パルスの振幅・位相特性 歪み補正（DPD）

パルストレインを連続送信する際、パワーアンプ（GaN SSPAなど）の自己発熱や非線形性によって生じるパルス間の振幅・位相の歪みを、デジタル領域であらかじめ「逆特性」をかけることで相殺する技術が、デジタル事前歪み補正（DPD：Digital Pre-Distortion）です。

特に超小型SAR衛星やハイエンドFMCWレーダーのように、「広帯域チャープ（600MHz幅など）」を「大電力（パルス連射）」で送信するシステムでは、DPDによるコヒーレンシ（位相連続性）の維持が、画像の解像度やスプリアス特性を担保するための絶対条件となります。

この技術のメカニズムと、レーダー特有の実装アプローチを解説します。

1. なぜ非線形歪み（AM-AM / AM-PM）が問題になるのか？

パワーアンプを最も効率が良い飽和領域付近で動作させると、入力電力に対して出力電力が飽和する「非線形性」が現れます。これにより、2つの致命的な歪みが発生します。

• AM-AM歪み（振幅歪み）： 入力振幅が大きくなるにつれて、アンプのゲインが低下する現象。チャープパルスのエンベロープ（外形）が歪み、周波数スペクトラム上に不要なサイドバンド（スプリアス）を撒き散らします。

• AM-PM歪み（位相歪み）： 入力振幅の大きさに応じて、アンプを通過する電波の「位相が回転（遅延）」してしまう現象。チャープの直線性が損なわれ、パルス圧縮（Matched Filter）をした際に、時間軸上で綺麗に1点に収束せず、距離分解能の著しい悪化（サイドローブの上昇・ボケ）を引き起こします。

さらに、パルストレインの連射によってアンプのジャンクション温度が急激に変化する「熱的メモリエフェクト（Thermal Memory Effect）」が起きると、パルスの頭と後ろ、あるいは1発目と100発目で歪みの特性が動的に変化してしまいます。

2. DPD（デジタル事前歪み補正）の基本原理

DPDの基本思想はシンプルです。アンプが持つ歪み特性と「完全に逆の非線形特性」をデジタル信号処理（DSP）であらかじめ計算し、入力信号（I/Qデータ）に掛け合わせておきます。

1. ベースバンド信号の生成: FPGA（RFSoCなど）内部で、理想的なLFMチャープパルス（$z(n)$）を作ります。

2. 逆歪みの印加（DPD演算）: ルックアップテーブル（LUT）や多項式モデルを用いて、アンプで歪む分を「先回りして逆方向に歪ませた」信号（$x(n)$）に変換します。

3. アンプによる相殺: 逆歪みがかかった信号がパワーアンプ（PA）を通過すると、アンプの非線形特性によって相殺され、最終的なアンテナ出力（$y(n)$）は完全にクリーンで直線性の高い理想的なチャープパルスになります。

3. レーダー/SARシステムにおける「動的（ダイナミック）DPD」の実装手法

通信システム（5Gなど）のDPDは常に電波が流れているため連続的に学習（適応）させますが、レーダー、特にパルストレイン変調を伴うシステムでは、レーダー特有のタイムスロットを利用した「適応型ループ（フィードバック・ループ）」が組まれます。

① リアルタイム・カプラフィードバック

アンテナ直前に方向性結合器（カプラ）を配置し、送信された高出力パルスの一部を受信機（フィードバック用高速ADC）に引き戻します。

• 送信した「理想的なデジタル波形」と、実際にアンプから出てきた「歪んだ波形」をFPGA内でリアルタイムに複素比較（エラー検出）します。

② メモリエフェクトに対応する多項式モデル（Volterra級数など）

熱による過去のパルスの履歴（メモリエフェクト）を相殺するため、現在の入力信号だけでなく、「数サンプル前、あるいは数パルス前のデータ」も変数に組み込んだ高次多項式（Generalized Memory Polynomialなど）を用いて、FPGA内のDSPマクロで高速マトリクス演算を行います。

③ キャリブレーション・バースト（運用工夫）

QPS社のSAR衛星などの運用においては、地表へのメインのレーダー照射（バースト）を始める直前の数ミリ秒間、あるいはパルスとパルスの間の「デッドタイム」を利用して、ダミーのテストパルスを数発打ち、アンプのその瞬間の温度・バイアス状態における最新の歪み特性を急峻に学習（アップデート）させます。

💡 DPD導入によるエンジニアリング的メリット

• バックオフの削減（アンプの小型化・省電力化）：

  DPDがない場合、アンプの歪みを避けるために、最大出力からかなりパワーを落とした直線性の良い領域（A級/AB級動作に近いところ）で使わざるを得ません（バックオフ）。DPDを導入すれば、アンプが歪む限界（飽和領域付近、ドレイン効率が高い領域）まで攻めて使えるため、同じ送信パワーを得るために必要なアンプのサイズ（重量）と消費電力を劇的に削減できます。これはリソースが極限られる超小型SAR衛星において、極めて強力なメリットです。

• レンジサイドローブ（Range Sidelobe）の抑圧：

  パルス圧縮後の信号の裾野（サイドローブ）が下がることにより、すぐ近くにある「巨大な建造物（強い反射）」のノイズに埋もれて消えてしまいがちな「小さな車や船舶（弱い反射）」をハッキリと識別できるようになります。

このDPD回路をFPGA/RFSoC上にアルゴリズムとして実装する（例えばXilinxの「DPD IPコア」などの活用や、MATLABでの多項式モデリングなど）、あるいは評価環境の構築、どちらのフェーズにフォーカスされていますか？