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Adaptive DPD zScript自适应数字预失真软件|LitePoint (在产)
参考价格 ：
产品描述
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系统与解决方案
LitePoint
Adaptive DPD 自适应数字预失真软件
PA/FEM 线性化 · 自适应学习 · CFR 逼近最小 EVM · 支持 GaN/Si/GaAs
产品简介
DPD 的原理不复杂：测出 PA 的非线性，算一个逆运算，把预失真后的信号喂给 PA，整体看起来就线性了。
难的是**逆运算怎么拟合**——固定系数的 GMP/LUT 模型换个 PA 架构就得重调，而现在的 PA 从 GaN 到 Si 到 GaAs，偏置点、记忆效应、热行为各不相同。
Adaptive DPD 换了个思路：**自适应学习步长**，针对具体某个 PA 架构自己收敛。
它跟 NanoSemi 合作开发，官方给的说法是在 ACLR 与 EVM 上都优于标准 GMP/LUT 方案。
配套的 **CFR（波峰因子降低）算法**针对目标 PAPR 逼近「接近最小」的 EVM——即在不牺牲线性度的前提下把功率回退省下来。
它是 **zScript 测试执行环境里的一个工具**，与 zSeries PA/FEM DVT 套件配合使用，覆盖 IEEE 802.11 WLAN 与 LTE 的 PA/FEM 测试。
对 PA 设计者来说，它回答的是一个很实际的问题：**这颗 PA 加上 DPD 之后，频谱模板和 EVM 还能好多少**——这个数字决定了系统里要不要上 DPD，以及上多复杂的一档。
zScript 测试执行环境中的自适应数字预失真工具，用于 PA 与 FEM 的表征与测试。
核心参数
• 软件形态：zScript 测试执行环境内的 DPD 工具
• 配套套件：zSeries PA/FEM DVT Set
• 支持标准：IEEE 802.11 WLAN、LTE
• 适用器件：功率放大器（PA）、前端模组（FEM）、发射机
• 半导体类型：GaN、Si、GaAs
• 核心算法：自适应学习 + DPD 引擎、CFR 波峰因子降低
• 鲁棒系数默认值：0.001
• DPD 性能等级：可设，等级越高收敛所需迭代越多
• 改善指标：ACLR、EVM
功能特性
• 自适应学习：针对具体 PA 架构自动优化 DPD 引擎，不靠人工调系数。
• 优于 GMP/LUT：官方对比结论：ACLR 与 EVM 均优于标准查表型 DPD。
• CFR 逼近最小 EVM：按目标 PAPR 压波峰，把功率回退的损失降到接近极限。
• 覆盖三种半导体工艺：GaN、Si、GaAs 的 PA 都能用同一套工具评估。
• 性能等级可调：按收敛时间与精度的取舍设等级，量产与研发用不同档。
• 鲁棒系数可设：默认 0.001，可按器件稳定性调整。
• 与 DVT 套件联动：zSeries PA/FEM DVT 套件内的实测数据直接进 DPD 评估。
• 开箱可用：标准 DPD 工具内置，不需要自己搭评估环境。
应用场景
• PA 线性度评估：量化 DPD 前后 ACLR 与 EVM 的改善幅度。
• FEM 设计验证：前端模组在整链路条件下的线性化效果。
• DPD 方案选型：判断是否需要 DPD、需要几阶、收敛要多久。
• Wi-Fi 6/7 PA 开发：高 PAPR 调制下的频谱模板合规性。
• LTE / 5G PA 测试：蜂窝 PA 的 ACLR 与邻道泄漏控制。
• 工艺对比：GaN 与 GaAs 方案在同一指标口径下的横向比较。
• 量产前定标：把研发阶段确定的 DPD 配置固化为产线测试项。
• 功率回退优化：用 CFR 换回被回退掉的输出功率。
资源下载
以上内容与指标均取自LitePoint（莱特波特）（LitePoint）官网该产品详情页与官方产品资料，未标注口径的为厂家公布值。
LitePoint · onetest 仪器资源库
LitePoint
Adaptive DPD 自适应数字预失真软件 详细指标
PA/FEM 线性化 · 自适应学习 · CFR 逼近最小 EVM · 支持 GaN/Si/GaAs
详细指标
指标取自 LitePoint 官方技术规格书与产品页；未列出的项目表示官方资料未给出，本站不作推测。
软件能力
• 软件形态：zScript 测试执行环境内的 DPD 工具
• 配套套件：zSeries PA/FEM DVT Set
• 适用器件：功率放大器（PA）、前端模组（FEM）、发射机
• 支持标准：IEEE 802.11 WLAN、LTE
• 核心算法：自适应学习 DPD 引擎、CFR 波峰因子降低
• 改善指标：ACLR、EVM
可配置参数
• 半导体类型：GaN、Si、GaAs
• 鲁棒系数（Robustness coefficient）：默认 0.001，推荐范围见技术规格书
• DPD 性能等级：可设；等级越高收敛所需迭代次数越多
算法特性
• 学习方式：自适应学习步长，按 PA 架构优化
• 对比基线：优于标准 GMP / LUT 查表型 DPD
• CFR 目标：按目标 PAPR 逼近「接近最小」的 EVM
资源下载
以上规格取自 LitePoint 官方技术规格书（PDF）与官网产品页；标注「典型」的为厂家典型值。
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官方渠道（官网 / 热线 / 邮箱）
• 官网 www.litepoint.com
• 产品询价与授权代理查询 www.litepoint.com/contact/
• 技术支持与资料下载 www.litepoint.com/support/
• LitePoint 为泰瑞达（Teradyne）旗下公司，中国区由原厂销售与授权代理共同覆盖，具体代理名录以厂商官方答复为准
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