직관 · 무엇이 보이나?
CFR은 peak를 줄이고 DPD는 PA 왜곡을 미리 반대로 만듭니다.
둘 다 source IQ를 바꾸므로 PAMiD output 개선이 module 물리 특성 변화와 같지는 않습니다.
- CFR은 rare peak를 제한해 required backoff를 줄이지만 clipping noise와 filtering tradeoff가 있습니다.
- DPD는 PA의 AM-AM/AM-PM과 memory를 학습한 pre-inverse로 보상하지만 operating point가 바뀌면 다시 맞지 않을 수 있습니다.
CFR → DPD → PA → observation
입력 IQ가 바뀐 개선과 PA 자체의 물리 특성은 분리해서 기록합니다.
Static responsibility map · DPD training/coefficients 계산 안 함
- 01Reference IQ원본 envelope·EVM·CCDF
- 02CFRrare peak 제한·filter
- 03DPD pre-inverseAM-AM·AM-PM·memory의 반대 방향
- 04DAC / RFsource baseline 기준면
- 05PA / PAMiDcompression·memory·spectral regrowth
- 06Observation RXoutput IQ를 training/검증 경로로 관찰
Feedback observation · dashed reverse evidence path
PA output을 입력 reference와 비교해 현재 operating point에서만 유효한 계수를 학습·검증합니다. 이 페이지는 그 경계만 보여줍니다.
- 변경
- CFR 또는 DPD state와 source IQ
- 직접 효과
- peak 통계 또는 PA에 들어가는 amplitude·phase가 변함
- 화면 결과
- source/output CCDF·EVM·ACLR·AM-AM/AM-PM이 함께 움직임
- 비용·한계
- clipping noise, training validity, bandwidth·memory와 operating-point 의존성
네 상태 비교를 표로 보기
| CFR | DPD | Source plane에서 먼저 볼 것 | PA output에서 추가로 볼 것 |
|---|---|---|---|
| Off | Off | 원본 CCDF·EVM·ACLR | baseline AM-AM·AM-PM·EVM·ACLR |
| On | Off | peak 감소와 clipping/filter error | headroom·EVM·ACLR tradeoff |
| Off | On | pre-distorted EVM·spectrum | 보상 후 AM-AM·AM-PM·ACLR |
| On | On | 두 처리가 합쳐진 source baseline | 동일 Pout·조건의 최종 tradeoff |
실무 조작·해석 · 무엇을 바꿀까?
Four-state 비교로 책임을 분리합니다.
DPD off/on과 CFR off/on을 동일 Pout, waveform, filter 조건에서 비교해야 합니다.
- Source output에서 waveform EVM/ACLR/CCDF를 먼저 기록하고 PAMiD output 변화를 추가합니다.
- Frequency, temperature, load, gain mode, ET state가 바뀌면 DPD validity와 training condition을 다시 확인합니다.
수식·규격 · 어떻게 검증할까?
Memory polynomial은 amplitude와 지연 sample의 비선형 항을 사용합니다.
Pre-inverse 계수는 PA의 현재 동작 조건에 맞춰야 하며 무조건적인 개선을 보장하지 않습니다.
y[n] = Σ_m Σ_p a_(p,m) · x[n−m] · |x[n−m]|^(p−1)
- CFR filtering은 in-band EVM과 out-of-band regrowth를 함께 관리해야 합니다.
- 브라우저에서 DPD 학습 계산은 수행하지 않으며 수식과 block diagram으로만 범위를 제한합니다.
Clause trace
숫자와 구조의 적용 범위
| 근거 | Version · clause | 적용 범위 | 종류 |
|---|---|---|---|
| Keysight application note Power Amplifier Envelope Tracking and Digital Predistortion Test Solution | 2024 § System overview | PA ET/DPD bench interpretation; not a 3GPP normative limit | industry-reference |
| Keysight application note Characterizing Key Performance Indicators of Power Amplifiers | 2024 § Measurement concepts | Pout, gain, PAE, EVM, ACLR and compression measurement practice | industry-reference |
학습 확인
결과를 예측하고 stage까지 설명하세요.
DPD on에서 ACLR이 좋아졌다는 결과만으로 PAMiD 자체가 개선됐다고 말할 수 없는 이유는?
바뀐 값 → 영향받은 source/DUT/filter/PA stage → 화면 결과 → 한계·오차 순서로 적습니다.
먼저 원리 문제를 맞게 고정하세요.