PAPR Control in Digital Predistortion Systems Using PC-CFR and RLS Forgetting Factor Adjustment

आधुनिक वायरलेस संचार हवा के माध्यम से भारी मात्रा में डेटा भेजने के लिए ऑर्थोगोनल फ्रीक्वेंसी-डिवीजन मल्टीप्लेक्सिंग, या OFDM नामक एक तकनीक पर निर्भर करता है। यह विधि एक सिग्नल को कई छोटे उप-सिग्नलों में विभाजित करती है जो एक साथ यात्रा करते हैं, जिससे हाई-स्पीड इंटरनेट और स्पष्ट वीडियो कॉल संभव हो पाते है। हालाँकि, इस तकनीक की एक मौलिक विचित्रता यह है कि ये उप-सिग्नल कभी-कभी पूरी तरह से एक सीध में आ जाते हैं, जिससे अचानक, अत्यधिक शक्ति के उछाल (स्पाइक्स) पैदा होते हैं। एक शांत नदी की कल्पना करें जो हर कुछ सेकंड में अचानक एक विशाल लहर के साथ उमड़ पड़ती है; यह सिग्नल की प्रकृति है। ये स्पाइक्स, जिन्हें उच्च पीक-टू-एवरेज पावर रेश्यो (PAPR) के रूप में जाना जाता है, सिग्नल को प्रसारित करने के लिए उसे एम्प्लीफाई (बढ़ाने) करने वाले हार्डवेयर के लिए एक महत्वपूर्ण समस्या पैदा करते हैं। यदि एम्पलीफायर को इन दुर्लभ, चरम चोटियों (पीक्स) को संभालने के लिए सेट किया जाता है, तो यह अधिकांश समय अक्षम रूप से चलकर बहुत अधिक ऊर्जा बर्बाद करता है। यदि इसे कुशलतापूर्वक चलने के लिए सेट किया जाता है, तो चोटियाँ दब जाती हैं, जिससे संदेश विकृत हो जाता है और पड़ोसी रेडियो चैनलों के साथ हस्तक्षेप होता है।

इसे हल करने के लिए, इंजीनियर ट्रांसमीटर से सिग्नल छोड़ने से पहले उसे नियंत्रित करने के लिए दो-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करते हैं। सबसे पहले, वे उच्चतम चोटियों को बस इतना काट देते हैं जिससे एम्पलीफायर सुरक्षित रहे, जिसे क्रेस्ट फैक्टर रिडक्शन कहा जाता है। फिर, वे एक डिजिटल सुधार लागू करते हैं, जिसे डिजिटल प्रीडिस्ट्रोशन (डिजिटल पूर्व-विरूपण) के रूप में जाना जाता है, जो जानबूझकर सिग्नल को एम्पलीफायर के प्राकृतिक विरूपण के विपरीत दिशा में मोड़ देता है, ताकि अंतिम आउटपुट स्वच्छ और रैखिक हो। चुनौती इन दोनों चरणों के बीच संतुलन बनाने में निहित है। यदि प्रारंभिक ट्रिमिंग (कटौती) बहुत आक्रामक है, तो यह सिग्नल के आकार को नुकसान पहुँचाती है। यदि डिजिटल सुधार सही ढंग से ट्यून नहीं किया गया है, तो यह चोटियों को वापस बढ़ा सकता है, जिससे पहले चरण का काम बेकार हो जाता है। दोनों प्रक्रियाओं के लिए एक साथ सटीक सेटिंग खोजना कठिन है क्योंकि एक को बदलने से अक्सर दूसरे पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है, और सर्वोत्तम सेटिंग रेडियो उपकरण की विशिष्ट स्थितियों पर निर्भर करती है।

चीन के कम्युनिकेशन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने इन दो चरणों को समन्वित करके इस संतुलन को स्वचालित रूप से खोजने के एक तरीके की जांच की। उन्होंने एक विशिष्ट प्रकार की पीक ट्रिमिंग पर ध्यान केंद्रित किया जो शोर को बहुत अधिक बढ़ाए बिना स्पाइक्स को रद्द करने के लिए सावधानीपूर्वक आकार दिए गए पल्स का उपयोग करती है, और एक गणितीय लर्निंग एल्गोरिदम पर जो वास्तविक समय में डिजिटल सुधार को समायोजित करता है। टीम ने पाया कि लर्निंग एल्गोरिदम की सेटिंग्स यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं कि सुधार के बाद सिग्नल की चोटियाँ वापस बढ़ती हैं या नहीं। विशेष रूप से, उन्होंने पाया कि एल्गोरिदम की "मेमोरी"—यह कि वह नए डेटा के मुकाबले पिछले डेटा को कितना महत्व देता है—बची हुई चोटियों की ऊंचाई को सीधे प्रभावित करती है। एक ऐसी सेटिंग जो अतीत को बहुत कम याद रखती है, सिग्नल में उतार-चढ़ाव पैदा करती है, जिससे नई चोटियाँ बनती हैं, जबकि एक ऐसी सेटिंग जो अतीत को बहुत अधिक याद रखती है, बदलती परिस्थितियों के अनुकूल तेजी से नहीं हो पाती।

शोधकर्ताओं ने इन सेटिंग्स के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण करने के लिए एक चरण-दर-चरण प्रक्रिया विकसित की। उन्होंने सिग्नल की गुणवत्ता (जो यह मापती है कि आउटपुट मूल संदेश से कितनी निकटता से मेल खाता है) के बिगड़ने से ठीक पहले तक धीरे-धीरे पीक ट्रिमिंग की मात्रा को बढ़ाते हुए शुरुआत की। वे उस बिंदु पर रुक गए जहाँ से गुणवत्ता खराब होने लगी थी, जिससे ट्रिमिंग की अधिकतम मात्रा की पहचान हुई जिसे सिस्टम डेटा को नुकसान पहुँचाए बिना संभाल सकता है। इस सीमा को निर्धारित करने के बाद, उन्होंने लर्निंग एल्गोरिदम की मेमोरी को समायोजित किया ताकि उस विशिष्ट सेटिंग को खोजा जा सके जो सिग्नल की चोटियों को यथासंभव कम रखते हुए सर्वोत्तम संभव सिग्नल गुणवत्ता बनाए रखे। यह दृष्टिकोण इन दो नियंत्रणों को स्वतंत्र नॉब्स (बटन) के रूप में नहीं, बल्कि एक जुड़े हुए सिस्टम के रूप में मानता है जहाँ एक को दूसरे के लिए सुरक्षित वातावरण बनाने हेतु समायोजित किया जाता है।

अपने प्रयोगों में, टीम ने एक शक्तिशाली एम्पलीफायर और एक फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरे (FPGA), जो एक प्रकार का पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य कंप्यूटर चिप है, के साथ एक वास्तविक दुनिया के रेडियो सेटअप का उपयोग किया। इस समन्वित पद्धति को लागू करने से पहले, सिस्टम ने 12.985 dB का पीक-टू-एवरेज पावर रेश्यो उत्पन्न किया, जो उनकी 12.5 dB की सुरक्षा सीमा से अधिक था। अपनी नई प्रक्रिया को लागू करके, वे पीक रेश्यो को सफलतापूर्वक 11.593 dB तक कम करने में सफल रहे, जो आवश्यक सीमा के भीतर सुरक्षित रूप से आ गया। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह कमी सिग्नल की स्पष्टता की कीमत पर नहीं आई। सुधारा गया सिग्नल काफी बेहतर हुआ, जिसमें मूल और वास्तविक सिग्नल के बीच का अंतर 3.660 dB तक गिर गया। इसके अतिरिक्त, पड़ोसी रेडियो चैनलों में लीक होने वाला हस्तक्षेप भी कम हो गया, जिसमें ऊपरी और निचले चैनल क्रमशः 2.554 dB और 2.416 dB से सुधर गए।

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि केवल चोटियों की आवाज़ को कम करना ही पर्याप्त नहीं है; डिजिटल सुधार को ट्रिमिंग के स्तर के साथ मेल खाने के लिए ट्यून किया जाना चाहिए। शोधकर्ताओं ने पाया कि ट्रिमिंग को बहुत अधिक आगे धकेलना, भले ही इससे चोटियाँ और कम हो जाएं, वास्तव में समग्र सिग्नल गुणवत्ता को नुकसान पहुँचाता है और जरूरी नहीं कि हस्तक्षेप के स्तरों में सुधार करे। उनकी विधि उस 'स्वीट स्पॉट' की पहचान करती है जहाँ सिग्नल स्वच्छ होता है, चोटियाँ नियंत्रित होती हैं, और हस्तक्षेप न्यूनतम होता है। नए, कम पीक स्तरों के आधार पर सिस्टम की सुरक्षा सीमा को अपडेट करके, यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि ट्रांसमीटर भविष्य के संचालन के लिए कुशल और स्थिर बना रहे। यह कार्य आधुनिक वायरलेस ट्रांसमीटरों के जटिल ट्रेड-ऑफ (समझौतों) को प्रबंधित करने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि हाई-स्पीड डेटा ऊर्जा बर्बाद किए बिना या हस्तक्षेप पैदा किए बिना कुशलतापूर्वक भेजा जा सके।