对频谱效率的需求，要求使用未来通信系统中的多级恒定包络调制模式取代稳健的一级模式。更高级别的调制方案增加了数据检测的复杂度及其对通信系统中应用非线性元器件导致的失真的敏感度。系统性能下降的原因，在于非理想的系统组件是一个两阶段的过程:第一阶段包括了非理想组件模型，而在第二阶段中，组件对系统性能的影响进行了研究。在COST 273，主要的焦点是考虑到高功率放大器建模及其对系统性能的影响。在MIMO通信系统中，对非线性调制方案的多层次CPM信号的最佳接收是很复杂的。由于这个原因，参考文献［JaKa02a］和［Syko05］中提出了一个简化的接收机。IEEE 802.11的实现在参考文献［CVAV04］中描述。

1.高功率放大器建模及其对系统性能的影响

两种方法存在于建模射频（Radio Frequency，RF）设备中:第一个是基于电气等效的方案，第二个是行为建模。通常，电气等效模型适用于射频设备中小信号S参数的测量，如二极管、晶体管等，以获得大信号模型，这将导致复杂的设计中的误差传播。另一种方法是使用大信号分量测量建立大信号模型。由于这种方法新颖，它的使用仍然对复杂的设计相当受限制。此外，行为模式并不是直接关系到物理设备，但它们的特点是根据组件对激励的反应确定的。单音激励是应用于早期的行为建模方法。然而，在数字通信中，单音激励不提供有用的结果，因此，多音激励被应用（见参考文献［ScRe03］）。

行为模式代表状态方程，它描述了各输入、输出和设备状态变量的依赖关系。该模型包括用虚假近邻方法和通过人工神经网络逼近的状态函数来确定状态值。多音激励的稳态时域响应将产生大量的数据。出于这个原因，减少数据量在参考文献［ScRe03］中提出。数据还原过程由中频（Intermediate Frequency，IF）和在每个中频采样点组成，在射频周期间内进行数据采样。RF的样本为建立模型形成数据集。即使是采用过采样，程序也将急剧地减少数据处理过程中的数据点数目。

人工神经网络方法应用于近似状态函数。人工神经网络认为是一个有8个神经元的隐藏层，是使用反向传播算法。场外的现成RF放大器是用来验证该建模过程的有效性。5个激发音调结果绘制在图3.6。这5个基本音调和4个输出互调产品很好地被预测，而在较低的互调产物中行为（黑色箭头）和使用制造商的模型参考模拟结果（灰色箭头）之间出现了小的分歧。一个较高的中频采样率将进一步提高该模型的可靠性。

图3.6 行为模型结果和制造商模型参考模拟结果比较

在通信系统中，基于多音激励的高功率放大器（High Power Amplifier，HPA）对非线性HPA的频谱分析是恰当的。但是，这个方法太复杂而不能应用在系统模拟中，其中HPA块只是复杂的通信系统中一个小的部分。基于这个原因，对于Ka频带，一个简单的幅度调制（Amplitude Modulation，AM）/AM和AM/相位调制（Phase Modulation，PM）模型的固定状态的功率放大器（Solid State Power Amplifier，SSPA）起源于参考文献［WhBJ03］。AM/AM模型是基于指数模型1-e^r（见参考文献［Honk96］）和增加的纠正因子:

其中，r为输入信号星座;参数a，b，c和d是通过最小二次方曲线吻合的方法得到的，参数a决定了饱和水平，b表示线性范围内HPA的最大值，c和d是把AM/AM曲线修正到饱和水平。AM/PM的特征可以通过一个指数模型来模拟:

式中，f是放大率;g是曲线的陡度;h是曲线相对于r坐标的移位。

在邻近的频率谱中功率谱的扩展和在AWGN信道中BER的增加的条件下方形的M-QAM调制，差分xPSK（DxPSK）和N-最小频移键控（Minimum Shift Keying，MSK）的调制效应对HPA非线性的敏感性进行了研究（见参考文献［JaKa02b］）。峰均功率比和频谱再生之间的联系，适合于M-QAM信号。过滤后，16-QAM，64-QAM和256-QAM信号在SSPA模型中表现出类似的频谱再生。在工作点接近饱和点的时候具有高的M值M-QAM信号比具有低M值M-QAM的误码率性能退化得更快。

DxPSK信号对SSPA模型的非线性失真更加不敏感。扩展到邻近信道的频谱能够被观察到，但不同的相位检测器在SSPA上相对于线性放大器，BER性能没有退化。与M-QAM和DxPSK信号相比，SSPA的非线性对2-MSK的频谱扩展更小，而非线性对误码率性能影响，DxPSK比2-MSK信号的要小。

预失真可用于减少方形的M-QAM，DxPSK和2-MSK信号的频谱再生。仿真结果表明，256-QAM的信号的频谱扩展显著减少，工作点在-3dB左右到1dB时SSPA的压缩点是可以得到的。D8PSK信号的预失真被证明在高的工作点（压缩点从0dB左右到1dB）时产生低的频谱再生。

在一系列的M-QAM信号中，即星形、圆形、六角形QAM星座集，利用SSPA模型估计频谱再生和误码率性能。它表明，当利用预失真SSPA时，星形16-QAM的星座，在本质上比方形的16-QAM调制更省功率效率，在增高运行工作点时降低更缓慢。最后，对预失真的SSPA方形和星形16-QAM的办法提供了类似的功率效率。预扭曲的SSPA从1dB的压缩点，输入备份3dB的方形16-QAM和2dB的星形16-QAM足以提供了低频谱再生和良好的误码率性能。另外的星形和六角形64-QAM调制方案与传统的方形64-QAM信号相比，随着工作点提高，性能下降更缓慢。使用64-QAM的星座，对预失真的SSPA，要想获得可接受的频谱和BER结果，输入备份过的4dB是必要的。无论是圆形或六角形星座都比方形图案的功率效率略高。在BER=10^-6时，圆形的功率余量是0.75dB，而六角形64-QAM星座的功率余量是1.25dB。实施预失真的64-QAM的星座的误码率和频谱再生如图3.7所示。

图3.7 预失真的64-QAM的频谱扩展BER(www.daowen.com)

2.CPM信号的简化接收机

一般来说，多层调制方案由于对非线性放大器所造成的失真具有敏感性，不适用于移动电话和卫星通信系统。2MSK调制对非线性失真相当不敏感，最大似然检测是对受到加性白高斯噪声影响的信号的最佳检测，但它是相当复杂的，基于这个原因而不适合实施。在参考文献［JaKa02a］中，基于较大的MSK信号再生的差分2MSK接收机被提出了。接收机的框图如图3.8所示。

图3.82 MSK接收机的框图

2MSK差分接收机是基于2MSK信号的以下两个属性:

1）2MSK信号是由两个具有不同幅度的MSK信号的叠加得到的。

2）接收信号和具有一个符号延时的2MSK信号之间的相移仅取决于具有较大振幅的MSK信号传输的数据序列。

根据上面描述的2MSK信号的性质，振幅较大的MSK信号传送的数据由2MSK信号的相位差分检测得到。所获得的数据是MSK的重调制器的输入，其输出从接收到的2MSK信号中减去。获得的MSK信号经过差分检测得到，它仅取决于具有较小幅度的MSK信号传输的数据。

提出的接收机比最大似然序列最优估计简单，它只有1dB的低功率效率。当采样距离采用的1/32的符号间隔时，接收机显示几乎没有系统性能下降。为了满足1/16的符号间隔采样误差要求，额外的2.5dB的信号功率是需要的。当与采样最佳距离相差较大时，系统性能将严重下降。当重新调制的MSK信号的相位偏移小于1/16弧度时，没有观察到严重性能下降，而更高的相移大大降低了整个系统的性能。

在参考文献［Syko05］中提出了一种新型的非线性预处理方法，它用于MIMO系统中ST编码的CPM信号的接收。在MIMO平坦块衰落信道中，预处理算法对每一根天线降低了一维。这个过程是建立在接收信号的有用的信息可以通过多种波形空间描述的事实。在参考文献［Syko05］中表明，接收的有用信号和CPM信号相位和的一维欧氏空间之间存在一个同构——这是一种获取带有加性白高斯噪声的接收信号的近似同构的一种几何方法。

3.通信系统的FPGA实现

在COST 273中有一个通信系统实现的例子。FPGA设计及在中频无线局域网的基于OFDM收发机的实现在参考文献［CVAV04］中被描述。该设计可以应用于HIPER-LAN/2或电气与电子工程师学会（Institute of Electrical＆Electronic Engineer，IEEE）的IEEE 802.11.a，g。接收机结构如图3.9所示。该收发机包括3个主要部分:自相关器、坐标旋转数字计算机（COrdinate Rotation Digital Computer，CORDIC）和FFT处理器。每个块都是用在不同的时间间隔进行必要的操作。在A节中，广播帧检测时自相关器是活跃的，在B节中，是时间同步和粗载波频偏估计。粗载波频率偏移评估由CORDIC补偿，而在序言部分C节中，细频偏及其补偿是CORDIC的任务。在频域使用FFT/IF-FT块时，序言C的任务是用于信道估计。而CORDIC计算了在信道估计阶段要求的必要划分。

图3.9 FPGA的接收机实现

整个的IF收发机是在一个Spartan-3 Xilinx FPGA上实现的。每个子系统所需的资源列于表3.1中。整体的IF收发机实施需要1809个分割区，4块RAM（BRAM）和15个嵌入式乘法器。自相关器的操作频率和循环模式的CORDIC是20MHz，而当CORDIC在线性模式单独执行时，所需的频率为40MHz。FFT和发射机混频器在120MHz运行，而60MHz对接收机混频器就足够了。一个XC3S400-4 Spartan-3有4775个分割区，16个BRAM和16个嵌入式乘法器设备，这对整个收发机的执行是充分的。

表3.1 硬件资源