Роль усилителей мощности в повышении производительности когнитивных радиосетей

Введение: Критическая роль усилителей мощности в когнитивных радиосетях

Когнитивные радиосети (CRN) представляют собой сдвиг парадигмы в беспроводной связи, предназначенный для преодоления дефицита лицензированного спектра путем обеспечения динамического доступа к спектру. В CRN вторичные пользователи интеллектуально обнаруживают и занимают временно свободные полосы частот, не вызывая вредных помех для первичных пользователей. Вся система полагается на адаптивные приемопередатчики, которые могут ощущать окружающую среду, принимать решения и перенастраивать параметры передачи в реальном времени. В основе каждого радиочастотного передатчика лежит усилитель мощности (PA) - компонент, который повышает сигнал до уровня, достаточного для надежного приема. Производительность CRN напрямую связана с возможностями его PA: диапазон покрытия, скорость передачи данных, потребление энергии и помехи след все зависит от того, насколько эффективно усилитель усиливает сигнал, сохраняя его целостность. В этой статье рассматривается незаменимая роль усилителей мощности в CRN, изучение их влияния на производительность сети, типы, обычно используемые, проблемы, с которыми они сталкиваются, и будущие направления технологии PA в когнитивных радиосистемах.

Понимание усилителей мощности в контексте когнитивного радио

Основные функции и ключевые параметры

Усилитель мощности принимает от модулятора приемопередатчика маломощный радиочастотный сигнал и повышает его уровень мощности перед передачей через антенну. В любой системе связи ПА характеризуются несколькими критическими параметрами: коэффициентом усиления, выходной мощностью, пропускной способностью, линейностью, эффективностью и шумовой фигурой. Для CRN эти параметры приобретают дополнительное значение, поскольку передатчик должен работать в широком диапазоне частот и динамически адаптировать свою выходную мощность, чтобы избежать помех и соблюдать правила спектра.

Чем требования CRN отличаются от традиционных систем

В обычных беспроводных сетях (например, сотовых или Wi-Fi) передатчик обычно использует фиксированную полосу частот и предсказуемый уровень мощности. Однако когнитивные радиостанции должны ощущать спектр, идентифицировать отверстия и регулировать частоту несущей и выходную мощность на основе пакета. Это налагает уникальные требования на PA: он должен поддерживать мгновенный скачок частоты, поддерживать линейность в широком динамическом диапазоне выходной мощности (от почти нуля до максимума) и обрабатывать быстрое переключение, требуемое доступом к спектру разделения времени. Кроме того, PA не должен генерировать чрезмерные выбросы из диапазона, которые могут маскировать первичных пользователей во время зондирования спектра. Выбор архитектуры PA и дизайн его смещающихся, совпадающих сетей и схем линеаризации становятся критическими для успеха CRN.

Влияние усилителей мощности на производительность CRN

Площадь покрытия и расширение диапазона

Наиболее очевидным вкладом ПА является увеличение передаваемой мощности, которая непосредственно расширяет диапазон связи. В CRN, где вторичные пользователи могут быть распределены по большим географическим районам, способность обеспечить надежную связь на несколько километров может сделать разницу между жизнеспособной сетью и неисправной. Однако нормативные ограничения на максимальную передаваемую мощность (например, FCC Part 15) все еще должны соблюдаться. Хорошо спроектированный PA может обеспечить максимально допустимую мощность с минимальным ухудшением, тем самым максимизируя покрытие без увеличения риска помех для первичных пользователей.

Качество сигнала и уровень ошибок

Качество сигнала в CRN измеряется величиной вектора ошибки (EVM) и частотой битовых ошибок (BER). Линейный PA сохраняет точность модуляции, гарантируя, что приемник может правильно декодировать передаваемые символы даже при условиях соотношения сигнал-шум. Нелинейное поведение PA — такое как искажение амплитуды-амплитуды (AM-AM) и амплитуды-фазе (AM-PM) — сжимает созвездие сигнала и вводит интерсимволические помехи. Для продвинутых схем модуляции, таких как 64-QAM или 256-QAM, которые все чаще используются в высокопроизводительных CRN, даже небольшие нелинейности могут вызывать неприемлемый BER. Поэтому линейность PA напрямую ограничивает достижимую спектральную эффективность.

Управление помехами и спектральное зондирование

Один из фундаментальных принципов когнитивного радио — «не навреди» первичным пользователям. PA должен быть разработан для минимизации выбросов из диапазона, которые могут попасть в смежные лицензированные полосы. Это количественно определяется соотношением мощности соседнего канала (ACPR). PA с плохой линейностью генерирует спектральный рост, который может поднять шумовое дно для первичных приемников, расположенных рядом с передатчиком CRN. Кроме того, во время зондирования спектра устройство CRN слушает слабые первичные сигналы. Если собственный шум PA или его гармоники просачиваются в путь приемника во время зондирования, это может создать ложные обнаружения или маскировать реальные сигналы. Такие методы, как дуплексирование с разделением времени (TDD) с отдельными интервалами зондирования, или с использованием усилителя низкого шума (LNA) перед детектором зондирования, могут смягчить это, но внутренняя шумовая производительность PA остается решающей.

Энергоэффективность и срок службы батареи

PA, как правило, является наиболее энергоемким компонентом в беспроводном передатчике; он может потреблять от 30% до 70% от общей мощности устройства при насыщенной работе. В CRN, где устройства могут быть датчиками с батарейным питанием, узлами IoT или портативными телефонами, повышение эффективности PA напрямую продлевает срок службы и снижает требования к охлаждению. Современные PA для когнитивных радиостанций часто используют отслеживание оболочки (ET) или архитектуры Doherty для поддержания высокой эффективности в широком диапазоне выходной мощности. Энергоэффективность также оказывает влияние на сетевой уровень: если каждый узел использует меньше энергии, общий углеродный след сети уменьшается, и базовые станции могут поддерживать больше пользователей без превышения бюджетов мощности.

Типы усилителей мощности, используемых в когнитивных радиосетях

Усилители класса А

Класс А PAs — самая линейная и простая конструкция — транзистор проводит ток для всего 360-градусного цикла входного сигнала. Это дает отличную линейность, но очень низкую эффективность (теоретически 50% максимум, практически 10-20%). В приложениях CRN класс А используется только тогда, когда чистота сигнала имеет первостепенное значение, а энергопотребление не является основным ограничением, например, в лабораторном испытательном оборудовании или высокоточных широковещательных передатчиках. Их низкая эффективность делает их непригодными для большинства портативных когнитивных радиоприемников.

Усилители класса B и класса AB

Класс B PA проводят половину цикла (180 градусов), удваивая теоретическую эффективность до 78,5%, но их конфигурация с толкающим тяговым усилием вводит искажение кроссовера на низких уровнях сигнала. Класс AB представляет собой компромисс — транзистор проводит более 180 градусов, но менее 360 градусов, уменьшая искажение кроссовера при достижении умеренной эффективности (30-60%). Они широко используются в сотовых и Wi-Fi приложениях, и многие когнитивные радиопрототипы используют класс AB PA, потому что они предлагают хороший компромисс между линейностью и эффективностью для уровней средней мощности. С цифровой преискажением (DPD) линеаризация, класс AB может поддерживать модуляции высокого порядка, требуемые CRN.

Усилители класса C

Класс C PAs проводят менее 180 градусов цикла, достигая эффективности до 90%, но с тяжелой нелинейностью. Они редко используются непосредственно в передатчиках CRN, потому что искажение слишком велико для приложений, требующих до 64-QAM. Однако они находят периферийное использование в осцилляторных схемах или на мощных стадиях, где используется постоянная модуляция оболочки (например, GMSK), например, некоторые устаревшие сенсорные сети, которые полагаются на простой доступ к спектру.

Усилители Доэрти

Архитектура Doherty сочетает в себе основной (класс AB) усилитель и пиковый (класс C) усилитель. При низкой мощности работает только главный усилитель, достигая высокой эффективности. При пиковой мощности пиковый усилитель включается, повышая выход при сохранении высокой эффективности. Doherty PA в настоящее время стандартен в сотовых базовых станциях и все чаще используется в когнитивной радиоинфраструктуре, поскольку он поддерживает эффективность в диапазоне отключения питания 6-10 дБ - именно то состояние, когда передатчик CRN должен контролировать свою мощность, чтобы избежать помех. Современные GaN (нитрид галлия) Doherty PA могут достигать > 50% эффективности при полной мощности и > 40% при отключении 6 дБ, что делает их идеальными для энергосознательных узлов CRN.

Усилители отслеживания контуров

Конвертное отслеживание использует преобразователь постоянного тока для динамической модуляции напряжения питания PA с оболочкой радиочастотного сигнала. Это поддерживает работу транзистора вблизи его области насыщения, где эффективность является самой высокой, даже когда амплитуда сигнала не находится на пике. Отслеживание контура может обеспечить уровни эффективности, конкурирующие с конструкциями Доэрти, в более широкой полосе пропускания, и оно особенно хорошо подходит для сигналов с высокими соотношениями мощности пика к среднему (PAPR), таких как OFDM — модуляция выбора во многих когнитивных радиосистемах. ET PA интегрированы во многие современные сотовые чипсеты (например, для LTE-A и 5G) и адаптируются для широкополосных приложений CRN.

Новые технологии: GaN, LDMOS и цифровое искажение

Силовые транзисторы на нитриде галлия (GaN) обеспечивают более высокое напряжение пробоя, более широкую полосу пропускания и лучшую эффективность, чем традиционные кремниевые LDMOS или GaAs устройства. GaN PA особенно привлекательны для CRN, поскольку они могут работать на многооктавной полосе пропускания при сохранении высокой линейности. LDMOS (позднее диффузный полупроводник оксида металла) остается доминирующим в мощной инфраструктуре из-за его доказанной надежности и низкой стоимости. Цифровое искажение (DPD) - это не топология PA, а метод линеаризации, который пре-искажает входной сигнал в цифровой области, чтобы отменить нелинейности PA. В сочетании с классом AB или Doherty PA, DPD может достигать значений ACPR ниже -60 дБк, удовлетворяя самым строгим когнитивным радиоизлучающим маскам. Многие современные испытательные стенды CRN используют DPD на основе FPGA для обеспечения широкополосной работы модуляции высокого порядка с доступными PA.

Проблемы в дизайне усилителей мощности для CRN

Термический менеджмент

Высокомощные ПА рассеивают значительное тепло, особенно при работе с низкой эффективностью. В CRN передатчик может потребоваться для быстрого переключения между уровнями мощности или оставаться в режиме высокой мощности в течение длительных периодов во время всплесков данных. Плохая тепловая конструкция может привести к тому, что температура перехода превысит безопасные пределы, уменьшая срок службы транзистора и вызывая дрейф производительности. Необходима расширенная упаковка, теплоотводы и активное охлаждение (например, вентиляторы на базовых станциях), но эти увеличения размера и веса - проблематичны для мобильных когнитивных устройств.

Линейность vs. эффективность компромисса

Это постоянная проблема дизайна PA: повышение эффективности часто снижает линейность и наоборот. Когнитивные радиостанции, которые нуждаются как в высокой спектральной эффективности (от высокопорядкового QAM), так и в низком энергопотреблении, должны найти баланс. Такие методы, как DPD, отслеживание оболочек и Doherty, помогают продвигать границу Парето, но они добавляют сложность и стоимость. Для недорогих, маломощных узлов CRN (например, датчиков IoT), более простой класс AB с умеренной линеаризацией может быть единственным практическим вариантом.

Широкополосная и многополосная операция

CRN предназначены для работы в различных частотных диапазонах, от VHF / UHF до микроволновой печи (например, 2,4 ГГц ISM, телевизионные белые пространства, радиолокационные полосы). Проектирование одного PA, который поддерживает прирост, эффективность и линейность по многооктавной полосе пропускания, чрезвычайно сложно. Часто когнитивное радио использует несколько PA для разных полос или использует настраиваемые сети сопоставления - но они добавляют потери и сложность. Будущие исследования широкополосных PA GaN и перенастраиваемое соответствие импеданса могут облегчить это препятствие.

Миниатюризация для портативных устройств

Многие приложения CRN включают носимые, портативные или беспилотные летательные аппараты (БПЛА), где размер и вес имеют высокую цену. PA, наряду с его схемой теплоотвода и питания, часто занимает большой след. Интеграция PA в чип (например, CMOS или SiGe BiCMOS) является целью, но требуемые уровни мощности (от десятков до сотен милливатт) раздвигают границы кремниевых процессов. Сложные полупроводники (GaAs, InP) предлагают лучшую производительность RF, но их труднее интегрировать с цифровой логикой.

Спектр чувств шума пол

Во время фазы зондирования когнитивный радиоприемник должен обнаруживать первичные сигналы, которые могут быть такими же низкими, как -100 дБм. Любой шум, создаваемый PA (либо из-за его собственной шумовой фигуры, либо из-за утечки из цепи передатчика), может поднять шумовое дно приемника и вызвать пропущенные обнаружения или ложные тревоги. Требуется тщательная конструкция переключателей T/R (передачи / приема), графики передачи и физической изоляции между PA и LNA. Некоторые продвинутые CRN используют отдельные передние концы для зондирования и передачи, но это увеличивает стоимость и сложность.

Будущие направления: Умные усилители для когнитивного радио

Адаптивное смягчение и модуляция нагрузки

Будущие ПУ будут включать адаптивное смещение в реальном времени, которое регулирует рабочую точку транзистора на основе мгновенной сигнальной оболочки или требуемой выходной мощности. Это может повысить эффективность на уровнях обратного выключения без накладных расходов на отслеживание оболочки. Методы модуляции нагрузки, такие как использование варакторов или переключаемых конденсаторов для динамического изменения соответствия импедансу, также изучаются для поддержания высокой эффективности при частотных изменениях в широкополосном CRN.

Машинное обучение для линейной и оптимальной PA

Алгоритмы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети и обучение с подкреплением, применяются для моделирования поведения PA и оптимизации коэффициентов DPD в реальном времени. В CRN, где канал и условия работы быстро меняются, линеаризатор на основе ML может адаптироваться быстрее, чем традиционные подходы с замкнутым контуром. Кроме того, обучение с подкреплением может помочь когнитивному радио определить лучшую конфигурацию PA (например, уровень мощности, точка смещения, даже выбор PA), чтобы максимизировать общую пропускную способность сети при минимизации потребления энергии и помех.

Усилители когнитивной силы (самоосознанные PA)

Появляющаяся концепция - это "когнитивный усилитель", который ощущает свое собственное состояние - температуру, выходную мощность, линейность - и самостоятельно регулирует свои внутренние параметры. Это может быть реализовано путем встраивания датчиков и небольшого микроконтроллера в модуль PA. Такие самосознающие PA будут особенно ценны в узлах CRN, развернутых в суровых условиях, где ручная настройка невозможна. Они также могут сообщить о своем статусе менеджеру ресурсов сети для глобальной оптимизации.

Интеграция с программно-определяемым радио (SDR)

Тенденция к полным цифровым приемопередатчикам, где большая часть обработки сигналов происходит в цифровой области, ставит премию на PA в качестве последнего аналогового компонента. Будущие CRN на основе SDR потребуют PA, которые могут управляться цифровым способом — например, через интерфейсы SPI или MIPI, которые устанавливают режимы усиления, смещения и даже обхода. Полностью интегрированные модули PA с цифровой обратной связью (например, интегрированные детекторы мощности и датчики температуры) позволят более тесно координировать когнитивный двигатель с передним краем RF.

Усвоение энергии и самоподдерживающиеся усилители

Для датчиков CRN с ультранизким энергопотреблением сбор энергии в окружающей среде (солнечный, тепловой, радиочастотный) может обеспечить питание всего узла, включая PA. В то время как уровни мощности от сбора обычно низкие (микроватты до милливатт), достижения в высокоэффективных конструкциях PA (например, усилители коммутации класса E / F) обещают сделать самоподдерживающиеся когнитивные радиостанции возможными для периодической передачи данных. Это устранит замену батареи и позволит массовое развертывание узлов CRN в отдаленных районах.

Заключение

Усилители мощности не просто вспомогательный компонент в когнитивных радиосетях; они являются стержнем, который определяет осуществимость, производительность и энергоэффективность всей системы. От расширения покрытия до управления помехами, от обеспечения модуляции высокого порядка до сохранения срока службы батареи характеристики PA формируют каждый аспект работы CRN. Выбор класса усилителя, техники линеаризации и полупроводниковой технологии должен соответствовать конкретным требованиям когнитивного приложения - будь то базовая станция широкополосной инфраструктуры, портативное устройство или датчик IoT. По мере того, как CRN развиваются в направлении повсеместного обмена спектром и интеллектуальных беспроводных сред, будут необходимы постоянные исследования широкополосных, эффективных и самоадаптивных PA. Будущее, вероятно, увидит усилители, которые так же познавательно осведомлены, как сети, которые они обслуживают, динамически оптимизируя свое поведение для достижения двух целей: высокая пропускная способность и минимальные помехи. Для инженеров и исследователей, работающих в когнитивном радио, понимание и продвижение технологии усилителя мощности остается критической и полезной задачей.

Дальнейшее чтение: Для более глубокого погружения в методы линеаризации PA см. «Цифровое искажение усилителей мощности для беспроводных коммуникаций» (IEEE) . Для обзора технологии GaN в радиочастотной мощности см. Обзор технологии нитрида галлия Qorvo . Для последних достижений в когнитивном радиоинтерфейсном дизайне, обратитесь к технической статье Anlog Devices о когнитивном радиочастотном дизайне Аналоговые устройства о когнитивном радиочастотном дизайне .