Approche système d'optimisation d'un prédistorteur numérique avec une complexité réduite pour la linéarisation des amplificateurs de puissance RF

This Ph.D. work contributes to the digital predistortion linearization technique of power amplifiers.Power Amplifier is one of the most critical elements of radiocommunication systems, which exhibits static nonlinearities and nonlinear memory effects.Achieving a good trade-off between the linearity of the power amplifier and its efficiency is becoming more crucial.Digital predistortion is a powerful linearization technique that aims to compensate for power amplifier distortions and provides linear amplification with good efficiency.The predistortion principle consists of implementing a nonlinear function, the so-called predistorter upstream of the power amplifier.The predistorter ideally has the inverse characteristics of the power amplifier. This operation allows us to consider the memory effects of the power amplifier, and in particular, the long-term memory.Several behavioral models have been used as predistorter.Most of them are classified into two families: global models derived from the Volterra series and models based on the segmentation approach.The comparative and analysis study of these models is one of the focuses of this dissertation, in which three aspects are used for comparison: linearization performance, complexity, and hardware implementation properties.By focusing on models based on the segmentation approach, this dissertation proposes an approach to design an optimal model according to a trade-off between linearization performance and model complexity.This model is used to linearize a dual-input Doherty power amplifier. A global optimization algorithm combined with a control process is proposed to enhance efficiency while maintaining a good linearity level according to a proposed adaptive cost function.Le travail de thèse présenté par ce manuscrit s'intéresse à la linéarisation des amplificateurs de puissance en utilisant la prédistorsion numérique.L'amplificateur de puissance est l'un des modules les plus critiques des équipements de communication radio qui présente des non-linéarités statiques ainsi que des effets de mémoire.Il devient de plus en plus crucial de réaliser un compromis entre la linéarité et le rendement énergétique.La prédistorsion numérique est une technique de linéarisation efficace qui compense les distorsions dues à la non-linéarité en appliquant une déformation sur le signal d’entrée, de manière à ce que le système global réalise une amplification linéaire.Le principe de la prédistortion numérique consiste à mettre en œuvre une fonction non linéaire dite prédistorteur en amont de l'amplificateur de puissance, et qui a idéalement les caractéristiques inverses de l'amplificateur de puissance.Cette opération permet également de prendre en compte les effets mémoire, et en particulier la mémoire à long terme.Plusieurs modèles comportementaux sont proposés pour la prédistorsion qui peuvent être classés en deux catégories : les modèles globaux et les modèles par segmentation.L'étude comparative de ces modèles est l'un des axes de travail traité par cette thèse, dont la comparaison repose sur trois aspects qui sont soulignés : les performances de linéarisation, la complexité et les propriétés de l'implémentation matérielle.En se concentrant sur les modèles basés sur l'approche par segmentation, un algorithme est proposé pour concevoir un modèle optimal en satisfaisant un bon compromis entre les performances de linéarisation et la complexité du modèle.Ce modèle est utilisé pour linéariser un amplificateur de puissance Doherty à double entrée pour lequel un algorithme d'optimisation globale associé à un processus de contrôle est proposé pour améliorer le rendement tout en conservant un bon niveau de linéarité selon une fonction de coût adaptative