realizar una
equivalencia entre ellas. La tabla siguiente, 6.1, muestra estas equivalencias:
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Potencia de entrada medida en Laboratorio
(dBm)
����
Potencia de la señal OFDM (dBm).
�����
-10 -15
-12 -18
-14 -21
-16 -24
-18 -27
-20 -30
-25 -37.5
-30 -45
-35 -52.5
-40 -60
Tabla 6.1: Equivalencias entre potencias.
Antes de analizar el sistema con la modulación OFDM, vamos a mostrar los resultados
para una modulación QPSK. El sistema es el mismo, simplemente cambian el modulador y el
demodulador, pero la parte de la caracterización del PA y el DPD es la misma. Las
características de la señal son también similares, mismo sobremuestreo y misma tasa de
símbolo. Pasamos entonces a mostrar, primero los resultados de la modulación QPSK y
después los de la modulación OFDM.
6.3.1 Modulación QPSK
6.3.1.1 Análisis de la constelación recibida. Warping.
Como ya comentamos en el capítulo 4, al aumentar la Potencia de entrada se hace la
no linealidad más fuerte y los símbolos transmitidos se desvían en gran medida. La distorsión
introducida por el sistema No Lineal hace que se genere una energía no deseada tanto en la
banda de trabajo como fuera de ella (Efecto Warping). Para ver el efecto de la degradación
introducida por las No Linealidades vamos a mostrar una serie de constelaciones, usando una
trama de 2500 símbolos QPSK, con y sin predistorsión, con una Q (memoria) = 3, y una K
(orden de la No Linealidad) = 9 y ���� = −16 ���
Constelación que obtenemos en el receptor con una Q=3 y K=9:
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Figura 6.2: Constelación QPSK sin predistorsión y con memoria
Figura 6.3: Constelación QPSK con predistorsión y con memoria
-1 -0.5 0 0.5 1-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
Constelación recibida. Sin Predistorsión. Q=3, K=9 Pin=-16 dBm
Fase
Cua
drat
ura
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5Constelación recibida. Con Predistorsión. Q=3, K=9 Pin=-16 dBm
Fase
Cua
drat
ura
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
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Se ve en las Figuras 6.2 y 6.3 cómo, aunque no se diferencien los puntos los unos de los
otros, en el caso de la señal sin predistorsión la dispersión es mayor. Por lo que el
predistorsionador actúa eficazmente.
Pasamos ahora a mostrar los casos sin memoria, Q=0 y K=9, en las Figuras 6.4 y 6.5:
Figura 6.4: Constelación QPSK sin predistorsión y sin memoria
Figura 6.5: Constelación QPSK con predistorsión y sin memoria
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
Constelación recibida. Sin Predistorsión. Q=0, K=9 Pin=-16 dBm
Fase
Cua
drat
ura
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5Constelación recibida. Con Predistorsión. Q=0, K=9 Pin=-16 dBm
Fase
Cua
drat
ura
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
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Como en el caso con memoria, el predistorsionador reduce la dispersión de las no
linealidades del amplificador de potencia.
6.3.1.2 Espectro
Representamos a continuación la comparación de espectros entre la señal
predistorsionada y no predistorsionada para los casos de memoria y sin memoria para una
potencia ajustada a los -16 dBm.
Figura 6.6: Comparación espectro de señal QPSK con y sin predistorsión. Con memoria.
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
-130
-120
-110
-100
-90
-80
-70
-60
-50
Frecuencia (MHz)
PS
D (
dB)
Espectro de la señal QPSK. Q=3, K=9 Pin=-16 dBm
Sin Predis
Con Predis
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
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Figura 6.7: Comparación espectro de señal QPSK con y sin predistorsión. Sin memoria.
El lector verá la mejora que introduce el Predistorsionador evitando el recrecimiento
espectral. El efecto de memoria se observa claramente en la asimetría que se produce en el
espectro en el caso con memoria, Figura 6.6. Al mirar la Figura 6.7 vemos que el espectro es
simétrico, como esperábamos, ya que no estamos considerando el efecto de memoria.
6.3.1.3 Relación AM/AM
En este apartado mostramos la relación AM/AM del sistema con y sin predistorsión en
el caso con memoria, Figura 6.8 y sin memoria en la Figura 6.9.
Figura 6.8: Comparación de la relación AM/AM con y sin predistorsión. Con memoria.
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
-120
-110
-100
-90
-80
-70
-60
-50
Frecuencia (MHz)
PS
D (
dB)
Espectro de la señal QPSK. Q=0, K=9 Pin=-16 dBm
Sin Predis
Con Predis
0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.090
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Potencia de entrada
Pot
enci
a de
sal
ida
Relación AM/AM del sistema
Con DPD
Sin DPD
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
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Figura 6.9: Comparación de la relación AM/AM con y sin predistorsión. Sin memoria.
Vemos en las Figuras 6.8 y 6.9 cómo se compensa la distorsión introducida por las no
linealidades y los efectos de memoria.
6.3.1.4 Análisis del EVM y ACPR para diferentes Potencias con modulación QPSK
Con la modulación QPSK utilizada en el sistema de comunicación, representamos en
una tabla los valores de EVM y ACPR para diferentes potencias y luego mostramos una
representación gráfica de dichos valores.
Comenzamos con el caso de una No Linealidad de longitud de memoria de Q=3 y un
orden de K=9:
Potencia de
entrada medida
en Laboratorio
(dBm)
Potencia de
la señal
QPSK (dBm)
EVM Sin
Predistorsión (%)
EVM Con
Predistorsión (%)
ACPR Sin
Predistorsión
(dB)
ACPR Con
Predistorsión
(dB)
-10 -10 3,230712418 0,934844722 -27,01438765 -40,74128501
-12 -12 1,819458049 0,187771605 -33,97418261 -58,32123593
-14 -14 1,105668787 0,09853204 -40,24564774 -65,6821994
-16 -16 0,679398622 0,061190206 -46,99461158 -70,05775851
-18 -18 0,51690161 0,043901569 -49,86361507 -73,87179224
-20 -20 0,418979901 0,03629868 -48,22639661 -74,46066163
-25 -25 0,631614595 0,032128097 -43,93728516 -75,73705654
-30 -30 0,627713567 0,027429693 -47,52367627 -80,02558548
-35 -35 0,497560386 0,025478464 -56,67353606 -81,41456087
-40 -40 0,470421767 0,026679463 -67,11319278 -81,41979487
Tabla 6.2: EVM y ACPR para diferentes valores de Potencia. Con memoria.
Ahora mostramos las gráficas que nos dan una mejor visión de los datos mostrados en
la Tabla 6.2:
0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.090
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Potencia de entrada
Pot
enci
a de
sal
ida
Relación AM/AM del sistema
Con DPD
Sin DPD
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
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Figura 6.10: EVM con y sin predistorsión. Con memoria
Los valores de EVM, en la Figura 6.10, sin predistorsión no son muy altos hasta -12
dBm que ya aumenta, aunque no son valores preocupantes. El predistorsionador consigue
disminuir todos los valores.
Figura 6.11: ACPR con y sin predistorsión. Con memoria
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Potencia de entrada (dBm)
EV
M (%
)
EVM en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=3
Sin Pred
Con Pred
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
-20
Potencia de entrada (dBm)
AC
PR
(dB
)
ACPR del sistema en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=3
Sin Pred
Con Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
99
Vemos en la Figura 6.11 cómo, a medida que aumentamos la potencia de entrada, la
No Linealidad hace que el espectro se ensanche y produzca unos valores de ACPR mayores. En
el caso sin predistorsión, los valores se mantienen sobre todo, en torno a -40 y -50 dB. El
Predistorsionador consigue disminuir todos los valores excepto a partir de una potencia de -14
dBm, debido a que estamos ya en una zona de saturación fuerte.
Ahora vamos a realizar el mismo estudio pero en este caso sin memoria (Q=0) y K=9,
datos en Tabla 6.3:
Potencia
de entrada
medida en
Laboratorio
(dBm)
Potencia
de la señal
QPSK
(dBm)
EVM Sin
Predistorsión
(%)
EVM Con
Predistorsión
(%)
ACPR Sin
Predistorsión
(dB)
ACPR Con
Predistorsión
(dB)
-10 -10 3,12351749 0,67673413 -30,8232259 -44,9261439
-12 -12 1,76570755 0,08270137 -36,105859 -64,93309
-14 -14 1,00469974 0,05838462 -42,1575939 -68,2546199
-16 -16 0,46718764 0,0447266 -49,8093794 -70,2665369
-18 -18 0,19498308 0,03562075 -55,1481396 -73,2661847
-20 -20 0,19035939 0,03051119 -52,0796351 -76,0423723
-25 -25 0,48661993 0,02757274 -44,4773669 -77,876312
-30 -30 0,43778527 0,0258143 -47,560843 -80,8845428
-35 -35 0,16303777 0,02549615 -56,7234565 -81,1830625
-40 -40 0,05177967 0,02550802 -67,9576031 -81,1353156
Tabla 6.3: EVM y ACPR para diferentes valores de Potencia.
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
100
Figura 6.12: EVM con y sin predistorsión. Sin memoria
Figura 6.13: ACPR con y sin predistorsión. Sin memoria.
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Potencia de entrada (dBm)
EV
M (
%)
EVM en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=0
Sin Pred
Con Pred
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
Potencia de entrada (dBm)
AC
PR
(dB
)
ACPR del sistema en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=0
Sin Pred
Con Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
101
Decir que el caso sin memoria ofrece unos valores muy parecidos al caso con memoria,
pero hay que resaltar, que si se observan bien los datos, el caso sin memoria ofrece unos
valores un poco mejores tanto en EVM como en ACPR.
6.3.2 Modulación OFDM
6.3.2.1 Análisis de la constelación recibida. Warping
Al igual que hemos hecho con la modulación QPSK, para ver el efecto de la
degradación introducida por las No Linealidades vamos a mostrar una serie de constelaciones,
usando una trama de un símbolo OFDM de 1024 portadoras de símbolos 16-QAM, con y sin
predistorsionador, con una Q (memoria) = 3, y una K (orden de la No Linealidad) = 9 y
���� = −12 ��� y una ����� = −18 ���
Figura 6.14: Constelación recibida de la señal OFDM sin predistorsionar al pasar por un PA con memoria.
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4Constelación recibida. Sin Predistorsión. Q=3, K=9 Pin=-18 dBm
Fase
Cua
drat
ura
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
102
Figura 6.15: Constelación recibida de la señal OFDM predistorsionada al pasar por un PA con memoria.
Se observa la diferencia de una constelación a otra, Figuras 6.14 y 6.15. Tenemos los
puntos más dispersos cuando no utilizamos el predistorsionador. La dispersión es parecida al
ruido introducido por un canal AWGN.
Si hacemos ahora lo mismo pero sin introducir memoria, veremos que el resultado es
muy parecido.
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4Constelación recibida. Con Predistorsión. Q=3, K=9 Pin=-18 dBm
Fase
Cua
drat
ura
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
103
Figura 6.16: Constelación recibida sin Predistorsión y sin memoria.
Figura 6.17: Constelación recibida con Predistorsión y sin memoria.
Se vuelve a ver que la dispersión de los puntos es mucho mayor en el caso de no pasar
la señal por el predistorsionador, Figuras 6.16 y 6.17.
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4Constelación recibida. Sin Predistorsión. Q=0, K=9 Pin=-18 dBm
Fase
Cua
drat
ura
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4Constelación recibida. Con Predistorsión. Q=0, K=9 Pin=-18 dBm
Fase
Cua
drat
ura
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
104
6.3.2.2 Espectro
En este apartado vamos a analizar el recrecimiento espectral que producen las No
Linealidades y cómo se reducen al introducir el Predistorsionador.
Las gráficas que vamos a obtener nos van a servir para ver con más claridad los
resultados de ACPR que vamos a calcular en los siguientes apartados.
Para caracterizar el Predistorsionador (DPD) y el amplificador de potencia (PA) vamos a
usar la señal generada en el laboratorio con una potencia de entrada ajustada a -12 dBm. La
señal OFDM de entrada al conjunto DPD-PA la vamos a normalizar a una potencia de -18 dBm
que estará ajustada perfectamente a la potencia de entrada al conjunto DPD-PA. Vamos a
utilizar una Q = 3 y una K = 9. El resultado es el siguiente:
Figura 6.18: Comparación del espectro después del PA, con y sin predistorsión. Potencia de la señal OFDM es de -18
dBm
Vemos claramente en la Figura 6.18, el recrecimiento espectral y como el DPD es capaz
de eliminarlo. Hay que indicar, al igual que antes, la asimetría que sabíamos que iba a
introducir el efecto de memoria, como explicamos en el capítulo 4.
Ahora vamos a ver en la Figura 6.19 el espectro pero en el caso sin memoria, Q=0 y K=9.
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10-160
-140
-120
-100
-80
-60
-40
Frecuencia (MHz)
PS
D (
dB)
Espectro de la señal OFDM. Q=3, K=9 Pin=-18 dBm
Sin Predis
Con Predis
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
105
Figura 6.19: Comparación del espectro después del PA sin memoria, con y sin predistorsión. Potencia de la señal
OFDM es de -18 dBm
En este caso la asimetría desaparece ya que hemos anulado la memoria. Vemos cómo
el DPD disminuye el recrecimiento espectral.
6.3.2.3 Relación AM/AM del sistema
Mostramos la relación AM/AM del sistema con y sin predistorsión con memoria, en la
Figura 6.20 y sin memoria en la Figura 6.21. Se observa cómo se compensa la distorsión.
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
-130
-120
-110
-100
-90
-80
-70
-60
-50
Frecuencia (MHz)
PS
D (
dB)
Espectro de la señal OFDM. Q=0, K=9 Pin=-18 dBm
Sin Predis
Con Predis
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
106
Figura 6.20: Comparación de la relación AM/AM con y sin predistorsión. Con memoria.
Figura 6.21: Comparación de la relación AM/AM con y sin predistorsión. Sin memoria.
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.140
5
10
15
20
25
Potencia de entrada
Pot
enci
a de
sal
ida
Relación AM/AM del sistema DPD-PA
Con Pred
Sin Pred
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120
5
10
15
20
25
Potencia de entrada
Pot
enci
a de
sal
ida
Relación AM/AM del sistema DPD-PA
Con Pred
Sin Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
107
6.3.2.4 Análisis del EVM y ACPR para diferentes Potencias
En la tabla siguiente se muestra el valor de los parámetros EVM (Error Vector
Magnitude) y ACPR (Adjacent Channel Power Rejection para diferentes potencias ����, que
irán desde -10 dBm hasta -40 dBm, y con la Potencia de la señal OFDM ajustada a ����.
Para una No Linealidad de Memoria Q=3 y orden K=9:
Potencia
de entrada
medida en
Laboratorio
(dBm)
Potencia
de la señal
OFDM
(dBm)
EVM Sin
Predistorsión
(%)
EVM Con
Predistorsión
(%)
ACPR Sin
Predistorsión
(dB)
ACPR Con
Predistorsión
(dB)
-10 -15 4,29969566 2,49754957 -31,3260281 -36,8805978
-12 -18 1,89923033 0,19805877 -41,028444 -58,9187667
-14 -21 1,02702653 0,12325472 -50,6122342 -62,6142483
-16 -24 0,86136372 0,08365767 -53,1080008 -67,2495381
-18 -27 0,69344048 0,0437516 -54,468306 -76,3344079
-20 -30 0,70802658 0,0444677 -53,1707775 -76,6915401
-25 -37.5 0,68754801 0,06198426 -54,6558713 -72,4112245
-30 -45 0,43793335 0,02760465 -68,7399055 -81,2813177
-35 -52.5 0,46321252 0,02513987 -79,8117207 -81,4421027
-40 -60 0,47792021 0,02594666 -81,5162791 -81,440067
Tabla 6.4: EVM y ACPR para diferentes valores de Potencia.
A continuación se muestran los datos de la tabla en gráficas para visualizarlos mejor:
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
108
Figura 6.22: EVM con y sin predistorsión. Con memoria
Se ve en la Figura 6.22 la mejora de la predistorsión. Se reducen los porcentajes del
EVM. Aún así, los valores sin predistorsión no son muy elevados, ya que lo normal es que estén
por debajo del 1% y en este caso se cumple.
Figura 6.23: ACPR con y sin predistorsión. Con memoria
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -100
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
Potencia de entrada (dBm)
EV
M (
%)
EVM en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=3
Sin Pred
Con Pred
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
Potencia de entrada (dBm)
AC
PR
(dB
)
ACPR del sistema en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=3
Sin Pred
Con Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
109
En cuanto al ACPR, se observa que entorno a -30 y -15 dBm la mejora que introduce el
DPD es muy evidente. Cuando pasamos de -16 dBm los valores no son tan buenos.
Ahora vamos a ver el caso sin memoria, Q=0 y K=9, vemos los resultados en la Tabla 6.5:
Potencia
de entrada
medida en
Laboratorio
(dBm)
Potencia
de la
señal
OFDM
(dBm)
EVM Sin
Predistorsión
(%)
EVM Con
Predistorsión
(%)
ACPR Sin
Predistorsión
(dB)
ACPR Con
Predistorsión
(dB)
-10 -15 4,22668182 0,93226835 -34,9116759 -45,5637513
-12 -18 1,47666748 0,10933477 -43,4267611 -65,0630303
-14 -21 0,32590635 0,08929363 -54,3230458 -68,1508557
-16 -24 0,50467791 0,08551245 -53,4239811 -68,7917933
-18 -27 0,44696998 0,02805929 -54,546145 -79,6954736
-20 -30 0,54915626 0,02573861 -52,7107779 -80,0450596
-25 -37.5 0,45070508 0,06018111 -54,2945181 -72,2284835
-30 -45 0,08446007 0,02497671 -68,7798705 -80,8480564
-35 -52.5 0,0279514 0,02475838 -79,4369436 -80,8786452
-40 -60 0,02484037 0,02476081 -80,8386609 -80,8828731
Tabla 6.5: EVM y ACPR para diferentes valores de Potencia
Al igual que antes vamos a mostrar las gráficas, en las Figuras 6.24 y 6.25, de los datos
de la tabla:
Figura 6.24: EVM con y sin predistorsión. Sin memoria
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
Potencia de entrada (dBm)
EV
M (%
)
EVM en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=0
Sin Pred
Con Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
110
La mejora es más evidente que en el caso con memoria, pero aún así, los valores para
el caso sin predistorsionador no son graves, salvo para una potencia de -10 dBm.
Figura 6.25: ACPR con y sin predistorsión. Sin memoria
En el caso del ACPR no se observan grandes diferencias al caso con memoria. Como
antes, en torno a las Potencias de -30 dBm y -16 dBm la mejora del DPD se observa con
claridad.
6.4 Funciones de MatLab utilizadas en la Simulación
En este apartado vamos a explicar brevemente las funciones utilizadas para realizar las
simulaciones. En el anexo estarán detalladas completamente con todos los comentarios para
su mejor comprensión.
Función: Modulador_16QAM
A esta función se le pasa una cadena de bits, 1’s y 0’s y nos devuelve una cadena de símbolos
16-QAM.
Función: Modulador_OFDM
Esta función recibe el vector de símbolos 16-QAM y realiza el proceso de modulación en
OFDM. Primero pasa de serie a paralelo, después realiza la IFFT, luego introduce el prefijo
cíclico y para terminar vuelve a pasar de paralelo a serie.
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
Potencia de entrada (dBm)
AC
PR
(dB
)ACPR del sistema en función de la potencia de entrada. K=9 y Q=0
Sin Pred
Con Pred
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
111
Función: matriz_mp
Función que implementa la ecuación (4.52).
Función: calcula_coef_mp
Con esta función realizamos el cálculo de los coeficientes del kernel de Volterra de un sistema,
ecuación (4.54). Utiliza la función matriz_mp para realizar el cálculo de la ecuación (4.52) que
es necesario.
Función: canal
Función que introduce un ruido blanco aditivo y gaussiano a la señal transmitida antes de
pasar por el receptor.
Función: receptor_OFDM
En esta función se realiza todo el proceso de demodulación de la señal OFDM. Primero se pasa
la señal por el filtro raíz de coseno alzado, después muestreamos, pasamos de serie a paralelo,
quitamos el prefijo cíclico, hacemos la FFT y pasamos de paralelo a serie, lo que nos dará el
vector de símbolos 16_QAM final.
Función: decisor_16QAM
Función que decide qué símbolo es el que hemos recibido de los 16 posibles.
Función: Simulacion_OFDM
Esta función, usando las funciones anteriores, construye un sistema de comunicación, que nos
irá mostrando las diferentes gráficas que deseamos. Constelación transmitida y recibida. Nos
muestra el espectro de las señales a su paso por el Amplificador de Potencia (PA), tanto la
predistorsionada como la que no. También nos mostrará gráficas de la ganancia del PA, la
relación AM/AM del PA, del Predistorsionador (DPD) y del conjunto completo DPD-PA.
También nos ofrece el valor del EVM y el ACPR.
Función: Simulacion_OFDM_bucle
Esta función es muy parecida a la de Simulacion_OFDM, pero la diferencia está, en que realiza
un barrido en potencia, de -40 dBm a -10 dBm, para obtener unos vectores que guarden el
valor del EVM y ACPR para las diferentes potencias. Al final muestra unas gráficas que
representan los valores de esos vectores.
Ahora explicaré las funciones para hacer el mismo estudio pero con la modulación QPSK, sólo
se diferencian en las señales que realizan la modulación y la recepción. Todo lo relacionado
con el Predistorsionador y el Amplificador de Potencia es igual.
Función: mod_qpsk
Función que recibe una cadena bits, 1’s y 0’s, y los convierte en símbolos QPSK.
Función: receptor_qpsk
Capítulo 6: Simulación en MatLab y análisis de resultados
112
En esta función lo primero que hacemos es que pasamos la señal por el filtro de raíz de coseno
alzado y luego muestreamos para tener al final, el vector de símbolos QPSK recibido. Al final
habría que pasarlo por el decisor.
Función: decisor_qpsk
Función que decide qué símbolo es el que hemos recibido de los 4 posibles.
Función: Simulacion_QPSK
En esta función hacemos lo mismo que en la función Simulacion_OFDM lo que pasa es que
hemos cambiado las funciones que están relacionadas con la modulación OFDM, por las de
QPSK. Las gráficas son las mismas.
Función: Simulación_QPSK_bucle
La idea es la misma que la función Simulacion_OFDM_bucle. Realizar un barrido en potencia
para obtener los valores del EVM y el ACPR para diferentes potencias. Lo que cambiaría es la
modulación que en este caso es una QPSK.