現代RF放大器既需要線性也需要高效率。線性要求是源于現代調制方法的使用，如QAM(正交幅度調制)和OFDM(正交頻分多址調制，參考文獻1)。這些放大器還需要效率，以降低功耗和減少散熱。開發人員通常將現代RF放大器組件裝在天線桿內。這些“桿頂”放大器的設計中，外殼可以不含風扇且直接暴露在日光下。在功耗上每節省1W，就意味著少了1W的散熱器散熱需求。另外，對放大器過驅動會導致失真，產生諧波尖刺，使解調無法進行。這些尖刺會落入鄰近的頻段，也許是手機公司并不擁有的頻段。FCC(聯邦通信委員會)對這種ACLR(鄰道泄漏比)有嚴格的限制。

　　所以，你有兩個理由去實現良好的線性度：這樣才能精確地調制信號，這樣你的信號才不會干擾鄰近的信號。同樣重要的是，你能在輸出級獲得最佳的功率效率。問題是，線性與效率是互斥的。

　　在頻域和時域中都可以查看RF放大器的失真。在時域中，能夠形象地看到一個通過RF放大器的切角或平頂正弦波，如同驅動過度而靠近電壓軌的音頻信號一樣(圖1)。在頻域中，放大器失真表現為包含諧波的“邊緣”，它進入了鄰近頻段范圍內(圖2)。對于任何放大器，希望的功率越高，則得到的失真就越嚴重。在RF頻率下，不僅有幅度失真，還有相位失真，以及由于熱瞬變和電記憶效應所帶來的失真(圖3)。相位失真出現于快速轉換速率區中，RF輸出滯后于輸入信號的情況，如當載波信號進入大地時，或當一個調制包絡必須立即變到一個不同電平時。

　　為了在一個確定帶寬內裝入更多信息，現代調制技術依賴于準確接收的RF信號包絡。有了準確的電壓與相位，就可以解碼出代表某個數字碼的點的星座。這個碼產生出一個數字數據流，然后進一步解碼成一個基帶語音或數據信號。

　　
較老的調制方法對放大器的線性比較不敏感。AM(調幅)收音機與模擬電視廣播都使用AM方式，它依賴的是RF信號的峰值。任何失真對所有峰值都有相同影響，而對所有接收信號的質量影響不大。FM(調頻)收音機與模擬電視的音頻信號采用的是FM方式，它取決于波形的零交越。因此任何幅度非線性都沒有影響。相位失真對零交越有影響，但它們是均勻的效果，不會影響FM調制。

　　提高RF放大器線性有多種技術。首先，可以采用更好的晶體管。于是，制造商會在RF晶體管生產中采用GaAs(砷化鎵)和其它III-V族半導體工藝，即至少一個III族元素和至少一個V族元素組成的化學化合物。另外，還可以嘗試用SiGe(硅鍺)晶體管，也許再加上CMOS工藝(參考文獻2)。雖然SiGe比GaAs慢，噪聲也大，但通常也夠用了，尤其是在低于3 GHz的頻率下。工程師面臨著在RF放大器中采用CMOS的壓力，因為它的成本低，但CMOS的工作電壓低，因此難以在功率放大器中實現。CMOS還有高的噪聲系數，降低方法是增加晶體管結構的尺寸，但這種辦法也增加了雜散電容，降低了產品的工作頻率。RFMD和其它公司提供藍寶石上做的CMOS，所有晶體管下面都有一個介電隔離層(參考文獻3)。這種方法有成本優勢，減少了雜散電容。

　　受市場驅動的現實是，工程師們可以用CMOS制造用于Wi-Fi熱點應用的小功率RF放大器。手機需要更特殊的工藝，如SOI(絕緣硅)，GaAs將在近期手機基站上占支配地位。

　　一旦你的功率放大器有了線性良好的晶體管技術，接下來要關注放大器的架構。你可以從一種間斷驅動的架構(如Class C型)轉換到一種更連續的類型，如Class AB型。Class C的效率高，因為它用一只晶體管驅動一個儲能電路，產生出供發射的RF正弦波。但遺憾的是，Class C放大器不適應現代的線性需求，尤其是基站。獲得良好線性的一種方式是減少對放大器的驅動，這樣晶體管就不會接近飽和，輸出電壓擺幅就完全處于電源軌的范圍內。不幸的是，這種方案的效率最差。

　　為解決這個問題，可以嘗試采用一種Doherty放大器，它是一種復合型設備，使用了一個主通道和一個輔助RF通道，可以在信號強度低時節省功耗，而當需要較高功率時，仍能適應較大的信號擺幅(圖4)。Doherty放大器架構運行很好，但它增加了理想的簡單放大器級的器件數和復雜性。

　　如果為了獲得效率而要將RF放大器置于飽和狀態，則可以嘗試用正反饋技術使之線性化。十多年來，RF設計者已成功地將這些技術用于手機基站?，F在的問題是，用于4G(第四代)LTE(長期演進)的新調制方法有更高的要求。為了獲得更高的帶寬效率(以每赫茲比特度量)，即便對最好的放大器，這些新的調制方法也提出了困難的線性要求。

　　這種狀況促使工程師們采用預失真(predistortion)技術對RF功率放大器做線性化(參考文獻4)。由于這類技術要對天線饋送的輸出做采樣，并送回輸入端，它看起來類似于所有模擬工程師都熟知的反饋技術。但是，預失真并不會給

　　一個誤差放大器提供反饋信號，因為RF信號速度太快，無法將一個真正的載波頻率信號回送給誤差放大器。預失真采用的是一些算法，它們可精確預測放大器各種工作條件下的效應，從而調節輸入信號，使之通過RF功放時有更好的線性。

　　可以設想一下算法的基礎功能。對一個擺幅大到接近電源軌的正弦載波，所有RF放大器都會將其抹平。因此，預失真算法會使這些較大幅度的正弦波有更尖銳的波峰。這樣，就可以從放大器獲得一個較純凈的正弦波。在時域中很容易看到這種情況。而在頻域中，可以將預失真想象成增加某種相位角的諧波成分，它抑制掉非線性RF功放所產生的尖刺。當為一個預失真電路通電時，就可以看到鄰道尖刺的幅度大大減小。

　　通過一個類似想法的實驗，也可以看到預失真算法如何補償一個放大器的相位誤差。由于相位誤差是可預測和可重復的，算法就可以修改輸入波形的時序，以去除任何放大器的滯后。在時域中，可以想象成算法在快速轉換速率期間超前于信號，使得放大器最終輸出一個干凈的正弦波。在頻域中，鄰道尖刺也達到了可以接受的水平。

　　現在的預失真算法已足夠完備，甚至可以消除熱效應帶來的失真。高低溫對功率晶體管造成的失真是不同的?？梢蚤_發出一種算法，預測輸出晶體管的功耗。從這個預測中，可以推斷出晶體管的溫度，然后對輸入作適當調節，從而使輸出保持為線性。這個算法必須考慮到所用散熱器以及周圍環境的熱時間常數。

　　數字預失真還是模擬預失真?

　　過去幾年來，手機基站制造商已接受了用數字預失真做放大器線性化的方法(圖5與參考文獻5)。此時，要用一個單向耦合器對RF輸出做采樣?？梢杂靡粋€混頻器，將千兆赫水平的信號下變頻到一個較低頻率。然后就可以用一個快速ADC對波形采樣。這些采樣被送至一片運行預失真算法的FPGA，用于修正輸入波形，還給出一個數字的數據流。然后，FPGA輸出RF基帶信號或I(索引)和Q(正交)信號，再上變頻至手機所在頻段的RF載波效率。

　　建立這一系統的方法有多種(參考文獻6)。通過采用獨立的ADC和下變頻芯片，可以針對需求優化自己的系統，并使用可以從很多供應商獲得的標準化部件。例如，Hittite、Analog Devices、德州儀器公司、凌力爾特公司以及Intersil公司(參考文獻7)都制造可用于分立數字預失真電路的硅芯片。

　　
很多工程師都熟悉Altera公司的FPGA在數字領域的使用。該公司的MegaCore IP(智能產權)可完成預失真的數字部分運算(參考文獻8)。Analog Devices公司與Altera公司合作，提供一種混合信號的數字預失真系統板，而德州儀器公司提供GC5325這類發射處理器器件，以降低信號波峰系數，以及抵消功放的失真(圖6)。Xilinx公司為自己的Virtex-4和Virtex-5 FPGA提供一個數字預失真的參考設計。由于手機基站承載了較多的RF通道，空間就成為了一個問題。凌力爾特公司等的解決方法是將整個數字預失真電路集成為LTM9003微模塊(圖7)。

　　盡管手機基站制造商接受數字系統，但供應商們在采樣數據系統中做的主要是模擬電路，這帶來了成本、功耗和空間不利因素。替代方法是用模擬技術實現RF放大器的線性。例如，新興公司Scintera Networks將目標瞄準了5W區間的小功率RF系統，還有UHF(超高頻)電視發射站的信號路徑(圖8)。這種方法會采樣驅動級的RF信號，使RF信號保持在模擬域中，但通過采用一種波形的Volterra Series擴展，對其作因數修正。Volterra Series是一種非線性性能的模型，類似于Taylor Series，不過Volterra Series可以表達記憶效應。Scintera公司的方案會對RF輸出作采樣和數字化，采樣結果被送入該公司芯片中的數字電路。該設計用數字段計算出RF信號鏈的模擬因數，然后用另一個單向耦合器，將經Volterra因數修正的RF信號混合回到RF路徑中。系統只需要在芯片中處理足夠的RF，就能校正放大器的失真。大多數RF功率都在主RF路徑內，而繞過了IC。Scintera公司將RF保持在模擬域，提供了一個功耗遠低于數字預失真方式的系統(圖9)。

　　要注意，數字預失真系統的設計與測試都不是簡單的任務。你需要完備的RF設計工具，如AWR公司的Microwave Office以及Agilent公司的ADS(參考文獻9)。除了用先進的測試設備確定RF路徑的特性以外，可能還需要購買和學習專用的測試設備，如一臺實時頻譜分析儀(參考文獻10)。

　　無論是采用模擬預失真還是數字預失真，都可以減少RF設計中的干擾，并使用先進的調制方法。最重要的是，預失真可以將RF放大器驅動至接近飽和狀態，從而提高了功率效率。你可以用分立芯片自己搭建系統，

　　也可以使用封裝內已集成所有功率的微模塊。在ADC以及下變頻IC中實現所需線性是半導體公司的一項成就。這些公司都有自己的應用專家，可以幫助你設計出RF信號路徑，滿足所有的規范要求、減少功耗，并提供每兆赫茲最大位數。