Behavioral modelling of GaN RF-power amplifier

Abstract

In this thesis memory effects and nonlinearities of Gallium Nitride (GaN) Doherty power amplifier (PA) were studied for measurement based behavioral modelling purposes. In SoC simulations a PA model is needed to simulate the performance of different linearization algorithms and to optimize the digital pre-distortion (DPD) design to cancel the memory effects of the PA, thus the model needs to be capable of modelling the memory effects sufficiently. Aim was to study if there were any differences in power amplifiers behavior and memory effects between time division duplexing (TDD) and frequency division duplexing (FDD) and what kind of model topologies are needed to model the PA sufficiently.

In this thesis, two PAs were measured in different operation modes. Characterization setup was built, and an equalizer was characterized to remove the frequency selectivity of the test setup to obtain more accurate measurement results. Two signal bandwidths of 20MHz and 100MHz were used to extract data from power amplifier output with FDD and TDD operation. A generalized memory polynomial was fitted to model the PAs and found to be sufficient to model FDD operation. However, with TDD operation generalized memory polynomial model was not as accurate due to complex memory effects such as thermal and trapping memory. Models were also validated by using a digital pre-distorter and compared with measurement results and the models seem to work well and provide adjacent channel power ratio (ACPR) of -53.5dBc on lower channel and -53.3dBc on upper channel with 100MHz signal.

Tässä työssä tutkittiin Galliumnitraatti (GaN) Doherty-tehovahvistimen (PA) muistiilmiöitä ja epälineaarisuutta mittauksiin perustuvaa käyttäytymistason mallinnusta varten. SoC-simuloinneissa tarvitaan PA-mallia erilaisten linearisointialgoritmien suorituskyvyn simuloimiseksi. Erityisesti digitaalisen esisäröttimen (DPD) suunnittelun optimoimiseksi tehovahvistimessa esiintyvän muistin kumoamiseksi mallin on pystyttävä mallintamaan muistia riittävällä tarkkuudella. Työn tavoitteena oli selvittää, onko tehovahvistimien käyttäytymisessä ja muisti-ilmiöissä eroja aika- ja taajuusdupleksoinnin (TDD, FDD) välillä ja millaisia mallitopologioita tarvitaan, jotta tehovahvistinta voidaan mallintaa riittävällä tarkkuudella.

Tässä työssä käytettiin kahta tehovahvistinta eri toimintatilojen mittaamiseen. Työssä rakennettiin mittausympäristö ja lisättiin taajuuskorjain kumoamaan mittausympäristön taajuusselektiivisyyttä. Kahta signaalinkaistanleveyttä 20 MHz:a ja 100 MHz:ä käytettiin datan keräämiseen tehovahvistimen ulostulosta aika- ja taajusjakoista dupleksointia käyttäen. Tehovahvistimen mallintamiseen sovitettiin muistipolynomi, jonka todettiin olevan riittävän tarkka FDD-toiminnan mallintamiseen, mutta TDD-toiminnassa malli ei ollut yhtä tarkka monimutkaisten muisti-ilmiöiden, kuten lämpö- ja elektronien ansoitusmuistin, vuoksi. Mallit validoitiin myös käyttämällä digitaalista esisärötystä ja niitä verrattiin mittaustuloksiin. Mallit näyttävät toimivan hyvin ja tuottavan vierekkäisen kanavan tehosuhteen (ACPR) -53,5dBc alemmalla kanavalla ja -53,3dBc ylemmällä kanavalla 100MHz signaalilla.