一种基于BOC信号的导航发射信道预失真方案

　　0 引言

　　BOC调制信号的频谱分裂在中心频点的两侧，有利于避开与中心频点信号频谱的相互重叠，从而减小信号间的相互干扰，以实现频段共用。此外，BOC调制信号比BPSK调制信号的相关函数主瓣更窄，它具有更高的码跟踪精度和更强的抗多径干扰能力。由于BOC调制的独特性使其在新一代全球卫星导航系统中倍受青睐。

　　BOC调制信号经过导航卫星发射信道时，由于各个器件的非理想特性将会使其产生一定程度的失真，致使导航系统的性能会受到一定的影响。目前，国内外对此已有相关的研究。文献主要分析Galileo的几个候选BOC 调制信号特性，其中BOC 调制的非线性特性主要是采用固态功率放大器（SSPA）来仿真，分析了输入功率回退（IBO）为0 dB时，BOC调制方式的相关损耗。文献主要分析Galileo的几个候选BOC调制信号的跟踪精度受到线性和非线性失真的影响，分析了由于滤波器带宽的限制而带来的功率损耗和相关损耗。文献主要分析星上高功放对BOC 及其衍生信号的失真影响，主要分析了带宽限制和非线性效应带来的联合影响。

　　非线性失真对卫星导航系统性能的影响主要在于：引起信号幅度、相位失真，使星座图发生压缩偏转，致使接收方判决检测受很大影响，引起带内失真；产生大量的互调失真和谐波失真，信号频谱扩展产生的邻道干扰（ACI），产生带外失真。因此，对卫星导航信道的非线性补偿研究显得尤为重要。但是，目前国内外大部分只是针对非理想卫星信道对BOC信号的影响进行了研究，对于消除这种影响的研究却甚少。

　　自适应数字预失真技术是补偿非线性失真最好的方法之一，它通过在非线性器件前构造非线性失真的逆特性来达到线性化目的。随着信息速率的增加，信号带宽不断增加，导航信道不仅具有非线性特性，其记忆效应也越来越明显。对于有记忆效应的非线性失真，若仍采用传统的无记忆预失真技术，非线性补偿机制可能失效或是效果不佳。因此，研究记忆非线性失真的线性补偿技术具有非常重要的意义。

　　本文即是对BOC 信号进行预失真仿真分析，对导航卫星发射信道进行建模等效，提出将发射信道等效为Wiener-Hammerstein模型，并设计了一种针对此模型的基于直接学习结构的自适应LMS 预失真方案，通过仿真结果可以看出该预失真方案可以很好地消除导航信道对BOC信号的失真影响。

　　1 导航发射信道模型

　　根据目前已有的国内外导航卫星发射信道模型，可归纳总结出导航卫星发射信道的等效简化模型如图1所示。

　　如图1所示，前置滤波器和后置滤波器均采用线性FIR 滤波器，高功放采用行波管功率放大器（TWTA）模型。行波管大功率放大器AM/AM变换表现为幅度非线性失真，AM/PM变换表现为相位非线性失真，通常可用无记忆Saleh幅值-相位模型进行模拟，即：

　　当综合考虑前置滤波器、TWTA、后置滤波器时，记忆效应不能忽略，此时，导航发射信道实际上可以等效为有记忆Wiener-Hammerstein 模型，即线性时不变系统（LTI_1）后串连一个无记忆非线性模型（NL）后再串连一个线性时不变系统（LTI_2），该模型常用于描述卫星通信中的大功率功放。其结构图如图2所示。

　　其中每个模块用数学表达式表示为：

　　综合每个模块可得Wiener-Hammerstein 模型的数学表达式为：

　　式中：K 表示功放模型的多项式阶数；L 表示功放的记忆深度。

　　2 预失真方案

　　预失真方法通常分为查找表预失真和多项式预失真，因多项式预失真较节省RAM存储单元，且收敛速度快，本文选用多项式预失真方法。基于多项式的预失真有直接学习结构和间接学习结构两种，其中直接学习结构的结构简单，算法收敛后能达到比较好的预失真效果，预失真器参数不受功放非线性系统输出端噪声的影响，可直接更新预失真器的参数。但需首先设定PA模型，根据模型估计出放大器的非线性传递函数，再求出逆函数作为预失真器的传递函数。由第一部分导航发射信道模型的描述可知，导航发射信道的主体部分可等效为有记忆Wiener-Hammerstein模型，符合直接学习结构中要求模型已知的条件，所以本文采用直接学习结构。

　　图3即为基于直接学习结构的预失真框图，在这个结构中，x（n） 为n 时刻的输入信号，y（n） 为功放的输出信号，其中整个系统所期望的响应为d（n），图中的线性放大倍数为G，当e（n） = d（n） - y（n） 在算法收敛于e（n） = 0时，则功放的输出为输入信号的线性，并且有y（n） = G*x（n）。

针对本文建立的导航发射信道为一有记忆非线性信道，为补偿非线性，其逆特性也应具有记忆效应。基于记忆多项式的预失真通常可