[论文解读] An Efficient QAM Detector via Nonlinear Post-distortion based on FDE Bank under PA Impairments

Murat Babek Salman, Gökhan M. Güvensen|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2020

Advanced Power Amplifier Design参考文献 42被引用 18

一句话总结

该论文提出了一种新颖的两阶段接收机，用于抑制单载波单载波频域均衡（FDE）系统中功率放大器（PA）非线性引起的性能损伤。该方法采用高斯过程回归（GPR）和神经网络（NN）进行非线性预失真，以抑制非线性符号间干扰（ISI），并结合分数延迟FDE阵列以利用信道分集增益；仿真结果表明，所提方法在误码率（BER）和频谱效率方面显著优于现有最先进技术，尤其在深衰落和高阶调制（如1024-QAM）条件下表现突出。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel receiver structure for single-carrier transmission with frequency domain equalization (FDE) that is exposed to power amplifier (PA) nonlinearities. A two-stage approach is adopted, in which linear communication channel is equalized at the first stage, and it is followed by a post-distortion where nonlinear distortion is reduced. In literature, nonlinear processing techniques are proposed, which performs memoryless compensation of nonlinear distortion together with FDE. However, in this study, we show that even if a memoryless nonlinearity exists, the received signal is impaired by nonlinear inter-symbol-interference. Therefore, we propose a class of symbol rate post-distortion techniques, which use neighboring received symbols to suppress the nonlinear interference. Two different post-distortion techniques, Gaussian process regression (GPR) and neural network (NN) based post-distorters, are considered. Also, a decision metric, combining outputs of fractional delayed bank of FDE's after post-distortion, is proposed to overcome performance degradation of FDE for frequency selective channels under nonlinear distortion. Performances of the proposed techniques are compared with that of the state-of-the-art techniques in terms of bit error rate and achievable information rate metrics via simulations. Simulation results demonstrate that GPR and NN based post-distortion methods together with bank of FDE outperform state-of-the-art techniques.

研究动机与目标

• 解决单载波FDE系统在PA非线性影响下的性能退化问题，特别是即使在无记忆PA下仍会出现非线性ISI的现象。
• 克服传统无记忆非线性均衡器的局限性，后者无法有效处理由频率选择性信道引起的非线性ISI。
• 设计一种实用且低复杂度的接收机结构，通过将线性均衡与非线性预失真解耦，降低计算负担。
• 通过利用分数延迟样本的分集增益，提升频率选择性衰落信道中FDE的性能。
• 验证基于机器学习的预失真（GPR与NN）在高阶QAM调制下对非线性ISI的抑制效果及频谱效率的提升能力。

提出的方法

• 提出两阶段接收机：首先，采用标准FDE对线性无线信道进行均衡，以降低处理复杂度。
• 其次，采用非线性后处理预失真器（GPR或NN）利用邻近符号抑制非线性ISI，将失真建模为符号序列相关的函数。
• 引入分数延迟（FD）FDE阵列，通过在多个定时偏移处采样接收信号，以利用频率选择性衰落的分集增益。
• 设计一种决策度量（DA-SSD），融合多个FD-FDE输出的符号估计，以提高检测可靠性。
• 采用类似Hammerstein的模型（无记忆非线性后接线性信道）对线性与非线性分量进行解耦，实现高效处理。
• 采用不匹配译码容量（基于GMI）评估可达信息速率，为系统性能提供下界。

实验结果

研究问题

• RQ1 在PA非线性存在的情况下，频率选择性衰落如何影响FDE的性能，特别是在非线性ISI和失真放大方面？
• RQ2 当失真具有序列依赖性和记忆特性时，基于机器学习的预失真（GPR与NN）是否能有效抑制非线性ISI？
• RQ3 通过FDE阵列实现的分集增益是否能提升非线性、频率选择性信道中的BER与频谱效率？
• RQ4 所提出的基于FDE阵列的决策度量（DA-SSD）与传统检测器相比，在性能与深衰落鲁棒性方面有何差异？
• RQ5 在高阶QAM与真实PA模型下，所提接收机结构相较于现有最先进无记忆非线性均衡器，性能提升程度如何？

主要发现

• 即使采用无记忆PA非线性，由于违反Nyquist-1准则，仍会产生非线性ISI，导致失真依赖于符号序列，进而引起性能下降。
• 所提出的基于GPR与NN的后处理预失真技术相比基于Volterra级数与无记忆检测器，显著降低了BER，尤其在高信噪比与深衰落场景下表现更优。
• 采用DA-SSD决策度量的FDE阵列可实现接近线性的系统性能，1024-QAM的BER曲线几乎与理想系统对齐，而无记忆检测器则出现误码地板。
• 在GaN PA模型下，输出功率为−4 dBm时，所提NN/GPR结合DA-SSD检测器在35 dB信噪比下BER低于10⁻⁵，优于所有基线方法。
• 若在所提结构中忽略记忆特性，性能将收敛至无记忆型最先进检测器水平，证实了记忆感知设计的重要性。
• 所提方法在可达信息速率方面优于现有技术，GMI容量分析结果证实了这一点，尤其在深衰落与高峰均比（PAPR）条件下优势显著。