Search

In order to achieve better performance of modern communication devices, that have to be operated on its physical limits, the nonlinear phenomena need to be taken into the account. This thesis brings insight into two different subjects related with nonlinear dynamical phenomena. The thesis itself is divided into two parts : the first part is focused on the domain of nonlinear power amplifiers from the system point of view. Several methods for modelization and linearization of power amplifiers have been designed and discussed. A test-bench has been assembled in order to evaluate the proposed methods on real power amplifiers. Then the robustness to time misalignment in the system and the ability to deal with spectral artifacts in the system of presented methods have been evaluated. Also a theoretical study has been conducted on the existence and management of multiple solutions in the frame of adaptive indirect learning approach. The second part deals with nonlinear dynamical systems that are exhibiting chaotic solutions. Such systems are well known, but techniques for identifying reliable such solutions are either missing or are computational intense. In this thesis several methods using also parallel computing are presented. Systems with fractional differential order are briefly discussed. It is as well shown, that there exists systems related with quantified nonlinear transfer functions for which the standard analyzing methods fails, L'augmentation des performances des futurs systèmes dynamiques nécessite la prise en compte des phénomènes physiques non linéaires. Cette thèse apporte un éclairage et des contributions sur deux sujets complémentaires liés aux phénomènes dynamiques non linéaires. Le mémoire de thèse est divisé en deux parties.La première partie porte sur les non-linéarités des amplificateurs de puissance dans le cadre d'applications destinées aux télécommunications ou à la diffusion audio-visuelle. Plusieurs méthodes de modélisation et de linéarisation des amplificateurs de puissance ont été conçues et discutées. Un banc de test a été développé afin d'évaluer les méthodes sur des amplificateurs réels. La robustesse de ces techniques à un mauvais alignement temporel des signaux ainsi que leur capacité à faire face à des artefacts spectraux ont été évaluées. Par ailleurs, nous avons effectué une étude théorique sur l'existence et la prise en compte de solutions multiples dans l'approche adaptative par apprentissage indirect. La deuxième partie traite des systèmes dynamiques non linéaires qui présentent des solutions chaotiques. Ces systèmes sont bien connus, mais les techniques d'identification de ces solutions manquent de fiabilité ou nécessitent une puissance de calcul importante. Dans cette thèse, plusieurs méthodes utilisant également le calcul parallèle sont présentées. Les systèmes à commande différentielle fractionnaire sont brièvement discutés. Il est aussi montré, qu'il existe des systèmes liés à des fonctions de transfert non linéaires avec quantification pour lesquels les méthodes d'analyse classiques échouent

A new and simple Power Amplifier (PA) linearization method is proposed and demonstrated using a very high efficiency yet inherently nonlinear inverse class-F PA. This was conducted in the presence of a generic variable envelope RF signal in order to extract its AM-AM and AM-PM characteristics. Deducing the polynomial pre-distortion parameters from the AM-AM and AM-PM characteristic has resulted in the successful linearization of the PA in the presence of 3GPP Long Term Evolution (LTE) signals. The results obtained for the PA - a 12W GaN HEMT inverse Class-F structure designed to operate at 900MHz - demonstrate the proof of concept and the efficiency of the proposed linearization technique with significant advantageous reduction in base-band resources for 3GPP LTE applications. A new and simple power amplifier (PA) linearization method is proposed and demonstrated using a very high efficiency yet inherently nonlinear inverse class-F PA. This was conducted in the presence of a generic variable envelope RF signal in order to extract its AM-AM and AM-PM characteristics. Deducing the polynomial pre-distortion parameters from the AM-AM and AM-PM characteristic has resulted in the successful linearization of the PA in the presence of 3GPP long term evolution (LTE) signals. The results obtained for the PA - a 12 W GaN HEMT inverse class-F structure designed to operate at 900 MHz - demonstrate the proof of concept and the efficiency of the proposed linearization technique with significant advantageous reduction in base-band resources for 3GPP LTE applications.

The aim of the research accomplished in this thesis is to introduce linearization techniques applied to power amplifier for broadband radio- ommunications. In this context, we put forward base-band adaptive pre-distortion techniques using neural networks. After showing the non-linear behavior of power amplifier on both the spectrum and the transmitted signal quality, the classic techniques of linearity improvement are introduced. In the second section, neural networks are presented in particular the multilayer perceptrons as well as their learning techniques. Next, we defined the necessary steps for the establishment of a neural pre-distortion architecture able to offer very good performances within a reasonable complexity forthe non-linearity’s compensation of stationary and memoryless power amplifier, in the context of OFDM systems. The pre-distortion architecture chosen proved good performances in terms of the error rate reducing even with relatively low values of IBO. It equally proved a good correction of the transmitted signal quality in both inside and outside his band. The performance degradation correction following the non-stationary behavior ofpower amplifier has been stressed. Hence, a new architecture of adaptive predistortion has been proposed which allowed to obtain good performances using Levenberg-Marquard algorithm that proved to be the most efficient compared to several other algorithms, in terms of reducing time to adapt to power amplifier behavior changes while noting a reduced complexity. The obtained simulation results justify this hypothesis.Finally, a theoretical analysis allowed to highlight the dispersion origins in the power amplifier response and led to the emergence of new neural architecture of predistortion able to take into account memory effects. This survey concludes with some perspectives for research able to extend the work done during this thesis., Les travaux de recherche menés dans cette thèse de doctorat ont visé l’étude et la mise en œuvre des techniques de linéarisation d’amplificateurs de puissance destinés aux émetteurs radiofréquences à large bande. Dans ce cadre, nous avons proposé des techniques de pré-distorsion adaptative en bande de base en utilisant les réseaux de neurones. Après avoir montré les conséquences du comportement non linéaire de l’amplificateur sur le spectre et la qualité du signal transmis, les techniques classiques d’amélioration de la linéarité sont présentées. Dans une deuxième partie, les réseaux de neurones sont présentés et en particulier les perceptrons multicouches sans oublier également les techniques d’apprentissage de ces derniers. Ensuite, nous avons défini les étapes nécessaires pour l’établissement d’une architecture neuronale de pré- istorsion capable d’offrir de très bonnes performances avec une complexité raisonnable pour la compensation des non-linéarités d’un amplificateur considéré stationnaire et sans mémoire, dans le contexte des systèmes de communication OFDM. L’architecture de pré-distorsion choisie a montré de très bonnes performances en terme de réduction du taux d’erreur dans la transmission même avec des IBO assez faibles. Elle a montré également une bonne correction du signal à l’intérieur de sa bande utile et en dehors de celle-ci. La dégradation des performances de correction suite à la non-stationnarité de l’amplificateur de puissance a été soulignée. Ainsi, une nouvelle architecture de pré-distorsion adaptative a été proposée. Cette architecture a permis d’obtenir de bonnes performances en utilisant l’algorithme de Levenberg-Marquardt qui s’est avéré le plus efficace, par rapport à plusieurs autres algorithmes, en terme de réduction du temps d’adaptation aux changements du comportement de l’amplificateur tout en notant une complexité réduite. Les résultats de simulation obtenus justifient cette hypothèse. Finalement, une analyse théorique a permis de mettre en évidence les origines de dispersion dans la réponse de l’amplificateur de puissance et a conduit à proposer de nouvelles architectures neuronales de pré-distorsion capables de tenir compte des effets de mémoire. Ce mémoire se conclut par quelques perspectives de recherche pouvant prolonger les travaux accomplis durant cette thèse.