Luận án tiến sĩ kỹ thuật: Giải pháp giảm méo phi tuyến của LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh - Vũ Ngọc Anh (2022)

Luận án tiến sĩ kỹ thuật đề xuất giải pháp giảm méo phi tuyến của LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh, nâng cao chất lượng tín hiệu hiệu quả.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ kỹ thuật

Năm xuất bản

Số trang

159

Thời gian đọc

24 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tổng quan méo phi tuyến LNA ở máy thu vô tuyến số đa kênh
Số trang:
159 trang
Trường:
Học viện Kỹ thuật Quân sự
Chuyên ngành:
Kỹ thuật điện tử
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tổng quan méo phi tuyến LNA ở máy thu vô tuyến số đa kênh

Máy thu vô tuyến số SDR đóng vai trò cốt lõi trong các hệ thống thông tin quân sự và dân sự hiện đại. Khối khuếch đại tạp âm thấp LNA đứng ngay sau ăng-ten ở tầng đầu cao tần. Nhiệm vụ chính của LNA là khuếch đại tín hiệu thu cực nhỏ mà không làm tăng đáng kể tạp âm. Tuy nhiên, máy thu đa kênh băng rộng thường xuyên đối mặt với các tín hiệu gây nhiễu công suất lớn. Hiện tượng này đẩy tầng khuếch đại tạp âm thấp LNA vào vùng làm việc phi tuyến. Méo phi tuyến sinh ra nhiều thành phần tần số giả ngoài ý muốn. Các tín hiệu giả rơi trực tiếp vào băng thông kênh thu mong muốn. Điều này làm suy giảm nghiêm trọng độ nhạy thu và chất lượng tín hiệu số sau giải điều chế. Thiết kế máy thu đa kênh băng rộng đòi hỏi phải đồng thời tối ưu hệ số tạp âm Noise Figure NF và độ tuyến tính. Mối quan hệ tương hiệp giữa tạp âm và độ phi tuyến luôn là thách thức hàng đầu trong kỹ thuật siêu cao tần.

1.1. Thách thức méo phi tuyến và méo điều chế tương hỗ IMD3

Méo phi tuyến xuất hiện khi biên độ tín hiệu đầu vào vượt quá ngưỡng làm việc tuyến tính của linh kiện bán dẫn. Trong môi trường truyền sóng phức tạp, máy thu đa kênh băng rộng đồng thời tiếp nhận nhiều tín hiệu có tần số khác nhau. Méo điều chế tương hỗ IMD3 tạo ra các thành phần tần số bậc ba nằm rất gần tín hiệu có ích. Bộ lọc tương tự thụ động không thể loại bỏ hoàn toàn các thành phần méo này. Khi một tín hiệu gây nhiễu mạnh xuất hiện cạnh kênh tín hiệu yếu, méo điều chế tương hỗ IMD3 sẽ chèn ép và che lấp hoàn toàn kênh thu yếu. Hiện tượng tắc nghẽn kênh xảy ra. Tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng méo sụt giảm mạnh. Xử lý triệt để méo điều chế tương hỗ IMD3 là bài toán sống còn để duy trì khả năng thu đa kênh đồng thời.

1.2. Ảnh hưởng của điểm nén 1dB P1dB và điểm chặn bậc ba IIP3

Chỉ tiêu độ tuyến tính của bộ khuếch đại tạp âm thấp LNA được xác định qua hai thông số then chốt. Điểm nén 1dB P1dB phản ánh mức công suất đầu vào khiến hệ số khuếch đại suy giảm 1dB so với lý thuyết. Điểm chặn bậc ba IIP3 là điểm giao nhau giả định giữa đặc tuyến công suất tín hiệu cơ bản và thành phần méo bậc ba. Giá trị IIP3 càng cao thì khả năng chịu đựng méo điều chế tương hỗ càng tốt. Tuy nhiên, việc tăng IIP3 ở miền phần cứng tương tự thường đi kèm cái giá đắt. Mạch tiêu thụ công suất nguồn lớn hơn. Hệ số tạp âm Noise Figure NF có xu hướng tăng lên. Việc duy trì hệ số tạp âm Noise Figure NF ở mức thấp trong khi vẫn giữ IIP3 ở mức cao là giới hạn vật lý khó vượt qua. Do đó, các kỹ thuật tuyến tính hóa LNA ở miền số trở thành hướng tiếp cận tối ưu.

1.3. Giới hạn dải động không tạp tán SFDR trong máy thu SDR

Dải động không tạp tán SFDR là chỉ số then chốt đánh giá chất lượng của máy thu vô tuyến số SDR. SFDR đại diện cho khoảng cách giữa mức tín hiệu nhỏ nhất thu được và mức tín hiệu lớn nhất chưa sinh ra tạp tán vượt ngưỡng nền tạp âm. Ngưỡng dưới của SFDR bị khống chế bởi hệ số tạp âm Noise Figure NF và băng thông kênh. Ngưỡng trên của SFDR bị giới hạn bởi điểm chặn bậc ba IIP3 và méo phi tuyến. Trong máy thu đa kênh băng rộng, dải tần xử lý trải dài từ vài chục MHz đến hàng GHz. Sự xuất hiện của các hài bậc cao và méo điều chế tương hỗ IMD3 làm suy giảm nghiêm trọng dải động không tạp tán SFDR. Nâng cao SFDR cho máy thu vô tuyến số SDR đòi hỏi các giải pháp can thiệp thông minh mà không làm suy giảm hệ số tạp âm Noise Figure NF ban đầu.

II. Kỹ thuật VLMS giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu số SDR

Kỹ thuật tuyến tính hóa LNA ở miền tín hiệu số là giải pháp đột phá cho máy thu vô tuyến số SDR. Phương pháp này giữ nguyên cấu trúc phần cứng cao tần đơn giản nhằm bảo toàn hệ số tạp âm Noise Figure NF thấp. Toàn bộ quá trình ước lượng và bù méo phi tuyến được chuyển giao cho bộ xử lý tín hiệu số DSP hoặc FPGA. Thuật toán LMS bước điều chỉnh thay đổi (VLMS) là trung tâm của giải pháp này. Thuật toán VLMS tự động cập nhật hệ số lọc theo trạng thái biến đổi của tín hiệu đầu vào. Thời gian hội tụ được rút ngắn đáng kể so với LMS truyền thống. Mức méo dư sau xử lý đạt giá trị cực tiểu. Giải pháp này giúp dải động không tạp tán SFDR của toàn hệ thống máy thu tăng lên rõ rệt.

2.1. Cấu trúc tái tạo và nghịch đảo méo phi tuyến thích nghi

Cấu trúc xử lý méo thích nghi miền số phân chia thành hai phương pháp chính: loại bỏ méo thích nghi và nghịch đảo méo thích nghi. Phương pháp loại bỏ méo thực hiện tái tạo tín hiệu méo từ kênh tham chiếu rồi trừ trực tiếp vào tín hiệu kênh chính. Phương pháp nghịch đảo méo ước lượng hàm truyền phi tuyến ngược của khuếch đại tạp âm thấp LNA để triệt tiêu trực tiếp méo. Cả hai cấu trúc đều sử dụng mô hình chuỗi Volterra hoặc đa thức bộ nhớ để mô tả chính xác đặc tính biên độ và pha của LNA. Quá trình xử lý số triệt tiêu chọn lọc các thành phần méo điều chế tương hỗ IMD3 mà không tác động tiêu cực đến tín hiệu hữu ích. Tỷ lệ suy giảm méo đạt mức cao trong toàn bộ băng thông công tác của máy thu vô tuyến số SDR.

2.2. Thuật toán LMS có bước điều chỉnh thay đổi nâng cao tốc độ

Thuật toán LMS chuẩn tồn tại sự mâu thuẫn cố hữu giữa tốc độ hội tụ và sai số xác lập. Bước điều chỉnh cố định lớn giúp hệ thống thích nghi nhanh nhưng tạo ra sai số dư lớn. Bước điều chỉnh nhỏ cho sai số dư thấp nhưng tốc độ bám tín hiệu rất chậm. Thuật toán VLMS giải quyết triệt để hạn chế này. VLMS sử dụng hàm phi tuyến để điều chỉnh bước thích nghi dựa trên tương quan của vector sai số tức thời. Khi tín hiệu thay đổi đột ngột hoặc xuất hiện xung nhiễu lớn, bước thích nghi tự động mở rộng để bám bắt nhanh. Khi hệ thống tiến gần điểm hội tụ tối ưu, bước thích nghi tự động thu nhỏ để triệt tiêu méo phi tuyến triệt để. Tốc độ hội tụ của VLMS nhanh gấp nhiều lần thuật toán LMS kinh điển.

2.3. Hiệu quả bù méo phi tuyến LNA trên mô phỏng và thực nghiệm

Kết quả mô phỏng trên nền tảng Matlab chứng minh tính ưu việt vượt trội của thuật toán VLMS. Kiểm tra thực tế trên hệ thống máy thu vô tuyến số SDR với phần cứng cao tần LNA siêu băng rộng cho thấy hiệu năng ấn tượng. Thành phần méo điều chế tương hỗ IMD3 giảm từ 15dB đến hơn 25dB sau khi kích hoạt bộ bù số. Điểm chặn bậc ba IIP3 tương đương của hệ thống được nâng cao đáng kể mà không làm thay đổi điểm nén 1dB P1dB vật lý. Hệ số tạp âm Noise Figure NF của khối tương tự được bảo tồn nguyên vẹn. Dải động không tạp tán SFDR của máy thu đa kênh băng rộng tăng thêm từ 10dB đến 18dB trên toàn dải công tác.

III. Kỹ thuật lấy mẫu dưới giảm méo phi tuyến kênh tham chiếu

Một thách thức lớn của kỹ thuật bù méo số là yêu cầu kênh tham chiếu băng rộng. Nếu sử dụng bộ chuyển đổi tương tự-số ADC tốc độ cao cho kênh tham chiếu, chi phí phần cứng và công suất tiêu thụ sẽ tăng vọt. Kỹ thuật lấy mẫu dưới cho kênh thu tham chiếu mở ra hướng đi tiết kiệm tài nguyên vượt trội. Giải pháp này cho phép chụp lại phổ méo phi tuyến của bộ khuếch đại tạp âm thấp LNA với tốc độ lấy mẫu thấp hơn nhiều so với tần số sóng mang. Tín hiệu méo được ánh xạ có chủ đích về miền tần số trung gian thấp. Bộ xử lý số sau đó tái lập thông tin méo để phục vụ thuật toán thích nghi. Hệ thống đạt hiệu quả tuyến tính hóa cao với độ phức tạp phần cứng tối thiểu.

3.1. Nguyên lý lấy mẫu dưới của ADC trong máy thu đa kênh băng rộng

Nguyên lý lấy mẫu dưới khai thác đặc tính tuần hoàn phổ trong quá trình rời rạc hóa tín hiệu tương tự. Tần số lấy mẫu của ADC được chọn thấp hơn hai lần tần số sóng mang RF nhưng vẫn thỏa mãn điều kiện gấp đôi băng thông tín hiệu. Kỹ thuật này đóng vai trò như một bộ trộn tần số số tích hợp, loại bỏ sự cần thiết của bộ trộn tương tự và mạch dao động nội LO phức tạp. Nhờ đó, máy thu đa kênh băng rộng giảm thiểu đáng kể hiện tượng trôi pha, méo do mất cân bằng hai kênh IQ và thành phần DC-offset. Tín hiệu sau khi lấy mẫu dưới vẫn giữ nguyên đầy đủ tương quan pha và biên độ của méo phi tuyến do khuếch đại tạp âm thấp LNA sinh ra.

3.2. Cấu trúc xử lý méo cho kênh tham chiếu lấy mẫu dưới

Kiến trúc kênh tham chiếu lấy mẫu dưới gồm một bộ trích mẫu công suất nhỏ ghép tại đầu ra LNA, đi qua bộ lọc thông dải BPF và ADC lấy mẫu dưới. Tín hiệu số thu được chứa thông tin về méo điều chế tương hỗ IMD3 và các sóng hài. Bộ vi xử lý số thực hiện biến đổi toán học để ánh xạ phổ lấy mẫu dưới trở lại đúng lưới tần số của kênh thu chính. Khối trừ thích nghi sau đó loại bỏ thành phần méo tương ứng khỏi tín hiệu chính. Cấu trúc này giảm tải đến 60% yêu cầu về băng thông xử lý và số lượng phép tính của bộ xử lý số DSP so với cấu trúc lấy mẫu Nyquist truyền thống.

3.3. Kết quả triệt tiêu méo phi tuyến và tối ưu tài nguyên phần cứng

Thử nghiệm thực tế chứng minh giải pháp lấy mẫu dưới triệt tiêu hiệu quả các thành phần méo phi tuyến bậc cao. Méo điều chế tương hỗ IMD3 giảm sâu từ 18dB đến 22dB tại các điểm kiểm tra tần số khác nhau. Hệ số tạp âm Noise Figure NF của máy thu không bị ảnh hưởng do bộ trích mẫu kênh tham chiếu có suy hao ghép nối rất nhỏ. Dải động không tạp tán SFDR của máy thu vô tuyến số SDR được mở rộng tương đương giải pháp lấy mẫu tốc độ cao chuẩn. Công suất tiêu thụ của khối ADC giảm hơn 50%, giúp tối ưu hóa không gian mạch và nhiệt lượng cho các thiết bị vô tuyến đa kênh mật độ cao.

IV. Tuyến tính hóa LNA dùng bảng tra tham số theo mức tín hiệu

Trong máy thu đa kênh băng rộng, mức công suất tín hiệu đầu vào biến động liên tục trên dải động rộng. Một bộ tham số bù méo cố định không thể duy trì độ chính xác tối ưu khi biên độ tín hiệu thay đổi. Giải pháp giảm méo sử dụng bảng tra tham số theo mức tín hiệu ra đời nhằm khắc phục vấn đề này. Kỹ thuật tuyến tính hóa LNA bằng bảng tra chia dải công suất đầu vào thành nhiều khoảng nhỏ. Mỗi khoảng công suất được huấn luyện sẵn một tập tham số tối ưu. Khi máy thu hoạt động, bộ dò biên độ sẽ xác định mức công suất tức thời và truy xuất nhanh hệ số tương ứng từ bảng tra để bù méo theo thời gian thực.

4.1. Phân đoạn mức công suất và huấn luyện bảng tra tham số

Quá trình xây dựng bảng tra bắt đầu bằng việc phân đoạn dải công suất đầu vào của khuếch đại tạp âm thấp LNA thành các miền làm việc đặc trưng. Miền tín hiệu nhỏ chủ yếu chịu ảnh hưởng bởi tạp âm nhiệt. Miền tín hiệu trung bình bắt đầu xuất hiện méo điều chế tương hỗ IMD3 nhẹ. Miền tín hiệu lớn tiệm cận điểm nén 1dB P1dB với mức méo phi tuyến rất cao. Thuật toán huấn luyện ngoại tuyến hoặc thích nghi bán thời gian thực quét qua các mức công suất để xác định hệ số mô hình Volterra tối ưu. Các hệ số này được ghi vào bộ nhớ RAM tốc độ cao dưới dạng mảng chỉ số theo công suất. Bảng tra đảm bảo độ phủ chính xác cho toàn bộ dải động làm việc của LNA.

4.2. Tối ưu thời gian xử lý và tài nguyên bộ nhớ cho bảng tra

Để bảng tra hoạt động ổn định trong máy thu vô tuyến số SDR, dung lượng bộ nhớ và thời gian truy xuất là hai yếu tố then chốt. Luận án áp dụng kỹ thuật nội suy tuyến tính giữa các điểm tra để giảm số lượng ô nhớ cần lưu trữ mà không làm giảm độ chính xác. Phương pháp ánh xạ địa chỉ trực tiếp từ giá trị căn bậc hai công suất giúp việc tra bảng hoàn thành chỉ trong một vài chu kỳ xung nhịp FPGA. Độ trễ xử lý giảm xuống dưới 10 nano giây, đáp ứng hoàn hảo yêu cầu xử lý trực tuyến băng rộng. Tài nguyên logic trên chip phần cứng được tiết kiệm đáng kể so với việc tính toán thuật toán thích nghi liên tục.

4.3. Đánh giá thực nghiệm giải pháp bảng tra trên thiết bị thực tế

Kiểm tra thực nghiệm trên thiết bị đo kiểm chuyên dụng và mô hình SDR thực tế khẳng định tính chính xác của phương pháp bảng tra. Khi tín hiệu đầu vào biến đổi đột ngột từ mức nhỏ đến sát điểm nén 1dB P1dB, hệ thống vẫn duy trì khả năng triệt méo ổn định. Thành phần méo điều chế tương hỗ IMD3 bị suy giảm hơn 20dB trên toàn bộ dải mức tín hiệu. Điểm chặn bậc ba IIP3 của hệ thống máy thu cải thiện từ 12dBm lên hơn 26dBm. Độ ổn định của thuật toán không phụ thuộc vào trạng thái khởi tạo ban đầu, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng phân kỳ thường gặp ở các thuật toán thích nghi thuần túy.

V. Đánh giá dải động SFDR và kỹ thuật tuyến tính hóa LNA số

Kỹ thuật tuyến tính hóa LNA trong miền số là bước tiến mang tính quyết định để hiện thực hóa máy thu đa kênh băng rộng hiệu năng cao. Ba giải pháp nghiên cứu trong luận án gồm thuật toán VLMS, kỹ thuật lấy mẫu dưới cho kênh tham chiếu và bảng tra tham số theo mức công suất đã giải quyết triệt để mâu thuẫn giữa độ tuyến tính và độ nhạy. Các giải pháp này mở rộng dải động không tạp tán SFDR mà không làm suy giảm hệ số tạp âm Noise Figure NF hay tiêu hao quá nhiều năng lượng. Toàn bộ các đề xuất đã được kiểm chứng khoa học từ mô hình toán học, mô phỏng chuyên sâu đến đo đạc thực nghiệm trên phần cứng thực tế.

5.1. So sánh hiệu năng các kỹ thuật tuyến tính hóa LNA đề xuất

Mỗi giải pháp tuyến tính hóa đề xuất đều sở hữu những ưu điểm vượt trội cho từng kịch bản cụ thể. Thuật toán VLMS vượt trội về khả năng bám bắt động đối với các tín hiệu biến đổi nhanh và không dừng. Kỹ thuật lấy mẫu dưới tối ưu hóa triệt để chi phí phần cứng và năng lượng tiêu thụ của khối ADC trong máy thu đa kênh băng rộng. Giải pháp bảng tra tham số mang lại độ tin cậy tuyệt đối về thời gian đáp ứng thực thời và độ ổn định khi công suất tín hiệu biến thiên lớn. Khi kết hợp các phương pháp này, dải động không tạp tán SFDR của máy thu vô tuyến số SDR được cải thiện tổng thể từ 15dB đến 25dB, điểm chặn bậc ba IIP3 tăng trên 14dB.

5.2. Khả năng ứng dụng thực tế trong máy thu vô tuyến số SDR đa kênh

Các kết quả nghiên cứu mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn trong ngành công nghiệp viễn thông và quốc phòng. Trong hệ thống máy thu vô tuyến số SDR quân sự, việc triệt tiêu méo phi tuyến LNA giúp bảo vệ thông tin liên lạc trước các tín hiệu gây nhiễu công suất lớn từ đối phương. Trong các trạm gốc 5G và 6G đa kênh băng rộng, kỹ thuật này cho phép thu nhận đồng thời hàng trăm người dùng ở các khoảng cách khác nhau mà không bị hiện tượng kênh mạnh lấn át kênh yếu. Nghiên cứu tạo tiền đề vững chắc cho việc phát triển các thế hệ máy thu vô tuyến tích hợp hoàn toàn trên chip với hiệu năng vượt trội và giá thành tối ưu.

Mục lục chi tiết luận án

LỜI CAM ĐOAN
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH VẼ
DANH MỤC BẢNG
CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA TRONG MÁY THU ĐA KÊNH BĂNG RỘNG
1.1. Cấu trúc máy thu vô tuyến
1.1.1. Máy thu siêu ngoại sai
1.1.2. Máy thu đổi tần trực tiếp
1.1.3. Máy thu lấy mẫu trực tiếp
1.2. Thách thức trong thiết kế máy thu đa kênh
1.2.1. Thành phần DC–offset
1.2.2. Méo do mất cân bằng hai kênh IQ
1.2.3. Méo do chuyển đổi tương tự-số
1.2.4. Méo phi tuyến
1.3. Méo phi tuyến của LNA trong máy thu đa kênh
1.3.1. Méo của LNA trong máy thu đa kênh cấu trúc đổi tần trực tiếp
1.3.2. Méo của LNA trong máy thu đa kênh cấu trúc lấy mẫu trực tiếp
1.4. Kết luận chương 1
2. CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LMS CÓ BƯỚC ĐIỀU CHỈNH THAY ĐỔI
2.1. Giải pháp giảm méo dùng LMS có bước điều chỉnh thay đổi
2.1.1. Thuật toán tái tạo và trừ méo
2.1.2. Thuật toán nghịch đảo méo
2.1.3. Thuật toán LMS có bước điều chỉnh thay đổi
2.2. Kết quả thực hiện giải pháp giảm méo bằng VLMS
2.2.1. Mô phỏng VLMS trên Matlab
2.2.2. Kiểm tra giải pháp xử lý méo dùng VLMS
2.3. Kết luận chương 2
3. CHƯƠNG 3: GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA DÙNG KỸ THUẬT LẤY MẪU DƯỚI CHO KÊNH THU THAM CHIẾU
3.1. Giải pháp dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới cho kênh tham chiếu
3.1.1. Kỹ thuật lấy mẫu dưới của ADC
3.1.2. Lấy mẫu dưới và xử lý méo cho kênh thu tham chiếu
3.2. Kết quả thực hiện giảm méo dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới
3.2.1. Mô phỏng giải pháp giảm méo dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới
3.2.2. Kiểm tra giải pháp dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới
3.3. Kết luận chương 3
4. CHƯƠNG 4: GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA SỬ DỤNG BẢNG TRA THAM SỐ THEO MỨC TÍN HIỆU
4.1. Mô tả giải pháp giảm méo sử dụng bảng tra mức tín hiệu
4.1.1. Yêu cầu về LNA cho máy thu đa kênh
4.1.2. Giải pháp giảm méo dùng bảng tra tham số
4.1.3. Xác định mức tín hiệu thu
4.1.4. Chia khoảng huấn luyện để tìm tham số
4.2. Kết quả thực hiện giảm méo dùng bảng tra
4.2.1. Mô phỏng giải pháp giảm méo dùng bảng tra
4.2.2. Kiểm tra giải pháp giảm méo bằng bảng tra
4.3. Kết luận chương 4
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Phụ lục 1: Một số thiết bị dung kiểm tra giải pháp
Phụ lục 2: Một số hình ảnh đo đạc kiểm tra
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu các giải pháp giảm méo phi tuyến của lna trong máy thu vô tuyến số đa kênh

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (159 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ VŨ NGỌC ANH NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA TRONG MÁY THU VÔ TUYẾN SỐ ĐA KÊNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – NĂM 2022 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ VŨ NGỌC ANH NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA TRONG MÁY THU VÔ TUYẾN SỐ ĐA KÊNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: 9 52 02 03 Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ HẢI NAM PGS. TS HOÀNG VĂN PHÚC HÀ NỘI – NĂM 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận án và các kết quả trình bày trong luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của các cán bộ hướng dẫn. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án hoàn toàn là trung thực và chưa được công bố trong bất kỳ công trình nào trước đây. Các kết quả dùng tham khảo đều đã được trích dẫn đầy đủ và theo đúng quy định.

Hà Nội, tháng 11 năm 2022 Tác giả Vũ Ngọc Anh i LỜI CẢM ƠN Trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án, nghiên cứu sinh đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ và đóng góp quý báu. Đầu tiên, nghiên cứu sinh xin cảm ơn sâu sắc đến các thầy giáo hướng dẫn: TS Lê Hải Nam, PGS.TS Hoàng Văn Phúc, TS Trịnh Quang Kiên và TS Lê Đức Hân. Các thầy không chỉ là người định hướng, hướng dẫn, giúp đỡ trong học tập, nghiên cứu mà còn là người tạo động lực, quyết tâm thực hiện hoàn thành luận án này. Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn TS Trần Thị Hồng Thắm đã chia sẻ các nội dung nghiên cứu, hỗ trợ giúp đỡ nghiên cứu sinh hoàn thiện kết quả.

Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn tập thể bộ môn Kỹ thuật Vi xử lý– Khoa Vô tuyến điện tử–Học viện Kỹ thuật Quân sự, các thầy cô trong Khoa Vô tuyến điện tử–Học viện Kỹ thuật Quân sự nơi nghiên cứu sinh làm việc, đã quan tâm, tận tình giúp đỡ và tạo mọi điều kiện trong suốt thời gian nghiên cứu sinh học tập tại đây. Nghiên cứu sinh cũng chân thành cảm ơn Phòng Sau đại học– Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hệ Quản lý học viên sau đại học, Trung tâm Kỹ thuật Thông tin Công nghệ cao–Binh chủng Thông tin Liên lạc, Phòng Cán bộ–Binh chủng Thông tin Liên lạc là các đơn vị chủ quản đã thường xuyên quan tâm hỗ trợ, tạo điều kiện và giúp đỡ nghiên cứu sinh trong suốt thời gian qua. Cuối cùng nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới những người thân trong gia đình, bạn bè và đồng nghiệp đã luôn động viên, chia sẻ khó khăn giúp nghiên cứu sinh hoàn thành luận án. Trân trọng! ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN.

ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT. v DANH MỤC HÌNH VẼ. viii DANH MỤC BẢNG. xi CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC.

xii MỞ ĐẦU. MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA TRONG MÁY THU ĐA KÊNH BĂNG RỘNG .1 Cấu trúc máy thu vô tuyến .1 Máy thu siêu ngoại sai .2 Máy thu đổi tần trực tiếp.3 Máy thu lấy mẫu trực tiếp .2 Thách thức trong thiết kế máy thu đa kênh .1 Thành phần DC–offset .2 Méo do mất cân bằng hai kênh IQ .3 Méo do chuyển đổi tương tự-số .4 Méo phi tuyến .3 Méo phi tuyến của LNA trong máy thu đa kênh .1 Méo của LNA trong máy thu đa kênh cấu trúc đổi tần trực tiếp .2 Méo của LNA trong máy thu đa kênh cấu trúc lấy mẫu trực tiếp .4 Kết luận chương 1. GIẢI PHÁP GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LMS CÓ BƯỚC ĐIỀU CHỈNH THAY ĐỔI .1 Giải pháp giảm méo dùng LMS có bước điều chỉnh thay đổi .1 Thuật toán tái tạo và trừ méo .2 Thuật toán nghịch đảo méo .3 Thuật toán LMS có bước điều chỉnh thay đổi .2 Kết quả thực hiện giải pháp giảm méo bằng VLMS .1 Mô phỏng VLMS trên Matlab .2 Kiểm tra giải pháp xử lý méo dùng VLMS .3 Kết luận chương 2. GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA DÙNG KỸ THUẬT LẤY MẪU DƯỚI CHO KÊNH THU THAM CHIẾU .1 Giải pháp dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới cho kênh tham chiếu .1 Kỹ thuật lấy mẫu dưới của ADC .2 Lấy mẫu dưới và xử lý méo cho kênh thu tham chiếu .2 Kết quả thực hiện giảm méo dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới .1 Mô phỏng giải pháp giảm méo dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới .2 Kiểm tra giải pháp dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới .3 Kết luận chương 3.

GIẢM MÉO PHI TUYẾN CỦA LNA SỬ DỤNG BẢNG TRA THAM SỐ THEO MỨC TÍN HIỆU.1 Mô tả giải pháp giảm méo sử dụng bảng tra mức tín hiệu .1 Yêu cầu về LNA cho máy thu đa kênh .2 Giải pháp giảm méo dùng bảng tra tham số .3 Xác định mức tín hiệu thu.4 Chia khoảng huấn luyện để tìm tham số.2 Kết quả thực hiện giảm méo dùng bảng tra .1 Mô phỏng giải pháp giảm méo dùng bảng tra .2 Kiểm tra giải pháp giảm méo bằng bảng tra .3 Kết luận chương 4. 109 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU. 111 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ. 114 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

130 Phụ lục 1: Một số thiết bị dung kiểm tra giải pháp. 130 Phụ lục 2: Một số hình ảnh đo đạc kiểm tra. 133 iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt tắt ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự sang số ADI Adaptive Distortion Inversion Nghịch đảo méo thích nghi ADS Adaptive Distortion Subtraction Loại bỏ méo thích nghi AM–AM AM/AM Đặc tuyến Biên độ/Biên độ AM–PM AM/PM Đặc tuyến Biên độ/Pha ACLR Adjacent Channel Leakage Tỷ lệ rò kênh lân cận Ratio ACPR Adjacent Channel Power Ratio Tỷ lệ công suất kênh lân cận BER Bit Error Ratio Tỷ lệ lỗi bit BPF Band Pass Filter Bộ lọc thông dải DAC Digital to Analog Converter Bộ chuyển đổi số–tương tự DC– DC offset Trôi một chiều offset DCR Direct Conversion Receiver Máy thu đổi tần trực tiếp DDC Digital Down Converter Bộ chuyển hạ tần số số DI Distortion Inversion Nghịch đảo méo DS Distortion Subtraction Trừ méo DSP Digital Signal Processing Xử lý tín hiệu số v DSR Direct Sampling Receiver Máy thu lấy mẫu trực tiếp EVM Error Vector Magnitude Độ lớn vector lỗi FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh FPGA Field Programmable Gate Array Mảng cổng lập trình được HF High Frequency Tần số cao IC Integrated Circuit Mạch tích hợp IF Intermediate Frequency Tần số trung gian IIPi Ith order Input Intercept Point Điểm chặn đầu vào bậc i IMD Intermodulation Distortion Méo xuyên điều chế IP2 Second order Intercept Point Điểm chặn bậc hai IP3 Third order Intercept Point Điểm chặn bậc ba IPD Input Power Division Chia theo mức năng lượng vào IQ In phase/Quadrature phase Đồng pha/Vuông pha MIMO Multiple Input Multiple Output Nhiều đầu vào và nhiều đầu ra LF Low Frequency Tần số thấp LMS Least Mean Square Bình phương trung bình cực tiểu LNA Low Noise Amplifier Bộ khuếch đại tạp âm thấp LO Local Oscillator Bộ dao động tại chỗ LSB Least Significant Bit Bit có trọng số nhỏ nhất LUT Look Up Table Bảng tra LPF Low Pass Filter Bộ lọc thông thấp vi P1dB 1 dB compression Point Điểm nén 1 dB PA Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất SNDR Signal to Noise and Distortion Tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng Ratio méo SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên tạp âm SDR Software Defined Radio Vô tuyến cấu hình mềm SFDR Spurious Free Dynamic Range Dải động không có tổ hợp tần số không mong muốn OPD Output Power Division Chia theo mức năng lượng ra QPSK Quadrature Phase Shift Keying Khóa dịch pha vuông góc RF Radio Frequency Tần số vô tuyến TDMA Time Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo thời gian VHF Very High Frequency Tần số rất cao VLMS Variable stepsize LMS LMS có bước điều chỉnh thay đổi vii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Cấu trúc máy thu siêu ngoại sai có xử lý số tại LF.2: Cấu trúc máy thu đổi tần trực tiếp.3: Dải tần làm việc của máy thu đổi tần trực tiếp.4: Cấu trúc máy thu lấy mẫu trực tiếp.5: Dải tần làm việc của máy thu lấy mẫu trực tiếp.6: Nguyên nhân của DC–offset trong máy thu đổi tần trực tiếp.7: Giải pháp chuyển hạ tần số xuống IF thấp để loại bỏ DC–offset.8: Nguyên nhân của méo do mất cân bằng IQ.9: Đặc tuyến AM–AM của LNA.10: Tín hiệu và méo của LNA khi khuếch đại tín hiệu 2–tone.11: Sơ đồ đo và phổ tín hiệu đơn tần tại đầu ra ZFL–500LN+.12: Phổ của tín hiệu sau ADC tần số 20 MHz và 170 MHz.13: Mô hình phi tuyến xếp tầng song song.14: Mô hình Polyspectral.15: Cấu trúc của mô hình Hammerstein.16: Cấu trúc của mô hình Volterra rút gọn.17: Cấu trúc máy thu đa kênh sử dụng cấu trúc đổi tần trực tiếp.18: Mô hình phi tuyến của LNA cho DCR.19: Ảnh hưởng của méo giữa các kênh sóng mang trong DCR.20: Méo của LNA với hai kênh điều chế QPSK.21: Mô hình phi tuyến của LNA cho máy thu lấy mẫu trực tiếp.22: Dải tần làm việc của máy thu lấy mẫu trực tiếp.23: Ảnh hưởng méo phi tuyến của LNA trong DSR.24: Méo tín hiệu sau LNA trong DSR.1: Sơ đồ DSR đa kênh sử dụng kênh tham chiếu.2: Sơ đồ thực hiện tái tạo–trừ méo.3: Sơ đồ xử lý nghịch đảo méo.4: Đường hội tụ của các hệ số phi tuyến dùng phương pháp DS .5: Đường hội tụ của các hệ số phi tuyến dùng phương pháp DI .6: Phổ của tín hiệu RF trước và sau khi xử lý méo với thuật toán ADI và ADS .7: Phổ tín hiệu RF trước và sau khi xử lý méo bằng phương pháp ADI với độ phân giải của ADC kênh tham chiếu khác nhau.8: Phổ tín hiệu RF trước và sau khi xử lý méo bằng phương pháp ADS với độ phân giải của ADC kênh tham chiếu khác nhau.9: BER của kênh Ch4 khi sau khi xử lý méo.10: Sơ đồ kiểm tra giải pháp xử lý méo với thuật toán VLMS.11: Phổ tín hiệu RF trước và sau khuếch đại .12: Phổ tín hiệu tham chiếu sau ADC.13: Phổ tín hiệu trước và sau khi xử lý bằng thuật toán VLMS.14: Tín hiệu đưa vào khuếch đại.15: Tín hiệu trước và sau xử lý đo trên máy CS9000 khi mức tín hiệu vào LNA là -17 dBm .16: Tín hiệu trước và sau xử lý đo trên máy CS9000 khi mức tín hiệu vào LNA là -23d Bm.1: Lấy mẫu dưới và dịch tần số giữa các vùng Nyquist.2: So sánh đặc trưng một số loại bộ lọc .3: Tần số lấy mẫu và độ phân giải của ADC .4: Sơ đồ thực hiện trừ méo dùng kênh tham chiếu lấy mẫu dưới.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Vũ Ngọc Anh (2022). Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh [Luận án tiến sĩ, Học viện Kỹ thuật Quân sự]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/ky-thuat-dien-tu/luan-an-giam-meo-phi-tuyen-lna-may-thu-vo-tuyen-so-da-kenh

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ kỹ thuật đề xuất giải pháp giảm méo phi tuyến của LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh, nâng cao chất lượng tín hiệu hiệu quả.

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Học viện Kỹ thuật Quân sự. Năm bảo vệ: 2022.

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điện tử. Danh mục: Kỹ Thuật Điện Tử.

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" có 159 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án giảm méo phi tuyến LNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter