Soutenance mémoire
THÉORIE SUR LES AMPLIFICATEURS DE PUISSANCE RF
Dans ce chapitre, nous étudierons les bases théoriques qui permettent de comprendre certaines des caractéristiques les plus importantes de l’amplificateur de puissance RF, dans le contexte de transmission d’un signal modulé. Les imperfections principales des amplificateurs de puissance seront abordées et des techniques de linéarisation logicielles pouvant aider à pallier à ces problèmes seront ensuite vues. Finalement, l’applicabilité de deux de ces méthodes sera analysée dans le cas d’un milieu de développement. Avant d’aller plus loin, faisons un tour d’horizon rapide du cas d’utilisation d’un amplificateur de puissance RF, qui sera celui considéré dans ce mémoire. Un système de transmission RF moderne est constitué de plusieurs composantes fondamentales. Dans un premier temps, un système numérique calcule une séquence de bits à transmettre. Les bits sont ensuite regroupés en symboles. Ces symboles sont associés à un niveau de tension électrique. Ces tensions servent ensuite à moduler une onde porteuse à fréquence RF. Dans le cas d’une modulation en quadrature (ex : 16-QAM), il s’agit de l’addition de deux ondes sinusoïdales de même fréquence avec une phase de 90 degrés. L’onde résultante est ensuite acheminée à l’amplificateur de puissance RF. Le rôle de l’amplificateur est d’augmenter la puissance du signal au niveau désiré, avant que ce dernier n’atteigne l’antenne pour être transmis.
La linéarité d’un amplificateur de puissance RF est une de ses caractéristiques les plus importantes. Dans un amplificateur idéal, la puissance en sortie varie proportionnellement à la puissance d’entrée. Autrement dit, le gain est constant. Tel que vu dans (Cripps, 2006), pour un amplificateur réel typique, on considère que sa courbe est linéaire jusqu’au point P1dB, où il atteint une compression de 1 dB. À partir de ce point, le gain chute rapidement : on dit alors que l’amplificateur entre en compression. La figure ci-dessous illustre une courbe de compression typique. Au point P1dB, le gain a chuté de 1 dB par rapport à la droite représentant la réponse idéale linéaire de l’amplificateur. La partie linéaire de sa réponse en puissance est celle qui est la plus facile à utiliser d’un point de vue pratique. Néanmoins, se limiter à la partie linéaire a un impact sur l’efficacité de l’amplificateur, définie par le ratio entre la puissance de la fondamentale du signal RF de sortie et la puissance moyenne prise de la batterie qui est nécessaire pour alimenter l’amplificateur. À polarisation fixe des transistors RF de l’amplificateur, lorsqu’on réduit la puissance de l’entrée (et donc aussi la puissance de sortie) afin de rester dans la partie linéaire, le courant moyen pris de la batterie reste inchangé, et par conséquent on abaisse l’efficacité énergétique de l’amplificateur. Pour contrer cette baisse de l’efficacité lorsque la puissance RF est réduite, une méthode employée est de bloquer le fonctionnement d’une partie du circuit amplificateur (généralement en supprimant la polarisation DC de certains transistors RF dans cette partie de l’amplificateur) afin de réduire la puissance moyenne prise de la batterie. Dans le contexte d’un appareil portable, l’efficacité énergétique joue un rôle crucial. Du point de vue des constructeurs, elle est synonyme d’une meilleure autonomie, ce qui constitue évidemment un argument de vente important. D’un point de vue écologique, elle permet de réduire la demande énergétique et prolonge la durée de vie des batteries.
L’effet mémoire est un sujet complexe largement étudié. Il traite de l’impact temporel des entrées et sorties de l’amplificateur sur sa réponse. On considère généralement deux types d’effets mémoire, soit électrique et thermique. La citation suivante résume bien ces derniers: Electrical memory effects are caused by frequency-dependent impedances due to energy-storage elements (capacitors and inductors), which introduce phase shifts in the electric signals (and the associated time dependence in the PA response). Thermal memory effects are caused by time-dependent variations in junction temperatures of semiconductor devices, function of the intensity of the modulated electric signals being amplified, thereby introducing time constants in the electrical transfer functions of the devices. (Constantin et al., 2012) Les effets mémoire peuvent donc se manifester avec plus ou moins d’intensité en fonction de multiples paramètres, dont la puissance du signal. Pour des signaux de faible puissance, les effets mémoire tendent à être moins importants qu’à haute puissance. C’est d’ailleurs pourquoi on retrouve un nombre considérable de papiers qui traitent des effets mémoire dans le cas des stations de base. On note toutefois un intérêt plus important envers les appareils portables ces dernières années, notamment en raison de l’importance cruciale que devient l’efficacité énergétique et de la multiplication des appareils portables. Les systèmes de prédistorsion numériques sont limités quant à l’impact qu’ils peuvent avoir sur les effets mémoire en fonction de leur fréquence d’opération. Ainsi, des effets mémoire dont le terme est trop court seront généralement traités avec des techniques de prédistorsion matérielles. Pour de plus amples détails sur les causes des effets mémoires, la lecture de (Vuolevi, 2003) est fortement recommandée.
Prédistorsion NARMA (v1)
Le modèle NARMA consiste en une combinaison de filtres FIR et IIR complexes disposés en cascade, dont les coefficients ont été remplacés par des fonctions non linéaires. À la Figure 2.2, on voit à droite, le modèle de l’amplificateur sous la forme d’une structure NARMA, et à gauche, le module de prédistorsion (aussi sous la forme d’une structure NARMA légèrement modifiée) qui permet de linéariser l’amplificateur. Les blocs FIR et IIR dont les entrées sont décalées ont pour but de permettre de modéliser et compenser les effets mémoire de l’amplificateur. Notons que les quantités () et () de la Figure 2.2 sont les tensions réelles qui modulent les signaux RF à l’entrée et à la sortie de l’amplificateur. En revanche, la quantité () et les valeurs intermédiaires à l’intérieur du circuit de prédistorsion sont des valeurs numériques qui permettent de calculer les tensions de () que le convertisseur numérique/analogique doit générer. Elles ne sont donc pas représentatives de l’intensité des signaux numériques à l’intérieur du circuit réel de prédistorsion. À la Figure 2.2, les blocs de la colonne de gauche du modèle de l’amplificateur constituent le filtre FIR, tandis que ceux de droite du même modèle constituent le filtre IIR. Les boîtes qui contiennent l’indication sont des délais d’un cycle machine. La valeur qui arrive à leur entrée est donc stockée et transmise à la sortie au cycle suivant seulement.
Les blocs ayant l’indication et représentent des fonctions polynomiales qui prennent un scalaire en entrée et retournent un nombre complexe en sortie. Finalement, les boîtes contenant l’indication || retournent le module du nombre complexe à leur entrée. Une fois l’amplificateur modélisé et linéarisé par le module de prédistorsion, nous obtenons l’égalité () = (), ce qui traduit une réponse d’amplificateur prédictible. L’entrée du système () est donc le signal que l’on souhaite amplifier par un gain linéaire. En gris foncé, on retrouve l’implémentation des différentes fonctions et , qui consistent à multiplier le nombre complexe en entrée par un autre nombre complexe dont la valeur dépend de l’amplitude de l’entrée. Chaque fonction est représentée par un bloc constitué de ces éléments. On nomme donc ce bloc BPC pour Basic Predistortion Cell. Notons que le BPC contient les réponses statiques AM-AM (amplitude-amplitude) et AM-PM (amplitude-phase) de l’amplificateur, c’est-à-dire mesurées dans des conditions qui excluent les effets mémoire de l’amplificateur. Cela peut être réalisé en appliquant un signal sinusoïdal d’amplitude et de phase constantes à l’entrée de l’amplificateur, et en mesurant les conversions AM-AM et AM-PM de l’entrée à la sortie en régime permanent. Ensuite, on change l’amplitude à l’entrée et on reprend la mesure des conversions AM-AM et AM-PM en régime permanent, et ainsi de suite jusqu’à ce qu’on couvre la plage d’amplitude désirée pour les courbes statiques.
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Table des matières
CHAPITRE 1 INTRODUCTION
1.1 Aperçu général du projet
1.2 Cadre de la recherche
1.3 Contributions à la recherche
CHAPITRE 2 THÉORIE SUR LES AMPLIFICATEURS DE PUISSANCE RF
2.1 Introduction
2.1.1 Linéarité
2.1.2 Effet mémoire
2.1.3 Amélioration de l’efficacité énergétique par reconfiguration hardware
2.2 Techniques de linéarisation logicielles
2.2.1 Rétroaction cartésienne
2.2.2 Prédistorsion NARMA (v1)
2.2.3 Prédistorsion NARMA (v2)
2.3 Applicabilité des méthodes NARMA dans un milieu de développement
2.4 Accélération de l’adaptation NARMA
2.5 Conclusion
CHAPITRE 3 PRÉDISTORSION D’UN AMPLIFICATEUR AVEC CARACTÉRISTIQUE NON MONOTONE
3.1 Introduction
3.2 Architecture matérielle de l’amplificateur reconfigurable
3.3 Caractéristique entrée/sortie non monotone
3.4 Inefficacité d’un filtre LMS inversé
3.5 Inefficacité de l’utilisation d’une équation implicite
3.6 Introduction de l’équation explicite proposée dans ce travail
3.6.1 Analyse
3.6.2 Recherche de la fonction inverse pour minimiser l’intensité de l’excitation de l’amplificateur
3.7 Application de la prédistorsion NARMA
3.7.1 Génération de données de caractérisation
3.7.2 Calcul du modèle avec LMS
3.7.3 Calcul de la réciproque avec l’équation explicite proposée
3.7.4 Validation
3.8 Conclusion
CHAPITRE 4 SYSTÈME DE PRÉDISTORSION PARAMÉTRABLE
4.1 Introduction
4.2 Logiciel de paramétrisation
4.2.1 Technologie d’affichage
4.2.2 Interaction avec MATLAB
4.2.3 Sauvegarde et restauration XML
4.3 Système de contrôle
4.3.1 Communications TCP/IP
4.3.2 Adressage
4.3.3 Synchronisation des horloges
4.4 Blocs internes
4.4.1 Générateur par table d’adressage
4.4.2 Filtre RRC
4.4.3 Module de prédistorsion
4.4.4 Échantillonneurs
4.5 Conclusion
CONCLUSION
RECOMMANDATIONS
ANNEXE I Extrait de la fiche technique du transistor HBFP-0450
ANNEXE II Article RWS 2013
ANNEXE III Implémentation de l’algorithme LMS pour MATLAB
ANNEXE IV Implémentation de la technique d’inversion par équation explicite pour
MATLAB
ANNEXE V Utilisation de liaisons de données dans le contrôle RRCFilterSettings
ANNEXE VI Utilisation de commandes dans la fenêtre GenericSettingsWindow
ANNEXE VII Interface de sérialisation/désérialisation XML
ANNEXE VIII Classe de sérialisation XmlSerializationHelper
ANNEXE IX Classe de désérialisation XmlDeserializationHelper
ANNEXE X Sérialisation/désérialisation de la classe RRCFilter
ANNEXE XI Sérialisation/désérialisation de la classe Block2x2
ANNEXE XII Sérialisation/désérialisation de la classe Block
ANNEXE XIII Extrait d’un fichier XML contenant un résultat de sérialisation
LISTE DE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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