專利名稱：功率放大器預(yù)失真的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及帶有存儲(chǔ)效應(yīng)的功率放大器中的數(shù)字預(yù)失真。
背景技術(shù)：
已知功率放大器將或多或少的失真加到設(shè)計(jì)用來(lái)放大的信號(hào)上。其中的理由是功率放大器有非線性輸入輸出信號(hào)特性。這顯示為所需的放大信號(hào)周圍的擴(kuò)展頻譜，并顯示為不需要的信號(hào)的帶內(nèi)分量。按照減少非線性效應(yīng)的對(duì)策，所知的是在放大器的輸入處對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，以在放大器的輸出處給出未失真的放大信號(hào)。這種技術(shù)稱作預(yù)失真技術(shù)。目前所采用的預(yù)失真通常使用一個(gè)對(duì)信號(hào)進(jìn)行乘法處理的查詢表。在每次采樣處該表的項(xiàng)目是該信號(hào)的幅值。
存儲(chǔ)效應(yīng)是涉及功率放大器的另一個(gè)問(wèn)題。通常存儲(chǔ)效應(yīng)揭示為在功率放大器輸出處的載波周圍的非對(duì)稱頻譜。也就是說(shuō)，盡管載波(所需的信號(hào))頻譜是完全對(duì)稱的，但是來(lái)自失真的偽頻譜可以是關(guān)于載波中心非對(duì)稱的。
以前用來(lái)處理非線性的方法通常不會(huì)考慮功率放大器的存儲(chǔ)效應(yīng)。正如術(shù)語(yǔ)“存儲(chǔ)效應(yīng)”所示，不僅要依靠當(dāng)前的信號(hào)采樣，而且還要依靠延遲的信號(hào)采樣。因此，單個(gè)的表方法不可能顧及到存儲(chǔ)效應(yīng)，僅僅能處理非線性。
Lei Ding等人[1]從Kim和Konstantinou[2]所做的工作中得到啟示，已經(jīng)導(dǎo)出一個(gè)預(yù)失真方法，該方法是基于有著非常好的模型存儲(chǔ)效應(yīng)、他們稱為“存儲(chǔ)多項(xiàng)式”的基礎(chǔ)之上。然而，這個(gè)方法存在的缺點(diǎn)是需要對(duì)每個(gè)新輸入信號(hào)振幅重新計(jì)算存儲(chǔ)多項(xiàng)式，這在計(jì)算上是高代價(jià)的，特別是如果使用了許多高階多項(xiàng)式。該方法進(jìn)一步的缺點(diǎn)是用于確定多項(xiàng)式系數(shù)的訓(xùn)練過(guò)程在計(jì)算上是高代價(jià)的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一個(gè)目的是基于存儲(chǔ)多項(xiàng)式提出一種用于預(yù)失真的在計(jì)算上效率高的訓(xùn)練方法。
這個(gè)目的通過(guò)附加的權(quán)利要求來(lái)實(shí)現(xiàn)。
簡(jiǎn)單地說(shuō)，本發(fā)明基于包括濾波抽頭的專用查詢表在內(nèi)的FIR濾波器結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)查詢表代表一個(gè)離散化的存儲(chǔ)多項(xiàng)式。假設(shè)有兩個(gè)查詢表，根據(jù)本發(fā)明的訓(xùn)練方法基于這樣的觀察，即補(bǔ)償存儲(chǔ)效應(yīng)的查詢表所具有的要素典型地比補(bǔ)償非線性的查詢表要少的多。這使通過(guò)簡(jiǎn)單地忽略其它表而很容易地確定這個(gè)主要的查詢表的第一近似值成為可能。這個(gè)近似值可以依次用于確定補(bǔ)償存儲(chǔ)的表的第一近似值。然后，可以通過(guò)使用一個(gè)表的最新的近似值來(lái)重復(fù)這個(gè)過(guò)程，以確定其他表的提純的近似值，直到達(dá)到收斂為止。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于，每個(gè)步驟中只需要確定單個(gè)的表(其它表假定為不變)，與在單個(gè)步驟中同時(shí)確定兩個(gè)表相比，這是簡(jiǎn)單得多的處理。
附圖的簡(jiǎn)要描述本發(fā)明連同更多的目的和其中的優(yōu)點(diǎn)，可以通過(guò)參考以下與采用附圖的相關(guān)描述得到最好的理解。


圖1是描述了功率放大器非線性輸入輸出信號(hào)特性的曲線圖；圖2是描述了由非線性功率放大器放大的信號(hào)頻譜曲線圖；圖3是描述了用于消除圖1中非線性的功率放大器預(yù)失真器的輸入輸出信號(hào)特性的曲線圖；圖4是描述了提供預(yù)失真的功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性的曲線圖；圖5是描述了由具有記憶的非線性功率放大器放大的信號(hào)頻譜曲線圖；圖6是描述了依據(jù)本發(fā)明的多項(xiàng)式的離散化的曲線圖；圖7是依據(jù)本發(fā)明適于訓(xùn)練的預(yù)失真器的示例性實(shí)施例的框圖；圖8是包括提供根據(jù)圖7的預(yù)失真器的功率放大器的基站的示例性實(shí)施例的框圖；以及圖9是描述依據(jù)本發(fā)明的訓(xùn)練方法的示例性實(shí)施例的流程圖；詳細(xì)描述在下面的描述中，整個(gè)附圖中相同或相似元件所用的參考標(biāo)記是相同的。
在詳細(xì)描述本發(fā)明之前，下面給出了基本問(wèn)題的簡(jiǎn)要描述。
圖1描述了功率放大器的非線性輸入輸出信號(hào)特性。在低輸入信號(hào)振幅時(shí)該放大器基本上是線性的，但是在更高的振幅時(shí)，它會(huì)變得越來(lái)越非線性直到飽和。如圖2中所描述的，這種非線性顯示為所需放大信號(hào)周圍的擴(kuò)展頻譜(并顯示為該信號(hào)的不需要的帶內(nèi)分量)。按照減少非線性效應(yīng)的對(duì)策，所知的是在放大器的輸出處對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，以在放大器的輸出處給出未失真的放大信號(hào)。這種技術(shù)被稱為預(yù)失真并且在圖3中進(jìn)行描述。如圖4中所描述的，預(yù)失真功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性基本上線性地上升到飽和。
存儲(chǔ)效應(yīng)是涉及功率放大器的另一個(gè)問(wèn)題。如圖5所描述的，通常存儲(chǔ)效應(yīng)顯示為功率放大器輸出處的載波周圍的非對(duì)稱頻譜，也就是說(shuō)，盡管載波(所需的信號(hào))頻譜是完全對(duì)稱的，但是來(lái)自失真的偽頻譜可以是關(guān)于載波中心非對(duì)稱的。
有一種設(shè)計(jì)關(guān)注所有存儲(chǔ)效應(yīng)的預(yù)失真器的理論方式。稱為Volterra級(jí)數(shù)。這個(gè)Volterra級(jí)數(shù)是眾所周知的泰勒(Taylor)級(jí)數(shù)的一種擴(kuò)展，其能夠被用來(lái)作為無(wú)記憶放大器的預(yù)失真器。然而，Volterra級(jí)數(shù)還考慮時(shí)間延遲項(xiàng)，這可以十分準(zhǔn)確地模擬預(yù)失真，并且因此可以用于抑制失真頻譜。然而，依據(jù)擴(kuò)展中可能項(xiàng)的數(shù)目，Volterra級(jí)數(shù)相當(dāng)迅速地變大。例如，具有5個(gè)采樣單元的存儲(chǔ)深度(最大延遲)的5階多項(xiàng)式將引起至少500個(gè)系數(shù)。
因?yàn)檎麄€(gè)Volterra級(jí)數(shù)不能以合理的復(fù)雜度來(lái)實(shí)施，在[1]中已經(jīng)提出了一個(gè)基于“存儲(chǔ)多項(xiàng)式”的近似值。在該近似值中，預(yù)失真PD(n)可以表示如下PD(n)=Σk=1KΣa=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1---(1)]]>不幸地是這個(gè)表達(dá)式還是相當(dāng)?shù)膹?fù)雜，并且這種現(xiàn)有技術(shù)方法的缺點(diǎn)在于該表達(dá)式必須對(duì)每個(gè)新輸入采樣x(n)進(jìn)行估算。然而，正如以下所示的，該表達(dá)式可以被改成一個(gè)更適于實(shí)際實(shí)施的形式。這個(gè)公式推導(dǎo)基本上包括三個(gè)步驟
1、把雙重和分成包括具有相同延遲的唯一項(xiàng)的部分和。這表示為PD(n)=Σk=1KΣq=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1=]]>將延遲分成不同的和=Σk=1Kak0x(n)|x(n)|k-1++Σk=1Kak1x(n-1)|x(n-1)|k-1+···+Σk=1KakQx(n-Q)|x(n-Q)|k-1]]>2、在這里注意到延遲信號(hào)x(n-q)不取決于求和指數(shù)k。因此部分和可以因數(shù)分解成在每個(gè)和中因數(shù)分解k和q相關(guān)性 3、標(biāo)識(shí)多項(xiàng)式Tq(|x(n-q)|得到PD(n)=Σq=0Qx(n-q)Tq(|x(n-q)|)---(2)]]>在(2)中注意到，Tq(|x(n-q)|)是(復(fù)合)變量x(n-q)的絕對(duì)值中的多項(xiàng)式。因此，通過(guò)每個(gè)延遲的復(fù)合采樣x(n-q)乘以在|x(n-q)|(有相同的延遲q)中的多項(xiàng)式并且加上所有延遲q的乘積，就會(huì)得到與[3]相同的最后結(jié)果P(n)。然而，這個(gè)新的方法具有這樣的優(yōu)點(diǎn)，如圖6所描述的，多項(xiàng)式Tq也可以在|x(n-q)|的適當(dāng)值中被采樣，并存儲(chǔ)在查詢表中。這可以將預(yù)失真器簡(jiǎn)化成簡(jiǎn)單的FIR濾波器結(jié)構(gòu)，其中如圖7所描述的，通常恒定的濾波系數(shù)由這些查詢表來(lái)代替。本發(fā)明所解決的問(wèn)題是要確定在圖6采樣點(diǎn)處的多項(xiàng)式Tq的值。
在圖7所描述的本發(fā)明的示例性實(shí)施例中，復(fù)合輸入信號(hào)x(n)發(fā)送給絕對(duì)值模塊10和乘法器12。來(lái)自模塊10的絕對(duì)值信號(hào)發(fā)送給查詢表LUT0，該表代表多項(xiàng)式T0的采樣模型。來(lái)自查詢表LUT0的對(duì)應(yīng)(一般是復(fù)合)值發(fā)送給乘法器12，在那里其與輸入信號(hào)采樣x(n)相乘。輸入信號(hào)x(n)還發(fā)送給延遲模塊D，在那里它被延遲一個(gè)或多個(gè)采樣周期用于形成一個(gè)延遲采樣x(n-1)。這個(gè)延遲采樣由絕對(duì)值模塊10、乘法器12和查詢表LUT1用與非延遲采樣相同的方式進(jìn)行處理。然而，查詢表LUT1現(xiàn)在代表多項(xiàng)式T1的采樣模型，而不是T0的采樣模型。如圖7所描述的，可以包括更多的延遲和查詢表。最后，獲得的乘積在加法器14中彼此相加，以形成預(yù)失真的信號(hào)PD(n)。依據(jù)本發(fā)明所使用的查詢表實(shí)時(shí)作出的計(jì)算比用于[1]中所用到的每個(gè)輸入信號(hào)的采樣的多項(xiàng)式計(jì)算效率高得多?？梢愿虏樵儽?通過(guò)使用下面描述的訓(xùn)練方法)，來(lái)留意功率放大器特性中緩慢變化。
圖8是包括提供根據(jù)本發(fā)明的預(yù)失真器的功率放大器的基站的示例性實(shí)施例的方框圖。圖8中省略了理解本發(fā)明所不必需的元件?；鶐?fù)合信號(hào)x(n)發(fā)送給根據(jù)本發(fā)明的預(yù)失真器30。預(yù)失真的信號(hào)y(n)在數(shù)字上變換器32中被上變換到中頻(IF)，并且在D/A轉(zhuǎn)換器34中轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)，該模擬信號(hào)依次由模擬上變換器36上變換到射頻(RF)。射頻信號(hào)發(fā)送到功率放大器38，并且放大的信號(hào)發(fā)送到天線。放大的射頻信號(hào)還發(fā)送到包括模擬下變換器40、A/D轉(zhuǎn)換器42以及數(shù)字下變換器44在內(nèi)的反饋下變換鏈。下變換的反饋信號(hào)z(n)發(fā)送到訓(xùn)練器46，訓(xùn)練器還接收預(yù)失真的輸入信號(hào)y(n)，用來(lái)根據(jù)下面描述的數(shù)學(xué)原理確定預(yù)失真器30中的查詢表。
所描述的基于預(yù)失真器的查詢表可以由FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)來(lái)實(shí)施。另一種可能是使用微處理器或微/信號(hào)處理器組合以及對(duì)應(yīng)的軟件。如下面所描述的，查詢表項(xiàng)目的實(shí)際計(jì)算可以按照緩慢的更新速度以離線方式完成。
現(xiàn)在將更具體地描述由圖8的訓(xùn)練器46所執(zhí)行的訓(xùn)練方法。為了說(shuō)明訓(xùn)練的過(guò)程，將假設(shè)預(yù)失真器30包括兩個(gè)查詢表T0和T1(對(duì)應(yīng)圖7中的LUT0和LUT1，作為實(shí)例帶有一個(gè)采樣延遲)。由此假定等式(2)變成y(n)＝x(n)·T0(|x(n)|)+x(n-1)·T1(|x(n-1)|) (3)通過(guò)注意到如果功率放大器的失真動(dòng)作沒(méi)有完成，即如果對(duì)z(n)施加相同的預(yù)失真，那么z(n)應(yīng)當(dāng)?shù)扔趛(n)，就可以實(shí)施訓(xùn)練程序。因此，下面的等式可以用來(lái)作為用于確定查詢表T0和T1的訓(xùn)練程序的基礎(chǔ)z(n)·T0(|z(n)|)+z(n-1)·T1(|z(n-1)|)＝y(tǒng)(n) (4)訓(xùn)練程序基于測(cè)量大組的信號(hào)對(duì)其中N為該組中信號(hào)對(duì)的數(shù)量(取決于需要的精度，表項(xiàng)目的數(shù)量等等，N典型地介于2000到50000之間)。因?yàn)榻M中的采樣應(yīng)當(dāng)滿足等式(4)，就獲得了等式的系統(tǒng)。用傳統(tǒng)的方法解決這樣的等式的系統(tǒng)包括分別通過(guò)|z(n)|和|z(n-1)|中的多項(xiàng)式來(lái)近似查詢表，以及通過(guò)求解所謂的標(biāo)準(zhǔn)等式[1]，由最小均方方法來(lái)求解得到的近似等式。然而，這種方法包括相當(dāng)大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，特別是因?yàn)樵撎幚碇邪藦?fù)數(shù)和復(fù)矩陣逆運(yùn)算。
本發(fā)明提出了一種更簡(jiǎn)單的方法來(lái)從等式(4)中確定查詢表。這種方法基于這樣的觀察，表T1關(guān)注存儲(chǔ)效應(yīng)并且典型地具有比表T0的要素小至少一個(gè)數(shù)量級(jí)的要素。因此，作為第一近似等式(4)可以寫(xiě)成z(n)·T0(|z(n)|)＝y(tǒng)(n) (5)解這個(gè)等式要簡(jiǎn)單得多。因?yàn)榈仁?5)具有與沒(méi)有存儲(chǔ)效應(yīng)補(bǔ)償?shù)暮?jiǎn)單預(yù)失真器相同的形式，可以使用確定這樣的預(yù)失真器的查詢表所用的任何方法來(lái)求解該等式。例如，可以通過(guò)將|z(n)|的范圍分成間隔來(lái)找到一種這樣的方法，然后為每個(gè)幅值等級(jí)求解等式(5)。因?yàn)槊總€(gè)幅值等級(jí)具有大量的數(shù)據(jù)，根據(jù)該公式可能要計(jì)算屬于每個(gè)幅值等級(jí)k的所有數(shù)據(jù)的平均值，來(lái)得到T0的第一近似值T0(1)T0(1)(k)=1Nk·Σi=[index]y(i)z(i)---(6)]]>
其中向量“[index]”包括所測(cè)量的組中的信號(hào)采樣的指數(shù)，其存在于與表索引k和代表這個(gè)向量的組件數(shù)量Nk相對(duì)應(yīng)的間隔中。為此可以使用標(biāo)準(zhǔn)的搜索算法(不在此描述)。另一種從等式(5)中確定表T0的方法在[3]中描述。
一旦已經(jīng)找到第一近似值T0(1)，這個(gè)近似值可以用到等式(4)中以確定T1的第一近似值。將第一項(xiàng)移到右手邊得出z(n-1)·T1(|z(n-1)|)＝y(tǒng)(n)-z(n)·T0(1)(|z(n)|)＝w(n-1)(7)因?yàn)樗饕鹡是任意的(稱為n或n-1是沒(méi)有關(guān)系的)，注意到等式(7)具有與等式(5)相同的形式。可以使用這個(gè)事實(shí)通過(guò)使用與T0相同的方法來(lái)找到T1的第一近似值T1(1)。因此，例如T1(1)可以確定為平均值T1(1)(k)=1Nk·Σi=[index]w(i)z(i)---(8)]]>在本發(fā)明的簡(jiǎn)單形式中，近似值T0(1)和T1(1)可以直接用來(lái)作為訓(xùn)練程序的輸出。然而，通過(guò)一次或多次重復(fù)等式(7)中的“技巧”可以得到進(jìn)一步的提純。因此，為了得到第二近似值T0(2)和T1(2)，將T0(1)和T1(1)插入到等式(4)中。再一次得到了具有與等式(5)相同形式的等式。例如，可以利用上面描述的平均方法來(lái)近似求解這個(gè)等式?？梢杂妙愃频姆绞降玫降诙浦礣0(2)和T1(2)?？梢灾貜?fù)這種處理來(lái)得到更高階的近似值，直到達(dá)到收斂為止(即直到從一次迭代到下一次之間近似值只有微小的變化)。取決于需要的精度，通常在3-5次迭代之后得到收斂。然而，如果精度需求很寬松的話，甚至在第一或第二次迭代之后就可以得到可以接受的表。
因此，通過(guò)按照以上描述的迭代地求解等式(4)，訓(xùn)練問(wèn)題已經(jīng)簡(jiǎn)化到反復(fù)地求解具有與等式(5)相同的形式的等式，其僅僅是單個(gè)表的問(wèn)題。要強(qiáng)調(diào)的是可以使用適合于求解這樣的單個(gè)表問(wèn)題的任何方法來(lái)找到T0和T1的連續(xù)的近似值。
等式(4)對(duì)于第一次訓(xùn)練和更新查詢表都是有效的。上面描述的方法假定表還沒(méi)有確定。因?yàn)檫@個(gè)原因，T1最初被設(shè)為0。然而，如果表更新了，當(dāng)前表T1可以用作替代的初始推測(cè)，因?yàn)樗赡芨咏_的表。
上面描述的方法的另一種變形是要通過(guò)將表T0的所有元素最初設(shè)為1(而不是將T1的元素設(shè)為0)來(lái)倒置表T0和T1的作用，以及在T0(1)之前確定T1(1)。用于更新表的類似的方法使用當(dāng)前表T0取代當(dāng)前表T1作為初始推測(cè)。
圖9是說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的訓(xùn)練方法的示例性實(shí)施例的流程圖。步驟S1將表T1的元素設(shè)為預(yù)定值，典型地將0用于第一次訓(xùn)練并且將當(dāng)前的T1值用于更新。然后通過(guò)求解等式(6)來(lái)估算T0。步驟S2將T0設(shè)為等式(4)中確定的估算值來(lái)獲得具有與等式(5)相同形式的等式，求解這個(gè)等式得到T1的估算值。如果簡(jiǎn)單性比精度更重要的話，那么可以停在此處并輸出獲得的估算值作為最終的表。然而，最好再多執(zhí)行幾次迭代(步驟S3-S5)。步驟S3將T1設(shè)為最新確定的T1的估算值。然后通過(guò)求解類似于等式(5)的等式來(lái)提純T0的估算值。步驟S4將T0設(shè)為最新確定的T0的估算值。然后通過(guò)求解類似于等式(5)的等式來(lái)提純T1的估算值。(另一種簡(jiǎn)單的實(shí)施例可以通過(guò)在完成步驟S3后停止來(lái)獲得。這個(gè)實(shí)施例包括對(duì)T0的兩次迭代，但是僅對(duì)T1迭代一次。例如，這個(gè)實(shí)施例可以滿足更新，因?yàn)樵谶@種情況下已經(jīng)可以為T(mén)1得到相當(dāng)好的估算值。)步驟S5測(cè)試表是否已經(jīng)收斂。例如，這可以通過(guò)對(duì)當(dāng)前估算值和先前估算值的相應(yīng)要素之間的差的絕對(duì)值(或平方)進(jìn)行求和并且測(cè)試得到的和是否小于預(yù)定閾值來(lái)完成。如果該表已經(jīng)收斂，那么在步驟S6中給出當(dāng)前估算值作為最終的表。如果該表還沒(méi)有收斂，就重復(fù)步驟S3-S5。典型地，這種方法是由微處理器或微/信號(hào)處理器的組合以及對(duì)應(yīng)的軟件來(lái)實(shí)施的。
概述的連續(xù)改進(jìn)表精度的迭代方法可以擴(kuò)展為包括更多的表。例如，可以按照與兩個(gè)表解決方案相同的方式包括第三表，其關(guān)注另一個(gè)時(shí)間延遲的存儲(chǔ)效應(yīng)。該迭代可以概述如下執(zhí)行如上所概述的迭代方案，直到達(dá)到用于表T0和T1的收斂。然后，把與另一個(gè)時(shí)間延遲相對(duì)應(yīng)的第三表T2加起來(lái)并利用等式來(lái)確定這個(gè)表的估算值z(mì)(n-2)·T2(|z(n-2)|)＝y(tǒng)(n)-z(n)·T0(|z(n)|)-z(n-1)·T1(|z(n-1)|)＝v(n-2)該等式還是具有與等式(5)相同的形式?，F(xiàn)在可以利用兩個(gè)表的估算值來(lái)執(zhí)行進(jìn)一步的迭代以確定第三表的提純的估算值，直到達(dá)到收斂為止。這種方案的變形是一得到其它兩個(gè)表的估算值就估算第三表。如果第三表所具有的要素具有比第二表明顯更小的量級(jí)，所描述的擴(kuò)展會(huì)給出最好的結(jié)果。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是三方面的首先，已經(jīng)實(shí)施的單表算法可以用于第一表和第二存儲(chǔ)表(以及可能的更多的表)。其次，可以使用迭代方法因?yàn)樗暮?jiǎn)單結(jié)構(gòu)通常很有吸引力地以軟件方式實(shí)現(xiàn)。第三，可以完全避免象在最小均方方法中的包括復(fù)值矩陣求逆以及矩陣-矩陣乘法在內(nèi)的耗盡的計(jì)算。本公開(kāi)使得在與用于單表的處理器具有相同大小的處理器中執(zhí)行多表計(jì)算成為可能。執(zhí)行時(shí)間僅僅比用于單表的長(zhǎng)一點(diǎn)點(diǎn)。獲得與最小均方算法相同的收斂通常僅需要迭代方案中的幾個(gè)循環(huán)。
可以理解，在不背離本發(fā)明的范圍的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明作出不同的調(diào)整和改變，該范圍是由所附權(quán)利要求來(lái)限定的。
權(quán)利要求
1.一種用于由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的功率放大器預(yù)失真器的訓(xùn)練方法，包括用于每個(gè)濾波器抽頭的單獨(dú)的查詢表，每個(gè)查詢表代表在代表信號(hào)幅值的變量中的一個(gè)離散化的多項(xiàng)式，以及從每個(gè)濾波器抽頭查詢表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，其取決于要與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)的復(fù)信號(hào)值的幅值，所述訓(xùn)練方法包括下列步驟確定分配給第一濾波器抽頭的第一查詢表的第一估算值，假定分配給第二濾波器抽頭的第二查詢表被設(shè)為預(yù)定表值；確定第二查詢表的第二估算值，假定該第一查詢表被設(shè)為確定的第一估算值。
2.權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括提純第一估算值，假定第二查詢表被設(shè)為最新確定的第二估算值的步驟。
3.權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括下列步驟(a)提純?cè)摰谝还浪阒?，假定第二查詢表被設(shè)為最新確定的第二估算值；(b)提純?cè)摰诙浪阒?，假定第一查詢表被設(shè)為最新確定的第一估算值。
4.權(quán)利要求3的方法，包括重復(fù)步驟(a)和(b)直到該第一和第二估算值已經(jīng)收斂為止的步驟。
5.上述權(quán)利要求中任意一項(xiàng)中的方法，其中確定和提純步驟包括求解具有相同代數(shù)形式的等式。
6.一種基站，包括由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的功率放大器預(yù)失真器，包括用于每個(gè)濾波器抽頭的單獨(dú)的查詢表，每個(gè)查詢表代表在代表信號(hào)幅值的變量中的一個(gè)離散化的多項(xiàng)式，以及從每個(gè)濾波器抽頭查詢表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，其取決于要與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)的復(fù)信號(hào)值的幅值，其中所述基站進(jìn)一步包括預(yù)失真器訓(xùn)練器(46)，其包括確定分配給第一濾波器抽頭的第一查詢表的第一估算值，假定分配給第二濾波器抽頭的第二查詢表被設(shè)為預(yù)定表值的裝置；確定第二查詢表的第二估算值，假定該第一查詢表被設(shè)為確定的第一估算值的裝置。
7.權(quán)利要求6的基站，其中所述訓(xùn)練器包括提純?cè)摰谝还浪阒?，假定第二查詢表被設(shè)為最新確定的第二估算值的裝置。
8.權(quán)利要求6的基站，其中所述訓(xùn)練器進(jìn)一步包括用于下列功能的裝置(a)提純?cè)摰谝还浪阒担俣ǖ诙樵儽肀辉O(shè)為最新確定的第二估算值；(b)提純?cè)摰诙浪阒?，假定第一查詢表被設(shè)為最新確定的第一估算值。
9.權(quán)利要求8的基站，其中所述訓(xùn)練器包括重復(fù)步驟(a)和(b)直到該第一和第二估算值已經(jīng)收斂為止的裝置。
全文摘要
一種由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的功率放大器預(yù)失真器，其包括用于每個(gè)濾波器抽頭的單獨(dú)的查詢表，其中每個(gè)查詢表代表在代表信號(hào)幅值的變量中的采樣多項(xiàng)式；以及從每個(gè)濾波器抽頭查詢表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，其取決于要與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)的復(fù)信號(hào)值的幅值。一種用于這樣的預(yù)失真器的方法，確定(S1)分配給第一濾波器抽頭的第一查詢表的第一估算值，假定分配給第二濾波器抽頭的第二查詢表被設(shè)為預(yù)定表值。此后該方法確定(S2)第二查詢表的第二估算值，假定該第一查詢表被設(shè)為確定的第一估算值。如果認(rèn)為必要的話，該方法進(jìn)一步包括步驟(a)提純(S3)該提純的第一估算值，假定第二查詢表被設(shè)為最新確定的第二估算值；以及步驟(b)提純(S4)該第二估算值，假定第一查詢表被設(shè)為最新確定的第一估算值?？梢灾貜?fù)(S5)步驟(a)和(b)直到達(dá)到收斂為止。
文檔編號(hào)H03F1/32GK1788413SQ03826637
公開(kāi)日2006年6月14日 申請(qǐng)日期2003年6月18日 優(yōu)先權(quán)日2003年6月18日
發(fā)明者L·雷克斯貝里 申請(qǐng)人:艾利森電話股份有限公司