大規模 MIMO 的時域與頻域數位預失真技術：方法與效能分析

Q: 在毫米波 (mmWave) 或太赫茲 (THz) 等更高頻段中，FD-DPD 和 TD-DPD 的效能和複雜度會如何變化？

在毫米波 (mmWave) 或太赫茲 (THz) 等更高頻段中，FD-DPD 和 TD-DPD 的效能和複雜度都會面臨更大的挑戰，具體變化如下： 複雜度： TD-DPD： 由於毫米波和太赫茲頻段的頻寬更大，TD-DPD 的取樣率需要相應提高，導致其複雜度急劇增加。此外，更高頻段的 PA 通常具有更强的非線性和記憶效應，需要更複雜的 TD-DPD 模型來進行線性化，進一步增加了複雜度。 FD-DPD： FD-DPD 的複雜度主要與子載波數量和用戶數量成正比。在毫米波和太赫茲系統中，子載波數量通常更多，這會增加 FD-DPD 的複雜度。然而，相比於 TD-DPD 複雜度的急劇增加，FD-DPD 的複雜度增長相對緩和。 效能： TD-DPD： 在理想情况下，TD-DPD 可以提供更精確的 PA 線性化，因為它直接在時域處理訊號。然而，在毫米波和太赫茲頻段，PA 的非線性和記憶效應更强，這對 TD-DPD 的建模精度提出了更高的要求。 FD-DPD： FD-DPD 的效能可能會受到更高頻段更嚴重的頻率選擇性衰落和相位噪聲的影響。此外，FD-DPD 需要對整個頻帶進行處理，這可能導致較高的延遲。 總結： 在毫米波和太赫茲頻段，FD-DPD 和 TD-DPD 都面臨更大的挑戰。FD-DPD 的複雜度增長相對緩和，但其效能可能會受到頻率選擇性衰落和相位噪聲的影響。TD-DPD 可以提供更高的線性化精度，但其複雜度會急劇增加。因此，在選擇 DPD 方案時，需要根據具體的系統需求和限制條件進行權衡。

Q: 如果考慮硬體實現的限制，例如功率消耗和晶片面積，那麼 FD-DPD 的優勢是否仍然存在？

考慮到硬體實現的限制，例如功率消耗和晶片面積，FD-DPD 的優勢在毫米波和太赫茲頻段仍然存在，但需要更多設計上的考量： FD-DPD 的優勢： 較低的運算複雜度： 如前所述，FD-DPD 的複雜度增長相對於 TD-DPD 較為緩和，這意味著在相同的線性化效能下，FD-DPD 可以使用更少的硬體資源，從而降低功耗和晶片面積。 更易於並行化： FD-DPD 的運算可以更容易地在硬體上實現並行化，從而提高資料吞吐量並降低延遲。 硬體實現的挑戰： 高取樣率 ADC/DAC： 毫米波和太赫茲系統需要高取樣率的 ADC/DAC，這會增加功耗和晶片面積。 高頻寬訊號處理： FD-DPD 需要處理高頻寬的訊號，這對硬體設計提出了更高的要求。 設計考量： 低複雜度演算法： 採用低複雜度的 FD-DPD 演算法，例如基於查找表的 DPD 或基於神經網路的 DPD，可以有效降低硬體資源的使用。 硬體架構優化： 針對 FD-DPD 的硬體架構進行優化，例如採用並行處理架構或專用硬體加速器，可以進一步降低功耗和晶片面積。 總結： 儘管面臨硬體實現的挑戰，FD-DPD 在毫米波和太赫茲頻段仍然具有優勢。通過採用低複雜度演算法和硬體架構優化，可以有效降低 FD-DPD 的功耗和晶片面積，使其成為高頻段大規模 MIMO 系統中一種具有吸引力的 DPD 方案。

Q: 如何將 FD-DPD 技術應用於其他無線通訊系統，例如非正交多址接入 (NOMA) 系統？

FD-DPD 技術可以應用於非正交多址接入 (NOMA) 系統，以解決由 PA 非線性引起的訊號失真問題，並提升系統效能。以下是一些應用 FD-DPD 技術於 NOMA 系統的思路： 1. 基於用戶的 FD-DPD： 在 NOMA 系統中，不同用戶的訊號在功率域進行疊加傳輸。可以為每個用戶分配專用的 FD-DPD 模組，根據其訊號特徵和 PA 非線性模型進行預失真處理。 這種方法可以針對每個用戶的訊號進行精確的線性化，但需要較高的複雜度和硬體成本。 2. 基於群組的 FD-DPD： 將具有相似通道條件或 PA 非線性特性的用戶分組，並為每個群組分配一個 FD-DPD 模組。 這種方法可以降低系統複雜度和硬體成本，但線性化精度可能會受到影響。 3. 基於 NOMA 訊號特性的 FD-DPD： 利用 NOMA 訊號的功率域疊加特性，設計專用的 FD-DPD 演算法。例如，可以根據不同用戶的功率分配比例，調整 FD-DPD 的參數，以補償 PA 非線性帶來的影響。 這種方法需要針對特定的 NOMA 系統進行設計和優化，但可以有效提升系統效能。 挑戰和未來方向： NOMA 訊號的複雜性： NOMA 訊號的功率域疊加特性會增加 FD-DPD 設計的複雜度。 用戶間干擾： NOMA 系統中存在用戶間干擾，這會影響 FD-DPD 的效能。 通道估計誤差： 通道估計誤差會降低 FD-DPD 的線性化精度。 未來研究可以集中於開發低複雜度、高精度的 FD-DPD 演算法，以及針對 NOMA 系統特性的 FD-DPD 硬體實現方案。

核心概念

與傳統的時域數位預失真 (TD-DPD) 技術相比，頻域數位預失真 (FD-DPD) 技術在大規模多使用者多輸入多輸出 (MU-MIMO) 系統中，尤其是在使用較少用戶設備 (UE) 的視距 (LOS) 通道場景下，展現出更低的複雜度和更佳的線性化效能。

摘要

研究論文摘要

文獻資訊: Wu, Y., Gustavsson, U., Valkama, M., Amat, A. G., & Wymeersch, H. (2024). Time vs. Frequency Domain DPD for Massive MIMO: Methods and Performance Analysis. arXiv preprint arXiv:2402.16577v2.

研究目標: 本文旨在比較時域數位預失真 (TD-DPD) 和頻域數位預失真 (FD-DPD) 技術在大規模多使用者多輸入多輸出 (MU-MIMO) 正交分頻多工 (OFDM) 系統中的效能和複雜度。

研究方法: 作者針對兩種常見的通道場景（等向散射通道和視距 (LOS) 通道）以及存在天線串擾的情況，分析了不同 TD-DPD 和 FD-DPD 技術的複雜度和線性化效能。此外，作者還提出了一種基於卷積神經網路 (CNN) 的新型低複雜度 FD-DPD 技術 (FD-CNN) 以及一種適用於任何可微分 FD-DPD 模型的學習演算法。

主要發現: 研究結果表明，FD-DPD 技術，特別是所提出的 FD-CNN，在使用較少用戶設備 (UE) 的 LOS 場景下，由於其在複雜度和線性化效能之間的良好平衡，因此更受青睞。另一方面，在具有更多 UE 或等向散射通道的場景中，UE 之間的顯著互調失真會降低 FD-DPD 的效能，使得 TD-DPD 更為合適。

主要結論: 本文的研究結果為在數位 MIMO 系統中選擇合適的 DPD 技術提供了有價值的見解。FD-DPD 技術在 UE 數量較少和存在天線串擾的情況下具有優勢，而 TD-DPD 技術則更適合於其他場景。

研究意義: 這項研究有助於設計更節能且效能更佳的大規模 MIMO 系統，對於 5G 及未來無線通訊系統的發展具有重要意義。

研究限制與未來方向: 本文僅考慮了兩種特定的通道模型和有限數量的 DPD 技術。未來研究可以探討更複雜的通道模型和更先進的 DPD 技術，以進一步評估其在大規模 MIMO 系統中的效能。

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統計資料

在視距 (LOS) 通道中，使用最大比傳輸 (MRT) 預編碼時，三階失真（通常占主導地位）會在大約 U^3 個不同的方向上形成波束。
隨著 UE 數量的增加，失真功率會降低，直到達到由路徑損耗和陰影衰落決定的水平。
在頻率選擇性等向衰落通道中，由於功率降低的等向失真，DPD 的帶外需求可以放鬆，類似於 LOS 通道中具有多個 UE 的場景。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Time vs. Frequency Domain DPD for Massive MIMO: Methods and Performance Analysis

by Yibo Wu, Ulf... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16577.pdf

Time vs. Frequency Domain DPD for Massive MIMO: Methods and Performance Analysis

深入探究

在毫米波 (mmWave) 或太赫茲 (THz) 等更高頻段中，FD-DPD 和 TD-DPD 的效能和複雜度會如何變化？

在毫米波 (mmWave) 或太赫茲 (THz) 等更高頻段中，FD-DPD 和 TD-DPD 的效能和複雜度都會面臨更大的挑戰，具體變化如下：
複雜度：

TD-DPD： 由於毫米波和太赫茲頻段的頻寬更大，TD-DPD 的取樣率需要相應提高，導致其複雜度急劇增加。此外，更高頻段的 PA 通常具有更强的非線性和記憶效應，需要更複雜的 TD-DPD 模型來進行線性化，進一步增加了複雜度。
FD-DPD：  FD-DPD 的複雜度主要與子載波數量和用戶數量成正比。在毫米波和太赫茲系統中，子載波數量通常更多，這會增加 FD-DPD 的複雜度。然而，相比於 TD-DPD 複雜度的急劇增加，FD-DPD 的複雜度增長相對緩和。
效能：

TD-DPD：  在理想情况下，TD-DPD 可以提供更精確的 PA 線性化，因為它直接在時域處理訊號。然而，在毫米波和太赫茲頻段，PA 的非線性和記憶效應更强，這對 TD-DPD 的建模精度提出了更高的要求。
FD-DPD：  FD-DPD 的效能可能會受到更高頻段更嚴重的頻率選擇性衰落和相位噪聲的影響。此外，FD-DPD 需要對整個頻帶進行處理，這可能導致較高的延遲。
總結：
在毫米波和太赫茲頻段，FD-DPD 和 TD-DPD 都面臨更大的挑戰。FD-DPD 的複雜度增長相對緩和，但其效能可能會受到頻率選擇性衰落和相位噪聲的影響。TD-DPD 可以提供更高的線性化精度，但其複雜度會急劇增加。因此，在選擇 DPD 方案時，需要根據具體的系統需求和限制條件進行權衡。

如果考慮硬體實現的限制，例如功率消耗和晶片面積，那麼 FD-DPD 的優勢是否仍然存在？

考慮到硬體實現的限制，例如功率消耗和晶片面積，FD-DPD 的優勢在毫米波和太赫茲頻段仍然存在，但需要更多設計上的考量：
FD-DPD 的優勢：

較低的運算複雜度：  如前所述，FD-DPD 的複雜度增長相對於 TD-DPD 較為緩和，這意味著在相同的線性化效能下，FD-DPD 可以使用更少的硬體資源，從而降低功耗和晶片面積。
更易於並行化：  FD-DPD 的運算可以更容易地在硬體上實現並行化，從而提高資料吞吐量並降低延遲。
硬體實現的挑戰：

高取樣率 ADC/DAC：  毫米波和太赫茲系統需要高取樣率的 ADC/DAC，這會增加功耗和晶片面積。
高頻寬訊號處理：  FD-DPD 需要處理高頻寬的訊號，這對硬體設計提出了更高的要求。
設計考量：

低複雜度演算法：  採用低複雜度的 FD-DPD 演算法，例如基於查找表的 DPD 或基於神經網路的 DPD，可以有效降低硬體資源的使用。
硬體架構優化：  針對 FD-DPD 的硬體架構進行優化，例如採用並行處理架構或專用硬體加速器，可以進一步降低功耗和晶片面積。
總結：
儘管面臨硬體實現的挑戰，FD-DPD 在毫米波和太赫茲頻段仍然具有優勢。通過採用低複雜度演算法和硬體架構優化，可以有效降低 FD-DPD 的功耗和晶片面積，使其成為高頻段大規模 MIMO 系統中一種具有吸引力的 DPD 方案。

如何將 FD-DPD 技術應用於其他無線通訊系統，例如非正交多址接入 (NOMA) 系統？

FD-DPD 技術可以應用於非正交多址接入 (NOMA) 系統，以解決由 PA 非線性引起的訊號失真問題，並提升系統效能。以下是一些應用 FD-DPD 技術於 NOMA 系統的思路：
1. 基於用戶的 FD-DPD：

在 NOMA 系統中，不同用戶的訊號在功率域進行疊加傳輸。可以為每個用戶分配專用的 FD-DPD 模組，根據其訊號特徵和 PA 非線性模型進行預失真處理。
這種方法可以針對每個用戶的訊號進行精確的線性化，但需要較高的複雜度和硬體成本。
2. 基於群組的 FD-DPD：

將具有相似通道條件或 PA 非線性特性的用戶分組，並為每個群組分配一個 FD-DPD 模組。
這種方法可以降低系統複雜度和硬體成本，但線性化精度可能會受到影響。
3. 基於 NOMA 訊號特性的 FD-DPD：

利用 NOMA 訊號的功率域疊加特性，設計專用的 FD-DPD 演算法。例如，可以根據不同用戶的功率分配比例，調整 FD-DPD 的參數，以補償 PA 非線性帶來的影響。
這種方法需要針對特定的 NOMA 系統進行設計和優化，但可以有效提升系統效能。
挑戰和未來方向：

NOMA 訊號的複雜性：  NOMA 訊號的功率域疊加特性會增加 FD-DPD 設計的複雜度。
用戶間干擾：  NOMA 系統中存在用戶間干擾，這會影響 FD-DPD 的效能。
通道估計誤差：  通道估計誤差會降低 FD-DPD 的線性化精度。
未來研究可以集中於開發低複雜度、高精度的 FD-DPD 演算法，以及針對 NOMA 系統特性的 FD-DPD 硬體實現方案。