Les stations de base à petite échelle (picocellules et femtocellules) seront un des leviers principaux qui permettront d'atteindre l'objectif 1000X, objectif fixé par les grands acteurs du domaine des télécommunications visant à augmenter la capacité des réseaux mobiles sans fil 5G d'un facteur 1000 par rapport aux réseaux 4G. Dans ce type de réseau, l'amplificateur de puissance (PA) est responsable de la majorité de la consommation de puissance de la station de base. Pour minimiser sa consommation de puissance, le PA est polarisé proche de sont point de compression mais avec l'augmentation des largeurs de bande, ce dernier subit des effets de mémoire accrus qui viennent s'ajouter aux problèmes classiques de non-linéarités. Les systèmes de prédistorsion numérique (DPD), et analogique/RF(ARFPD) peuvent être utilisés pour améliorer le compromis linéarité / efficacité des PAs. Cependant pour les pico-cellules et femto-cellules utilisées dans le standard 5G, les prédistorseurs conventionnels ne sont adaptés pour des raisons de complexité et de consommation de puissance.Le modèle "Memory Polynomilal" (MP) est l'un des modèles de prédistorsion les plus attractifs pour modéliser les PAs, fournissant des performances intéressantes avec peu de coefficients. Cependant, la précision de ce modèle se dégrade pour les signaux large bance. Pour palier ce problème, nous proposons un nouveau modèle, le FIR-MP qui combine un filtre FIR au modèle MP classique. Pour valider et quantifier la précision du modèle proposé, nous avons effectué des simulations avec un modèle extrait par mesure de l'amplificateur sur étagère ADL5606 (GaAs 1W HBT PA). Les résultats de ces simulations présentent des améliorations du taux de fuite des canaux adjacents (ACLR) de 7,2 dB et 15,6 dB, respectivement, pour des signaux à 20 MHz et 80 MHz par rapport au modèle MP classique. Le FIR-MP a été également synthétisé en technologie CMOS FDSOI 28 nm. Les résultats de la synthèse ont donné une puissance globale de 9,18 mW and 116,2 mW, respectivement, pour les signaux de 20 MHz and 80 MHz.Basé sur le modèle proposé de FIR-MP, une nouvelle approche à signaux mixtes pour linéariser les PAs a été aussi étudiée. En fait, le filtre numérique FIR améliore la performance de correction de la mémoire sans aucune expansion de la bande passante et la linéarisation en bande de base permet d'éviter l'utilisation de composants RF dans la linéariseur. Ainsi, les contraintes en bande passante requises pour le DAC, les filtres de reconstruction et les blocs RF de l'émetteur sont relâchées comparés aux techniques conventionnelles de linéarisation numériques et RF. Nous avons ainsi étudié l'impact des diverses non-idéalités en utilisant un signal modulé à 80 MHz afin de dériver les exigences pour la mise en œuvre du circuit. Les simulations ont montré qu'une résolution de 8 bits pour les coefficients et un SNR de 60 dB sont nécessaires pour atteindre un ACLR1 supérieur à 45 dBc. Ces résultats constituent un premier signe favorable dans l'optique d'une implémentation matérielle de la solution proposée, étape indispensable pour évaluer précisément sa consommation de puissance et sa complexité pour pouvoir la comparer à l'état de l'art des linéariseurs. / Small-cell base stations (picocells and femtocells) handling high bandwidths (> 100 MHz) will play a vital role in realizing the 1000X network capacity objective of the future 5G wireless networks. Power Amplifier (PA) consumes the majority of the base station power, whose linearity comes at the cost of efficiency. With the increase in bandwidths, PA also suffers from increased memory effects. Digital predistortion (DPD) and analog RF predistortion (ARFPD) tries to solve the linearity/efficiency trade-off. In the context of 5G small-cell base stations, the use of conventional predistorters becomes prohibitively power-hungry.Memory polynomial (MP) model is one of the most attractive predistortion models, providing significant performance with very few coefficients. We propose a novel FIR memory polynomial (FIR-MP) model which significantly augments the performance of the conventional memory polynomial predistorter. Simulations with models extracted on ADL5606 which is a 1 W GaAs HBT PA show improvements in adjacent channel leakage ratio (ACLR) of 7.2 dB and 15.6 dB, respectively, for 20 MHz and 80 MHz signals, in comparison with MP predistorter. Digital implementation of the proposed FIR-MP model has been carried out in 28 nm FDSOI CMOS technology. With a fraction of the power and die area of that of the MP a huge improvement in ACLR is attained.An overall estimated power consumption of 9.18 mW and 116.2 mW, respectively, for 20 MHz and 80 MHz signals is obtained.Based on the proposed FIR-MP model a novel low-power mixed-signal approach to linearize RF power amplifiers (PAs) is presented. The digital FIR filter improves the memory correction performance without any bandwidth expansion and the MP predistorter in analog baseband provides superior linearization. MSPD avoids 5X bandwidth requirement for the DAC and reconstruction filters of the transmitter and the power-hungry RF components when compared to DPD and ARFPD, respectively.The impact of various non-idealities is simulated with ADL5606 (1 W GaAs HBT PA) MP PA model using 80 MHz modulated signal to derive the requirements for the integrated circuit implementation. A resolution of 8 bits for the coefficients and a signal path SNR of 60 dB is required to achieve ACLR1 above 45 dBc, with as little as 9 coefficients in the analog domain. Discussion on the potential circuit architectures of subsystems is provided. It results that an analog implementation is feasible. It will be worth in the future to continue the design of this architecture up to a silicon prototype to evaluate its performance and power consumption.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018SACLT015 |
| Date | 09 November 2018 |
| Creators | Manyam, Venkata Narasimha |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Desgreys, Patricia |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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