專利名稱：自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)和一種用于專門校正功率放大器記憶效應(yīng)的方法。
本發(fā)明基于優(yōu)先權(quán)申請(qǐng)，歐洲專利05300608.6，在此將其引入作為參考。
背景技術(shù)：
本發(fā)明特別應(yīng)用于用來發(fā)送數(shù)字多載波信號(hào)的無線通信系統(tǒng)的領(lǐng)域，其使用例如正交碼分復(fù)用(OCDM)、正交頻分復(fù)用(OFDM)或高速下行分組接入(HSDPA，High Speed Down Link Packet Access)。特別地，本發(fā)明涉及用來利用強(qiáng)記憶效應(yīng)而線性化功率放大器的系統(tǒng)和方法。
轉(zhuǎn)換、調(diào)制和放大是非線性轉(zhuǎn)換，其會(huì)造成妨礙頻譜輻射需求和/或低操作效率。因此，使用線性化方法削弱這個(gè)缺陷。預(yù)失真是一種線性化方法，其修改來自傳送路徑的復(fù)數(shù)字源信號(hào)x，以使z＝γx其中γ＞0，是實(shí)數(shù)常數(shù)，并且z是來自反饋路徑的復(fù)數(shù)字放大器輸出信號(hào)。
存在兩種不同類型的非線性(a)常識(shí)理解下的非線性；其主要造成最終進(jìn)入圖4所示的飽和的總曲率，即白色曲線。(b)作為特別由功率放大器產(chǎn)生的記憶效應(yīng)結(jié)果的非線性；該非線性主要由圖4的AM-AM圖的類似噪聲的形狀來表示，即黑色曲線。尋求一種可以解決這兩種非線性的預(yù)失真方法。
若干現(xiàn)有技術(shù)的預(yù)失真器(predistorter)限于基于用復(fù)增益乘以輸入采樣x的預(yù)失真，例如參見國際專利99/57806Linearization method for amplifier andamplifier arrangement，國際專利00/36800Transmitter Linearization，美國專利5,049,832Amplifier Linearization by Adaptive Predistortion，2004年4月的High Frequency Electronics第18-25頁的Kelly Mekechuk；Wan-Jong Kim；Shawn P.Stapleton；Jong Heon Kim的Linearizing Power Amplifiers UsingDigital Predistortion，EDA Tools and Test Hardware，或國際專利2004/070943Method for improving the output power of a non-linear power amplifier。
令ξ＝x·Γ(|x|2)其中x是要被放大的輸入信號(hào)的采樣，ξ是預(yù)失真信號(hào)的采樣，而Γ是復(fù)增益。Γ通常在比較數(shù)字復(fù)輸入信號(hào)x和取自反饋路徑的數(shù)字復(fù)功率放大器輸出信號(hào)z時(shí)被計(jì)算。這個(gè)方法是一種用于處理類型(a)的非線性的良好技術(shù)，然而，其不能處理類型(b)的非線性。
該復(fù)增益方法可以擴(kuò)展成ξ＝x·Γ(|x|2，|x-i|2，...，|x-k2|)其中k≥1，x是當(dāng)前輸入采樣，并且其中x-i是在i個(gè)采樣時(shí)鐘之前的輸入采樣(1≤i≤K)。后一種方法通過考慮先前的采樣而允許考慮“過去”；然而，僅實(shí)現(xiàn)了非線性(a)的記憶效應(yīng)。
例如在國際專利2004/095715或美國專利2005/0001684A1中公開的現(xiàn)有技術(shù)預(yù)失真器使用額外的校正，例如ξ＝x+C(|x|2)這些預(yù)失真類型部分等價(jià)于那些基于復(fù)增益的類型。
另一類型的自適應(yīng)預(yù)失真器使用數(shù)字濾波器；例如參見國際專利98/51047“Method and apparatus for linear transmission by direct inverse modeling”，其中濾波器系數(shù)可以用類似圖1所示的方式來獲得。濾波方法應(yīng)當(dāng)具有與類似Volterra的方法幾乎相同的性能。
Volterra系列是一種通用非線性功率放大器模型；其已經(jīng)成功地用于產(chǎn)生具有記憶效應(yīng)的RF功率放大器的動(dòng)作(behavioural)模型，例如參見Zhu，Anding& Brazil，Thomas J.的Adaptive Volterra-based Predistorter Design for RF HighPower Amplifiers，IEEE 2001，100-105；Mirri，Domenico等的A ModifiedVolterra Series Approach for Nonlinear Dynamique Systems Modeling，IEEETransactions on Circuits and Systems-I，F(xiàn)undamental Theory and Applications，49，No.8，2002年8月，1118-1128；或者Raich，Raviv & Zhou，Tong G.的Onthe Modelling of Memory nonlinear effects of Power Amplifiers forCommunication Applications，IEEE 2002，7-10。
然而，其具有嚴(yán)重的缺陷必須提取的大量系數(shù)，以及Volterra系統(tǒng)的準(zhǔn)確倒置(exact inverse)難于構(gòu)造。對(duì)于這種方法來說重要的一點(diǎn)是找出VOLTERRA系列及其倒置的適當(dāng)簡化。
存在一些利用簡化的類似Volterra的方法實(shí)現(xiàn)預(yù)失真的建議，例如參見，Chang，Sekchin & Powers，Edward的A Simplified Predistorted forCompensation of Nonlinear Distortion in OFDM Systems，IEEE 2001，3080-3084；或者Zhu，Anding & Brazil，Thomas J的Adaptive Volterra-based PredistorterDesign for RF High Power Amplifier，IEEE 2001，100-105，但對(duì)于寬帶CDMA信號(hào)來說性能似乎并不足夠。因此，Zhu，Anding&Brazil，Thomas的“AdaptiveVolterra-based Predistorter Design for RF High Power Amplifier”，IEEE 2001100-105，僅針對(duì)IS-95 CDMA信號(hào)提供了模擬結(jié)果。
具有VOLTERRA系統(tǒng)的預(yù)失真通常通過復(fù)雜的P階順序倒置技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，例如參見Schetzen，M.的The Volterra and Wiener Theories of NonlinearSystems，Wiley，紐約，1980，它只是一種近似。最近還提出了Volterra模型的兩種簡化情況來捕獲記憶效應(yīng)(i)后隨有無記憶非線性的線性非時(shí)變(LTI)系統(tǒng)(Clark，C.J.等，Time Domain Envelope Measurement Technique withApplication to Wideband Power Amplifier Modelling，IEEE trans.MicrowaveTheory Tech.46，1998年，pp.2534-2540)。所謂的“Wiener建?！钡膬?yōu)點(diǎn)是相應(yīng)的預(yù)失真器是包括后隨有LTI系統(tǒng)的無記憶非線性的Hammerstein系統(tǒng)，以使預(yù)失真器作為功率放大器模型的準(zhǔn)確倒置成為可能。(ii)根據(jù)ξn=Σj=1JΣk=0Kajkxn-k·|xn-k|j-1]]>的記憶多項(xiàng)式模型類似于Volterra模型，記憶多項(xiàng)式的準(zhǔn)確倒置是難以獲得的；因此Ding等人提出了作為近似倒置的另一個(gè)記憶多項(xiàng)式，參見Ding，Lei；Zhou，G.Tong；Morgan，Denis R.，Ma，Zhengxiang；Kenney，J.Stevenson；Kim，Jaehyeong；Giardian，Charles，R.的A Robust Baseband PredistorterConstructed using Memory Polynomials，IEEE transactions on Communications52，No.1，2004年，159-165。他們認(rèn)為判斷哪種功率放大器模型最好是困難的，這是因?yàn)樗Q于放大器類型，發(fā)射的數(shù)據(jù)格式等。此外，他們認(rèn)為最準(zhǔn)確的功率放大器模型可能不是最受預(yù)失真影響的。因此，他們建議作為最終目標(biāo)來采用線性化。
自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真(i)通過統(tǒng)一后一種方法和記憶多項(xiàng)式方法，找到一種用于功率放大器模型的好的模型。(ii)通過組合以下兩方面來學(xué)習(xí)這個(gè)模型獲得最準(zhǔn)確的功率放大器特性，和獲得最佳線性化。(iii)通過使用簡單的遞歸公式計(jì)算預(yù)失真采樣來減少計(jì)算工作。

發(fā)明內(nèi)容
改進(jìn)預(yù)失真的問題通過特別是無線通信系統(tǒng)的電子電路而得到解決，該電路用于放大輸入信號(hào)x0，包括限幅單元，用于通過對(duì)輸入信號(hào)限幅來產(chǎn)生具有減小的峰值與平均值功率比的信號(hào)；預(yù)失真器，用于產(chǎn)生由基于放大器模型函數(shù)A的預(yù)失真算法所定義的預(yù)失真信號(hào)ξ；表示單元，用于按照多項(xiàng)式系數(shù)或者作為查找表，來表示放大器模型函數(shù)A；非線性處理單元，尤其是功率放大器，用于特別通過放大所述接收的預(yù)失真信號(hào)ξ來產(chǎn)生被處理信號(hào)Z；時(shí)間延遲單元，用于補(bǔ)償預(yù)失真信號(hào)ξ的處理時(shí)間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號(hào)ξ’；時(shí)間延遲級(jí)聯(lián)，用于在整數(shù)采樣時(shí)鐘1，2，...n延遲所述被延遲的預(yù)失真信號(hào)ξ’，這產(chǎn)生信號(hào)ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’；以及適配單元，用于利用被放大信號(hào)z和被延遲信號(hào)ξ，ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’來學(xué)習(xí)放大器模型函數(shù)A。
特別通過一種用于利用這種電子電路進(jìn)行預(yù)失真的方法來解決所述問題，其中來自反饋路徑的復(fù)數(shù)字放大器輸出信號(hào)可以用下面的函數(shù)來表示A(ξn,ξn-1,ξn-2,...,ξn-k)]]>=A1(ξn)·A2(ξn-1)···Ak1(ξn-k1)]]>+B1(ξn-1)ξn-1+B2(ξn-2)ξn-2+···+Bk2(ξn-k2)ξn-k2]]>
其具有乘法和加法項(xiàng)，其中K＝max(K1，K2)，K1＝0，1，...，K2＝1，2，...
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是成本降低且具有較高的效率。只要不達(dá)到飽和點(diǎn)，預(yù)失真的性能就幾乎與放大器輸出功率無關(guān)，即，可以在操作限制附近驅(qū)動(dòng)放大器。預(yù)失真的性能幾乎不受放大器記憶效應(yīng)的量的影響，并且不受在飽和點(diǎn)以下范圍內(nèi)的公共非線性的影響，即在構(gòu)建放大器時(shí)，所關(guān)注的不再是獲得最佳的線性，而是達(dá)到盡可能高的輸出功率-以非線性為代價(jià)，這是因?yàn)樗鼈儸F(xiàn)在傾向于通過預(yù)失真的較大擴(kuò)展。


下面結(jié)合附圖描述本發(fā)明，其中圖1示出了本發(fā)明中所用的用于自適應(yīng)預(yù)失真的處理路徑的框圖；圖2示出了時(shí)間延遲單元。單元D1在一個(gè)采樣時(shí)鐘延遲信號(hào)；處理時(shí)間延遲單元以這個(gè)時(shí)間延遲該信號(hào)，即信號(hào)從預(yù)失真器到適配單元所用的時(shí)間；圖3出了根據(jù)本發(fā)明的預(yù)失真方法的預(yù)失真單元；圖4是AM-AM圖(35W輸出功率)；圖5是圖4的一部分；圖6示出了功率譜密度；圖7示出了具有和不具有預(yù)失真的頻譜(35W)；圖8示出了具有和不具有預(yù)失真的頻譜(35W，缺陷放大器)。
具體實(shí)施例方式
已知在記憶效應(yīng)的情況下，放大器特性A取決于來自過去的采樣；其保持A(ξn，ξn-1，ξn-2，...，ξn-k)＝γfbxn其中ξn-k，k＝0，1，2，...是在時(shí)刻n-k的預(yù)失真信號(hào)，并且zn是來自反饋路徑的數(shù)字復(fù)功率放大器輸出。在本發(fā)明中，假設(shè)放大器特性A根據(jù)下面的公式可以分成乘法和加法項(xiàng)
A(ξn,ξn-1,ξn-2,...,ξn-k)]]>=A1(ξn)·A2(ξn-1)···Ak1(ξn-k1)]]>+B1(ξn-1)ξn-1+B2(ξn-2)ξn-2+...+Bk2(ξn-k2)ξn-k2]]>其中K＝max(K1，K2)，K1＝0，1，...，K2＝1，2，...
預(yù)失真裝置對(duì)給定的輸入采樣xn，找到預(yù)失真采樣ξn，以使A(ξn，ξn-1，ξn-2，...，ξn-k)＝γfbxn其中γfb是常數(shù)反饋增益，0＜γfb≤1將預(yù)失真條件插入等式以獲得A1(ξn)·A2(ξn-1)···Ak1+1(ξn-k1)=γfbxn-Σk2=1K2Bk2(ξn-k2)ξn-k2]]>由于構(gòu)成乘法項(xiàng)的函數(shù)A1，A2，...AK1必須不為零，因此上面的等式可以被劃分；ξn=γfb-Σk2=1K2Bk2(ξn-k2)ξn-k2A1(ξn)·Πk1=1K1Ak1+1(ξn-k1)]]>項(xiàng)C(xn;ξn-1,ξn-2,...,ξn-K,)=γfbxn-Σk2=1K2Bk2(ξn-k2)ξn-k2Πk1=1K1Ak1+1(ξn-k1)]]>是給定的常數(shù)，因?yàn)槠鋬H取決于xn本身和預(yù)失真采樣ξn-1，ξn-2，...，ξn-K，其是在過去發(fā)生的因子，即，它們不能再變化。為了確定預(yù)失真采樣ξn，常數(shù)C(xn；ξn-1，ξn-2，...，ξn-K)必須被計(jì)算并且此后必須解答等式ξn=CA1(ξn).]]>這可以例如根據(jù)遞歸等式來遞歸地進(jìn)行ξn(r)=CA1(ξn(r-1)),r=1,2,...,ξn(0)=xn]]>
適配裝置用來學(xué)習(xí)函數(shù)A1，A2，...，其可以通過查找表或已知函數(shù)類型的參數(shù)來表示，例如用多項(xiàng)式的系數(shù)。假設(shè)函數(shù)A1，A2，...用變量b＝(β1，β2，...)來描述，其中β可以是來自查找表和函數(shù)參數(shù)的值。適配過程的基礎(chǔ)是A(ξn，ξn-1，ξn-2，...)＝zn其中Ξ=(ξ1,ξ2,...)]]>和Z＝(z1，z2，...)是已知信號(hào)。該學(xué)習(xí)開始于一組初始值b0，對(duì)于運(yùn)行k≥0存在下面的情況功率放大器已經(jīng)把ξn轉(zhuǎn)換成zn；bk和ξn，ξn-1，...生成A(ξn，...；bk)；描述該特性的誤差是A(ξn，...；bk)-zn＝Ek；從公式A(ξn，ξn-1，ξn-2，...，ξn-k)＝γfbxn得出，Ln＝A(ξn，...；bk)-γfb·xn是針對(duì)實(shí)際非線性的測量。其遵循的學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)是找到參數(shù)集b，對(duì)此，En→0并且Ln→0。
作為優(yōu)選實(shí)施例，可以遵循下面的方法A(ξn,ξn-1,ξn-3,...,ξn-9,)=A1(ξn)·A2(ξn-1)+Σk=14ξn-2k+1·Bk(ξn-2k+1)]]>C(xn;ξn-1,ξn-3,...,ξn-9)=xn-Σk=14ξn-2k+1·Bk(ξn-2k+1)A2(ξn-1)]]>使用在歐洲專利1 482 637中描述的三次多項(xiàng)式來逼進(jìn)所述函數(shù)。適配條件是計(jì)算b，以使|A(ξn，...；b)-zn|2和|A(ξn，...；b)-γfbxn|2為最小。
圖4-8中給出了優(yōu)選實(shí)施例的實(shí)驗(yàn)室測量。
圖4和5示出了來自原始功率放大器輸出信號(hào)的AM-AM圖和利用函數(shù)A計(jì)算的理論輸出信號(hào)。該圖示出了在時(shí)域中建模的和實(shí)際的放大器之間存在可接受的一致性。
這個(gè)事實(shí)也在圖6對(duì)頻域的描述中有所體現(xiàn)沒有預(yù)失真的實(shí)際的和建模的放大器輸出，即具有較高功率譜密度的信號(hào)，是相當(dāng)一致的(除了半帶效應(yīng)(halfband effect))；來自原始信號(hào)的頻譜和來自預(yù)失真的建模放大器輸出的頻譜幾乎是等同的。
圖7和圖8是第一預(yù)失真例子。尤其在圖8中，預(yù)失真系統(tǒng)的行為在缺陷放大器的情況下被測試。這里，具有較高功率密度的頻譜也是沒有預(yù)失真的信號(hào)。這個(gè)例子還說明了在非常對(duì)抗的條件下所發(fā)明的預(yù)失真系統(tǒng)收斂。
多項(xiàng)式可以通過多維梯度法來被標(biāo)識(shí)。預(yù)失真修改復(fù)數(shù)字源信號(hào)x，以使z＝γx，其中，γ＞0是實(shí)反饋常數(shù)，并且z是來自反饋路徑的復(fù)數(shù)字放大器輸出信號(hào)。令預(yù)失真函數(shù)為P(c1，c2，...cL；xn，xn-1，...，xn-k)，其中c1，c2，...，cL是多項(xiàng)式的系數(shù)，并且xn-k，k＝0，1，...，K是在時(shí)刻n-k的輸入采樣；采樣xn是在當(dāng)前時(shí)刻的采樣。
線性化裝置，用來找到預(yù)失真函數(shù)P，以使針對(duì)所有采樣x1，x2，...，xn，xn+1，...，ξn＝P(c1，...cL；xn，...，xn-k)并且zn＝A(ξn，...，ξn-k)＝γxn，A表示放大器特性。
P的函數(shù)形式(即多項(xiàng)式的數(shù)目和次數(shù))定義了放大器模型；假設(shè)這是已知的。為了確定P剩下的就是計(jì)算適當(dāng)?shù)南禂?shù)c1，c2，...cL。其可以通過梯度法clm+1＝clm+δlmdlm(signals)來進(jìn)行，其中m+1是實(shí)際適配步驟，clμ是針對(duì)適配步驟μ的系數(shù)cl，δlμ是相應(yīng)的步長，并且dlm(signals)是在適配步驟μ系數(shù)l的更新方向。該更新方向是從均方誤差函數(shù)的梯度到被最小化；其可以從預(yù)失真函數(shù)P和所用的誤差模型中計(jì)算獲得。本發(fā)明涉及針對(duì)多維梯度法計(jì)算合適步長δlμ的問題。
從該文獻(xiàn)可以知道，因?yàn)椴贿m當(dāng)?shù)牟介L會(huì)導(dǎo)致發(fā)散，即，非收斂的振蕩或非有限的解(solution)，因此步長選擇是梯度法的要點(diǎn)。存在一些步長選擇規(guī)則，最常用的是ARMIJO規(guī)則。所有這些規(guī)則都有缺點(diǎn)，即它們或多或少地需要任意參數(shù)(如容限、初始步長、或步長在每次迭代中減少的量)，并且它選擇規(guī)則主要用于一維問題；如果有多維的問題，則步長選擇可能計(jì)算上較復(fù)雜。另一個(gè)缺點(diǎn)是數(shù)學(xué)方法假設(shè)確實(shí)存在唯一解，其必須被迭代地確定，即逼近步驟涉及迭代。然而，在實(shí)際信息處理的情況下，信號(hào)在時(shí)間上是無限的，并且被噪聲干擾。此外，存在例如熱效應(yīng)，其永久地改變框架，并且由于每個(gè)框架具有它自己的解，迭代必須服務(wù)于兩個(gè)對(duì)抗的目標(biāo)對(duì)解的逼近和對(duì)改變的環(huán)境的適配如果選擇的步長太小，則梯度法不能符合改變的情況；如果選擇的步長太大，則出現(xiàn)發(fā)散。迄今為止，似乎沒有一種可以用適當(dāng)?shù)姆绞教幚磉@個(gè)問題的方法。
系數(shù)的更新方向在大的范圍內(nèi)改變，即它們?cè)陬l率分布上不同，以使頻率分布越寬，使用不正確的更新值的可能性就越大。步長與更新方向的擴(kuò)展有關(guān)擴(kuò)展的越大，步長就越小。首先，參考步長根據(jù)ξrefm=minl∈{1,...L}meas[dlm(signals)]·δ]]>來計(jì)算，其中δ＞0是對(duì)所有系數(shù)有效的常數(shù)；‘meas’是對(duì)如方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差的更新方向擴(kuò)展的測量。步長按照δlm=δrefmmeas[dlm(signals)]]]>來定義。
步長的定義確保步長是δ，這針對(duì)具有最小擴(kuò)展值δrefm的所有系數(shù)。所有其它系數(shù)用小于δ的步長來被更新。
這具有這樣的優(yōu)勢，即，先決條件導(dǎo)致了基于多項(xiàng)式方法的穩(wěn)定的預(yù)失真系統(tǒng)，其中系數(shù)通過LMS算法而被更新。
為了簡化，可以使用dm來代替dlm(signals)，這是因?yàn)楣綄?duì)于所有系數(shù)l＝1，2，...，L都有效。
優(yōu)選的擴(kuò)展測量是meas=u=1kΣk=1K|dk-d‾|,]]>或者標(biāo)準(zhǔn)偏差meas=s=v,]]>其中v=1KΣk=1K(dk-d‾)2]]>是方差，并且d‾=1KΣk=1Kdk]]>是算術(shù)平均值。這些測量主要在它們的計(jì)算工作上不同。
對(duì)于具有準(zhǔn)無限持續(xù)時(shí)間的信號(hào)來說上面的公式是不足夠的。因此，我們使用關(guān)系式σmd=σm-1d-d‾m-1+dm]]>
d‾m=1kσmd;m=1,2,...;k≥2,]]>這針對(duì)具有初始值σ0d=1,]]>d0＝0的算術(shù)平均的連續(xù)計(jì)算，K是要被平均的值的數(shù)量；下標(biāo)m表示平均值的第m個(gè)計(jì)算。因此，針對(duì)測量得出σmn=σm-1n-u‾m-1+um]]>um＝|dm-dm|u‾m=1kσmn;m=1,2,...;k≥2]]>其中初始值σ0n=1,]]>u0＝0，而不是um，也可以使用另一個(gè)測量，例如，在方差的情況下vm＝(dm-dm)2。
該方法帶來了一種預(yù)失真系統(tǒng)和方法，用于通過計(jì)算預(yù)失真函數(shù)的適當(dāng)系數(shù)來線性化功率放大器，該系數(shù)計(jì)算在多維優(yōu)化問題的情況下使用用于估計(jì)步長的梯度方法。
優(yōu)選地，使用步長作為系數(shù)更新方向的權(quán)重。可以根據(jù)更新方向的擴(kuò)展來使用測量。
權(quán)利要求
1.一種電子電路，其用于放大輸入信號(hào)x0并且包括限幅單元，用于通過對(duì)輸入信號(hào)x0’限幅，產(chǎn)生具有減少的峰值與平均值功率比的信號(hào)x；預(yù)失真器，用于產(chǎn)生預(yù)失真信號(hào)ξ，該信號(hào)通過基于放大器模型函數(shù)A的預(yù)失真算法來被定義；表示單元，用于按照多項(xiàng)式的系數(shù)或者作為查找表，來表示所述放大器模型函數(shù)A；其特征在于，該電子電路還包括非線性處理單元，如功率放大器，用于產(chǎn)生被處理信號(hào)Z，如被放大的預(yù)失真信號(hào)；時(shí)間延遲單元，用于補(bǔ)償所述預(yù)失真信號(hào)ξ的處理時(shí)間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號(hào)ξ’；時(shí)間延遲級(jí)聯(lián)，用于在整數(shù)采樣時(shí)鐘1，2，...，n延遲所述預(yù)失真信號(hào)ξ’，這產(chǎn)生延遲的信號(hào)ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’；和適配單元，用于利用所述被處理信號(hào)Z和被延遲信號(hào)ξ，ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’來學(xué)習(xí)所述放大器模型函數(shù)A，以使得非線性測量Ln最小化。
2.一種利用根據(jù)權(quán)利要求1的電子電路進(jìn)行預(yù)失真的方法，其特征在于，來自反饋路徑的復(fù)數(shù)字放大器輸出信號(hào)可以用下面的函數(shù)來表示A(ξn,ξn-1,ξn-2,...,ξn-k)]]>=A1(ξn)·A2(ξn-1)···Ak1(ξn-k1),]]>+B1(ξn-1)ξn-1+B2(ξn-2)ξn-2+...+Bk2(ξn-k2)ξn-k2]]>其具有乘法項(xiàng)和加法項(xiàng)，其中K＝max(K1，K2)，K1＝0，1，...，K2＝1，2，...
3.根據(jù)權(quán)利要求2的預(yù)失真方法，其包括根據(jù)學(xué)習(xí)參數(shù)集b＝(β1，β2，...)來學(xué)習(xí)用于自適應(yīng)地確定函數(shù)A1，A2，...的方法，其中β1定義函數(shù)A1...，對(duì)于該函數(shù)來說，誤差特性En，即在實(shí)際失真和模型函數(shù)之間的偏差，具有En→0的限制，并且所述非線性均測量Ln具有Ln→0的限制。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3的預(yù)失真方法，其特征在于，對(duì)于每個(gè)給定的限幅采樣xn，常數(shù)C(xn；ξn-1，ξn-2，...，ξn-K)是根據(jù)等式ξn=γfb-Σk2=1K2Bk2(ξn-k2)ξn-k2A1(ξn)·∏k1=1K1Ak1+1(ξn-k1)]]>來計(jì)算的，其中γfb是常數(shù)反饋增益。
5.根據(jù)權(quán)利要求3的預(yù)失真方法，其特征在于，對(duì)于每個(gè)給定的限幅采樣xn，根據(jù)等式ξn(r)=C(Cn;ξn-1,...,ξn-k)A1(ξn(r-1)),r=1,2,...;ξn(0)=xn]]>來迭代地計(jì)算預(yù)失真采樣ξn。
6.一種無線通信系統(tǒng)，其包括功率放大器，其特征在于，該無線通信系統(tǒng)還包括根據(jù)權(quán)利要求1的電子電路。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)和一種校正功率放大器記憶效應(yīng)的方法。本發(fā)明特別涉及一種特別用于無線通信系統(tǒng)的用于放大輸入信號(hào)的電子電路，其包括限幅單元，其通過對(duì)輸入信號(hào)限幅來產(chǎn)生具有減小的峰值與平均值功率比的信號(hào)；預(yù)失真器，其產(chǎn)生通過基于放大器模型函數(shù)的預(yù)失真算法而被定義的預(yù)失真信號(hào)；表示單元，其表示放大器模型函數(shù)；非線性處理單元(功率放大器)，其特別通過放大接收的預(yù)失真信號(hào)來產(chǎn)生被處理信號(hào)；時(shí)間延遲單元，其補(bǔ)償預(yù)失真信號(hào)的處理時(shí)間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號(hào)；時(shí)間延遲級(jí)聯(lián)，其在整數(shù)采樣時(shí)鐘延遲所延遲的預(yù)失真信號(hào)，這產(chǎn)生信號(hào)；以及適配單元，其利用被放大信號(hào)和被延遲信號(hào)來學(xué)習(xí)放大器模型函數(shù)。
文檔編號(hào)H03F3/20GK1901362SQ200610107728
公開日2007年1月24日 申請(qǐng)日期2006年7月21日 優(yōu)先權(quán)日2005年7月21日
發(fā)明者P·簡尼克 申請(qǐng)人:阿爾卡特公司