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Adaptive DPD zScript自适应数字预失真软件|LitePoint (在产)

zScript 环境下的自适应数字预失真工具,针对 PA/FEM 自动优化 DPD 引擎,改善 ACLR 与 EVM,支持 GaN/Si/GaAs。
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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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