專利名稱：功率放大器預(yù)失真器訓(xùn)練的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是在具有記憶效應(yīng)的功率放大器中進(jìn)行數(shù)字預(yù)失真處理，尤其涉及的是對預(yù)失真器進(jìn)行訓(xùn)練。
背景技術(shù)：
眾所周知，功率放大器或多或少地會在它們所要放大的信號中添加失真。這是因為功率放大器具有非線性的輸入輸出信號特性。這種特性表現(xiàn)為希望的放大信號周圍的展寬頻譜，還表現(xiàn)為該信號的多余帶內(nèi)分量。作為減小非線性效應(yīng)的抵抗措施，目前已知的是在放大器輸入端對信號執(zhí)行預(yù)失真，以便在放大器的輸出端提供了一個無失真的放大信號。這種技術(shù)稱為預(yù)失真處理?，F(xiàn)今所實現(xiàn)的預(yù)失真處理通常使用和該信號相乘的查找表。該表中的條目是信號在每一個時間采樣的幅度。
記憶效應(yīng)是另一個與功率放大器相關(guān)的問題。記憶效應(yīng)典型地表現(xiàn)為在功率放大器的輸出端上的載波周圍的不對稱頻譜。也就是說，雖然載波(希望的信號)頻譜是完全對稱的，但是源于失真的寄生頻譜相對于載波中心而言有可能是不對稱的。
一般來說，通常用于處理非線性的方法并未考慮到功率放大器的記憶效應(yīng)。如術(shù)語“記憶效應(yīng)”所表明的，該效應(yīng)不但依賴于當(dāng)前采樣，而且還取決于信號的延遲采樣。因此，單表方法是無法處理記憶效應(yīng)的，該方法只能處理非線性。
受Kim研究的啟示，Lei Ding等人[1]以及Konstantinou[2]推導(dǎo)出了一種以其所謂的“記憶多項式”為基礎(chǔ)的預(yù)失真方法，其中所述“記憶多項式”很好地模擬了記憶效應(yīng)。然而，這種方法的缺陷在于需要為每一個新的輸入信號幅度重新計算記憶多項式，這種處理在計算方面的代價是很高的，而在使用了很多高階多項式的情況下更是如此。此外，該方法的另一個缺陷是使用了計算代價很高的訓(xùn)練過程來確定多項式系數(shù)。
參考文獻(xiàn)[3]描述了一種放大器，該放大器具有采用FIR濾波器形式而不是基于預(yù)失真器的記憶多項式形式的前置濾波器。這個濾波器的系數(shù)是用迭代最小均方算法更新的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為基于記憶多項式的預(yù)失真處理提供一種計算效率很高的訓(xùn)練方法。
這種方法是依照附加權(quán)利要求來實現(xiàn)的。
本發(fā)明基于FIR濾波器結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)包含了用于濾波器抽頭的單個查找表，其中每一個查找表都代表一個離散化的記憶多項式。簡要的說，依照本發(fā)明的訓(xùn)練方法是以迭代和單獨(獨立)地確定每個查找表的濾波器系數(shù)為基礎(chǔ)的，優(yōu)選地，所述確定是通過一個基于相應(yīng)的迭代LMS(最小均方)的過程進(jìn)行的。


通過結(jié)合附圖來參考下文中的描述，可以最佳理解本發(fā)明及其進(jìn)一步的目標(biāo)和優(yōu)點，其中圖1是圖示了功率放大器的非線性輸入輸出信號特性的圖；圖2是圖示了非線性功率放大器所放大的信號的頻譜的圖；圖3是圖示了用于除去圖1中的非線性的功率放大器預(yù)失真器的輸入輸出信號特性的圖；圖4是圖示了具有預(yù)失真處理的功率放大器的輸入輸出信號特性的圖；圖5是圖示了由具有記憶的非線性功率放大器所放大的信號頻譜的圖；圖6是圖示了依照本發(fā)明的多項式離散化處理的圖；圖7是適合依照本發(fā)明訓(xùn)練的預(yù)失真器的示范性實施例的框圖；圖8是包含功率放大器的基站的示范性實施例的框圖，其中該功率放大器具有依照圖7的預(yù)失真器；圖9是圖示了依照本發(fā)明的訓(xùn)練方法的示范性實施例的流程圖；圖10是包含功率放大器的基站的另一個示范性實施例的框圖，其中該功率放大器具有依照圖7的預(yù)失真器；以及圖11是圖示了依照本發(fā)明的訓(xùn)練方法的另一個示范性實施例的流程圖。
具體實施例方式
在下文的描述中，相同的參考符號在所有附圖中都被用于相同或相似的部件。
在詳細(xì)描述本發(fā)明之前，首先在下文中將會給出關(guān)于基本問題的簡要描述。
圖1圖示的是功率放大器的非線性輸入輸出信號特性。在低的輸入信號幅度上，放大器幾乎是線性的，但在較高幅度上，放大器會越來越變得非線性，直至達(dá)到飽和。如圖2所示，這種非線性表現(xiàn)為希望的放大信號周圍的展寬頻譜(還表現(xiàn)為該信號中的多余的帶內(nèi)分量)。作為減小非線性效應(yīng)的抵抗措施，目前已知的是在放大器輸入端對信號執(zhí)行預(yù)失真處理，以便在放大器輸出端提供一個無失真的放大信號。這種技術(shù)稱為預(yù)失真處理，在圖3中對此進(jìn)行了描述。如圖4所示，對預(yù)失真功率放大器而言，其輸入輸出信號特性即使在達(dá)到飽和的時候也基本上是線性的。
記憶效應(yīng)是另一個與功率放大器有關(guān)的問題。如圖5所示，記憶效應(yīng)典型地表現(xiàn)為功率放大器輸出端上的載波周圍的不對稱頻譜。也就是說，雖然載波(希望的信號)頻譜是完全對稱的，但是源于失真的寄生頻譜相對于載波中心而言則有可能是不對稱的。
目前有一種設(shè)計預(yù)失真器的理論方法，該方法顧及了所有的記憶效應(yīng)。這種方法稱為Volterra級數(shù)。Volterra級數(shù)是眾所周知的泰勒級數(shù)的一種擴(kuò)展，并且它可以用作無記憶放大器的預(yù)失真器。然而，Volterra級數(shù)也顧及了時間延遲項，所述時間延遲項可以相當(dāng)準(zhǔn)確地模擬預(yù)失真，因此，Volterra級數(shù)可以用于抑制失真頻譜。然而，就擴(kuò)展中可能的項數(shù)而言，Volterra級數(shù)將會迅速增大。例如，對記憶深度(最大延遲)為5個采樣單元的五次多項式而言，它會導(dǎo)致產(chǎn)生至少500個系數(shù)。
由于無法以合理的復(fù)雜度來實現(xiàn)完整的Volterra級數(shù)，因此，在[1]中提出了一種基于“記憶多項式”的近似法。在這種近似法中，預(yù)失真PD(n)可以表示為PD(n)=Σk=1KΣq=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1---(1)]]>不幸的是，這個表達(dá)式仍舊非常復(fù)雜，并且這種現(xiàn)有技術(shù)方法的缺陷在于必須為每一個新的輸入采樣x(n)評估該表達(dá)式。然而如下文所示，該表達(dá)式也可以改寫成一種更適合實際實現(xiàn)方式的形式。這一推導(dǎo)基本上包含三個步驟1.將上述雙重總和分離成只包含具有相同延遲的項的部分總和。由此可以給出PD(n)=Σk=1KΣq=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1=]]> 2.在這里要注意的是延遲信號x(n-q)并不取決于求和下標(biāo)k。因此，局部總和可以因子分解成 3.識別出多項數(shù)Tq(|x(n-q)|)，以便得到PD(n)=Σq=0Qx(n-q)Tq(|x(n-q)|)---(2)]]>
注意在(2)中Tq(|x(n-q)|)是采用(復(fù)數(shù))變量x(n-q)的絕對值的多項式。因此，通過將每一個延遲復(fù)數(shù)采樣x(n-q)與依照|x(n-q)|的多項式相乘(它具有相同延遲q)，并且通過針對所有延遲把這些乘積加在一起，可以得到與[1]中相同的最終結(jié)果P(n)。然而，如圖6所示，這種新方法的優(yōu)點是可以在恰當(dāng)?shù)膢x(n-q)|值對多項式Tq進(jìn)行采樣，并且將其保存在查找表中。如圖7所示，上述處理會將預(yù)失真器簡化成簡單的FIR濾波器結(jié)構(gòu)，在該結(jié)構(gòu)中，通常恒定的濾波器系數(shù)被替代成這些查找表。本發(fā)明所要解決的問題是確定圖6中多項式Tq在采樣點上的值。
在圖7所示的本發(fā)明的示范性實施例中，復(fù)數(shù)輸入信號x(n)被轉(zhuǎn)發(fā)到絕對值塊10以及乘法器12。來自塊10的絕對值信號被轉(zhuǎn)發(fā)到代表采樣的多項式T0的查找表LUT0。來自查找表LUT0的相應(yīng)(通常是復(fù)數(shù))值被轉(zhuǎn)發(fā)到乘法器12，并且在該乘法器中將其與輸入信號采樣x(n)相乘。此外，輸入信號x(n)也被轉(zhuǎn)發(fā)到延遲塊D，并且在該塊中將其延遲一個或幾個采樣周期，以便形成延遲的采樣x(n-1)。絕對值塊10、乘法器12以及查找表LUT1對這個延遲的采樣采用與對非延遲的采樣相同的方式來處理。但是，查找表LUT1現(xiàn)在代表的是采樣的多項式T1，而不是T0。如圖7所示，可以包括更多的延遲和查找表。最終，所得到的乘積被在加法器14中彼此相加，從而形成預(yù)失真的信號PD(n)。依照本發(fā)明所使用的查找表進(jìn)行實時的計算，要比為在[1]中使用的輸入信號的每個采樣進(jìn)行的多項式計算有更高的效率。該查找表還可以(通過使用下文所述的訓(xùn)練方法來)進(jìn)行更新，以便追蹤功率放大器特性的緩慢變化。
圖8是包含了功率放大器的基站的示范性實施例的框圖，其中該功率放大器具有依照本發(fā)明的預(yù)失真器。在圖8中，省略了那些不是理解本發(fā)明所必需的元件?；鶐?fù)數(shù)信號x(n)被轉(zhuǎn)發(fā)到依照本發(fā)明的預(yù)失真器30。預(yù)失真的信號在數(shù)字上變頻器32中上變頻到中頻(IF)，并且在D/A轉(zhuǎn)換器34中轉(zhuǎn)換成模擬信號，該模擬信號則又由模擬上變頻器36上變頻到射頻(RF)。RF信號被轉(zhuǎn)發(fā)到功率放大器38，然后經(jīng)過放大的信號被轉(zhuǎn)發(fā)到天線。此外，經(jīng)過放大的RF信號也被轉(zhuǎn)發(fā)到反饋下變頻鏈，所述下變頻鏈包括模擬下變頻器40、A/D轉(zhuǎn)換器42以及數(shù)字下變頻器44。經(jīng)過下變頻的反饋信號y(n)被轉(zhuǎn)發(fā)到訓(xùn)練器46，并且該訓(xùn)練器也接收輸入信號x(n)，以便依照下文所述的數(shù)學(xué)原理來確定預(yù)失真器30中的查找表。
現(xiàn)在將對圖8訓(xùn)練器46中的處理單元48所執(zhí)行的訓(xùn)練方法進(jìn)行更詳細(xì)的描述。為了圖示說明這個訓(xùn)練過程，在這里假設(shè)預(yù)失真器30包括兩個查找表T0和T1(與圖7中的LUT0以及LUT1相對應(yīng)，具有作為例子的一個采樣延遲)。
該訓(xùn)練過程是以測量大批量的預(yù)失真器輸入以及反饋信號對(xn，yn)，n＝1，...，N為基礎(chǔ)的，其中N是批量中信號對的數(shù)量(取決于所需要的準(zhǔn)確度、表條目的數(shù)量等等，并且N通常介于2000與50,000之間)。所測量的采樣對被存儲在存儲器50中。
本發(fā)明提出了一種用于確定查找表的簡單方法。該方法所依據(jù)的基礎(chǔ)是通過基于相應(yīng)迭代LMS(最小均方)的過程來單獨確定每一個查找表的濾波器系數(shù)。這種方法的實例是通過用于兩個表的、基于迭代最小均方的過程來描述的T0i(b)=T0i-1(b)+μ0·1Nb·Σ|xk|∈Mbxk-yk|xk|2·xk*T1i(b)=T1i-1(b)+μ1·1Nb·Σ|xk-1|∈Mbxk-yk|xk-1|2·xk-1*---(3)]]>其中i是迭代下標(biāo)，b標(biāo)識是表箱(bin)，μ1和μ2是與每一個濾波器抽頭相關(guān)聯(lián)的環(huán)路常數(shù)，Nb是批量中存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述信號采樣具有落入圍繞在箱b的中心幅度周圍的窗口Mb內(nèi)的幅度。
*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
從等式(3)中可以注意到，這兩個查找表不但是通過具有相同數(shù)學(xué)形式的等式而以迭代方式求解的，而且還是通過使用單獨的環(huán)路常數(shù)以及不同的輸入采樣(分別是xk和xk-1)來求解的。實數(shù)形式的正環(huán)路常數(shù)μ1和μ2可以是相等的，但是通常是不同的(對T0來說，較大的環(huán)路常數(shù)有可能增加收斂速度)。然而，環(huán)路常數(shù)的總和則應(yīng)該小于1，以確保該過程的穩(wěn)定性。
在達(dá)到收斂之前(也就是從一次迭代到下一次迭代的過程中，所述近似只有微小的變化之前)，該過程可以重復(fù)進(jìn)行。根據(jù)所需要的準(zhǔn)確度，收斂通常是在10～20次迭代之后才達(dá)到的。然而，如果對于準(zhǔn)確度不要求很嚴(yán)格，那么在少量迭代之后即可得到可接受的表。
因此，通過按照上述迭代地來求解等式(3)，可以將訓(xùn)練問題簡化成重復(fù)求解兩個具有形式(3)的等式，這兩個等式僅僅是較低復(fù)雜度的單一表問題。
對首次訓(xùn)練以及對于查找表更新而言，等式(3)都是有效的。如果假設(shè)尚未確定這些表，那么舉例來說，在一開始可以將T0設(shè)置成1，并且可以將T1設(shè)置成0。然而，如果是對表進(jìn)行更新，那么由于當(dāng)前表T0、T1很可能更接近最優(yōu)表，因此可以改為將它們用作初始猜測。
圖9是圖示了依照本發(fā)明的用于雙表預(yù)失真器的訓(xùn)練方法的示范性實施例的流程圖。步驟S1會將表T0和T1的元項設(shè)置成預(yù)定值。步驟S2測量和存儲批量的x和y值。步驟S3使用等式(3)來確定T0和T1的新估計。步驟S4測試這些表是否已經(jīng)收斂。舉例來說，該處理可以按照如下方式進(jìn)行對當(dāng)前估計與先前估計的相應(yīng)條目之間的差值的絕對值(或平方)求和，然后測試所得到的總和是否小于預(yù)定閾值。如果這些表已經(jīng)收斂了，則在步驟S5把當(dāng)前估計提供為最終表。如果這些表尚未收斂，則重復(fù)執(zhí)行步驟S2～S4。
這里所概述的連續(xù)改善表準(zhǔn)確度的迭代方法還可以擴(kuò)展成包含更多的表。可以采用與雙表解決方案相同的方式來包含顧及了其他時間延遲的記憶效應(yīng)的更多表。在這種情況下，該過程可以寫為
T0i(b)=T0i-1(b)+μ0·1Nb·Σ|xk|∈Mbxk-yk|xk|2·xk*T1i(b)=T1i-1(b)+μ1·1Nb·Σ|xk-1|∈Mbxk-1-yk-1|xk-1|2·xk-1*···TQi(b)=TQi-1(b)+μn·1Nb·Σ|xk-Q|∈Mbxk-yk|xk-Q|2·xk-Q*---(4)]]>因此，對于一般延遲q而言，可以得到的是Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·1Nb·Σ|xk-q|∈Mbxk-yk|xk-q|2·xk-q*---(5)]]>如上標(biāo)注的，與這些表相關(guān)聯(lián)的延遲q不必是連續(xù)的整數(shù)，而是可以相差一個以上的采樣周期。
可以通過使用箱b中采樣的平均功率來替換總和的元項中的值|xk-q|2，來簡化等式(5)，由此就避免了除法。這樣就給出以下等式Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·1Nb·Σ|xk-q|∈Mb(xk-yk)·xk-q*---(6)]]>其中u(b)=1|xb|‾2---(7)]]>在這里， 表示箱b的中心幅度。
通過在反饋環(huán)路中插入與預(yù)失真器30具有相同表結(jié)構(gòu)的后置失真器，可以得到上述方法的變體。在圖10中圖示說明了這種實施例，其中后置失真器52插在元件44與50之間。在訓(xùn)練過程中，預(yù)失真器30將會保持不變，相反，則要確定后置失真器52。當(dāng)已確定出后置失真器50中的表已經(jīng)收斂時，就把這些表復(fù)制到預(yù)失真器30。在該實施例中，后置失真器將消除在訓(xùn)練過程中放大器的失真，這是因為預(yù)失真的采樣現(xiàn)在被放大(并且被失真)，然后反向?qū)⑵浜笾檬д嬉宰兓氐筋A(yù)失真的采樣，這樣就消除了放大器的失真。如果x表示的是未經(jīng)放大的預(yù)失真的采樣，y表示的是經(jīng)過后置失真的反饋采樣，那么仍然可以使用相同的等式。
圖11是圖示了依照剛剛描述的、用于兩個表的本發(fā)明變體的訓(xùn)練方法的示范性實施例的流程圖。步驟S10應(yīng)用后置失真器模型。步驟S11將表T0和T1的元項設(shè)置成預(yù)定值。步驟S12測量并存儲批量的x和y值。步驟S13使用等式(3)來確定T0和T1的新估計。步驟S14測試后置失真器模型是否已經(jīng)收斂。舉例來說，該處理可以按照如下方式來進(jìn)行對當(dāng)前估計與先前估計的相應(yīng)條目之間的差值的絕對值(或平方)求和，并且測試所獲取的總和是否小于預(yù)定閾值。如果這些表已經(jīng)收斂，則在步驟S15中將當(dāng)前表的估計復(fù)制到預(yù)失真器。否則的話，則重復(fù)執(zhí)行步驟S13～S14。
在迄今為止所描述的實施例中，都是使用基于多個采樣的平均校正來形成迭代等式的。這樣做需要存儲大量采樣，并且需要更新所有表條目。一種替換的方法是在每一個采樣之后進(jìn)行更新。在這種情況下，只有與當(dāng)前輸入條目所落入的箱b相對應(yīng)的表條目才被更新。對該實施例而言，等式(5)可以簡化成Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·(xk-yk)·xk-q*|xk-q|2:|xk-q|∈Mb---(8)]]>而等式(6)可以簡化成Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·(xk-yk)·xk-q*:|xk-q|∈Mb---(9)]]>該實施例的優(yōu)點在于只需要在批量中存儲最后Q個(最大延遲)采樣對，這只需要較少的存儲器。這種方法對每一個新的采樣通常只需要一次迭代，這是因為處于靜止不變狀態(tài)的當(dāng)前表條目應(yīng)該是非常接近最優(yōu)值的。
在以上的描述中，訓(xùn)練過程已經(jīng)使用了復(fù)數(shù)表示的笛卡爾形式給出了表述的。一種替換方案是執(zhí)行到極坐標(biāo)形式的變換，并且以兩個組成部分的形式來表述該過程的，一個過程代表徑向分量中的迭代，一個過程代表相位分量中的迭代。此外，在給出的例子中，假設(shè)延遲q是正數(shù)或零。然而，負(fù)數(shù)值的q也是可以的。例如，零延遲表可以是濾波器結(jié)構(gòu)中的中間表。
這里所描述的基于查找表的預(yù)失真器可以作為FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)或是ASIC(專用集成電路)來實現(xiàn)。另一種可能方案是使用微處理器或是微型/信號處理器組合以及相應(yīng)的軟件。這些方法的組合也是可行的。如上所述，查找表條目的實際計算可以逐采樣地實時進(jìn)行，也可以采用慢的更新速度以脫機(jī)方式進(jìn)行。
此外，本發(fā)明的特別吸引人的特征在于在只添加表時復(fù)雜度的增長是線性，而不是二次的。這種降低的復(fù)雜度可以用于提升表更新速率，由此得到更準(zhǔn)確的預(yù)失真器。實際上，通過使用依照等式(8)或(9)的過程，在每一個采樣周期中都更新每一個表中的一個條目。
雖然在這里是參考用于每個表的、單獨的基于LMS的迭代過程來對本發(fā)明進(jìn)行描述，但是使用其他迭代過程也是可行的，諸如像RLS(遞歸最小平方)或是基于Kalman的過程。雖然這種方法本身更為復(fù)雜，但是它們也具有收斂速率更快的優(yōu)點。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離附加權(quán)利要求所限定的本發(fā)明范圍的情況下，可以對本發(fā)明做出各種修改和改變。
參考文獻(xiàn)[1]Lei Ding、G.Tong Zhou、Zhengxiang Ma、Dennis R.Morgan、J.Stevenson Kenney、Jaehyeong Kim、Charles R.Giardina(School ofelectrical and computer engineering，Georgia Institute of Technology，Atlanta)，“A robust digital baseband predistorter constructed usingmemory polynomials”，Manuscript submitted to IEEE Trans，onCommunication，2002年3月16日。
J.Kim和K.Konstantinou，“Digital predistortion of widebandsignals based on power amplifier model with memory”，IEE ElectronicsLetters，8th 2001年11月，第37卷第23號。
EP1088390B1，PMC-Sierra Inc.
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，所述FIR濾波器結(jié)構(gòu)包括用于每一個濾波器抽頭的單獨查找表，每一個查找表都代表采用表示輸入信號幅度的變量的離散化多項式，以及用于從每一個濾波器抽頭查找表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，所述濾波器系數(shù)依賴于與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)復(fù)數(shù)信號值的幅度，所述訓(xùn)練方法包括以下步驟存儲測量的未經(jīng)放大的輸入信號采樣以及相應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣；以及使用所述存儲的采樣來通過獨立的迭代過程單獨地確定查找表濾波器系數(shù)。
2.權(quán)利要求1的方法，其中所述迭代過程基于最小均方。
3.權(quán)利要求2的方法，包括以下步驟依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·1Nb·Σ|xk-q|∈Mbxk-yk|xk-q|2·xk-q*]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的預(yù)定常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與功率放大器的輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
4.權(quán)利要求2的方法，包括以下步驟依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)1Nb·Σ|xk-q|∈Mb(xk-yk)·xk-q*u(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
5.權(quán)利要求2的方法，其中包括以下步驟依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·(xk-yk)·xk-q*|xk-q|2:|xk-q|∈Mb]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是所存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
6.權(quán)利要求2的方法，包括以下步驟依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·(xk-yk)·xk-q*:|xk-q|∈Mbu(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk是功率放大器輸入信號采樣，yk-q則是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
7.一種由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的功率放大器預(yù)失真器，所述FIR濾波器結(jié)構(gòu)包括用于每一個濾波器抽頭的單獨查找表，每一個查找表都代表采用表示輸入信號幅度的變量的離散化多項式，以及用于從每一個濾波器抽頭查找表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，所述濾波器系數(shù)依賴于與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)復(fù)數(shù)信號值的幅度，所述預(yù)失真器包括用于存儲測量的未經(jīng)放大的輸入信號采樣以及相應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣的裝置(50)；以及用于使用所述存儲的采樣來通過獨立的迭代過程單獨地確定查找表濾波器系數(shù)的裝置(48)。
8.權(quán)利要求7的預(yù)失真器，包括用于把所述迭代過程實現(xiàn)為基于最小均方的迭代過程的裝置(48，50)。
9.權(quán)利要求8的預(yù)失真器，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·1Nb·Σ|xk-q|∈Mbxk-yk|xk-q|2·xk-q*]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的預(yù)定常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
10.權(quán)利要求8的預(yù)失真器，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)1Nb·Σ|xk-q|∈Mb(xk-yk)·xk-q*u(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
11.權(quán)利要求8的預(yù)失真器，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·(xk-yk)·xk-q*|xk-q|2:|xk-q|∈Mb]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是所存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
12.權(quán)利要求8的預(yù)失真器，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·(xk-yk)·xk-q*:|xk-q|∈Mbu(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk是功率放大器輸入信號采樣，yk-q則是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
13.一種具有由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的預(yù)失真器的功率放大器，所述FIR濾波器結(jié)構(gòu)包括用于每一個濾波器抽頭的單獨查找表，每一個查找表都代表采用表示輸入信號幅度的變量的離散化多項式，以及用于從每一個濾波器抽頭查找表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，所述濾波器系數(shù)依賴于與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)復(fù)數(shù)信號值的幅度，所述預(yù)失真器包括用于存儲測量的未經(jīng)放大的輸入信號采樣以及相應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣的裝置(50)；以及用于使用所述存儲的采樣來通過獨立的迭代過程單獨地確定查找表濾波器系數(shù)的裝置(48)。
14.權(quán)利要求13的功率放大器，包括用于把所述迭代過程實現(xiàn)為基于最小均方的迭代過程的裝置(48，50)。
15.權(quán)利要求14的功率放大器，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·1Nb·Σ|xk-q|∈Mbxk-yk|xk-q|2·xk-q*]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的預(yù)定常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
16.權(quán)利要求14的功率放大器，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)1Nb·Σ|xk-q|∈Mb(xk-yk)·xk-q*u(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
17.權(quán)利要求14的功率放大器，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·(xk-yk)·xk-q*|xk-q|2:|xk-q|∈Mb]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是所存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
18.權(quán)利要求14的功率放大器，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·(xk-yk)·xk-q*:|xk-q|∈Mbu(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk是功率放大器輸入信號采樣，yk-q則是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
19.一種基站，該基站配備具有由FIR濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)成的預(yù)失真器的功率放大器，所述FIR濾波器結(jié)構(gòu)包括用于每一個濾波器抽頭的單獨查找表，每一個查找表都代表采用表示輸入信號幅度的變量的離散化多項式，以及用于從每一個濾波器抽頭查找表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，所述濾波器系數(shù)依賴于與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)復(fù)數(shù)信號值的幅度，所述預(yù)失真器包括用于存儲測量的未經(jīng)放大的輸入信號采樣以及相應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣的裝置(50)；以及用于使用所述存儲的采樣來通過獨立的迭代過程單獨地確定查找表濾波器系數(shù)的裝置(48)。
20.權(quán)利要求19的基站，包括用于把所述迭代過程實現(xiàn)為基于最小均方的迭代過程的裝置(48，50)。
21.權(quán)利要求20的基站，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·1Nb·Σ|xk-q|∈Mbxk-yk|xk-q|2·xk-q*]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的預(yù)定常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
22.權(quán)利要求20的基站，包括依照以下等式來從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算與具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)1Nb·Σ|xk-q|∈Mb(xk-yk)·xk-q*u(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，Nb是所存儲的輸入信號采樣的數(shù)量，所述輸入信號采樣具有處于圍繞在條b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk-q是延遲為q的、存儲的輸入信號采樣，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
23.權(quán)利要求20的基站，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·(xk-yk)·xk-q*|xk-q|2:|xk-q|∈Mb]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是所存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，yk是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
24.權(quán)利要求20的基站，包括依照以下等式從前一個濾波器系數(shù)估計Tqi-1(b)計算具有延遲q和信號幅度箱b的濾波器抽頭相對應(yīng)的精化的濾波器系數(shù)估計Tqi(b)的裝置(48)Tqi(b)=Tqi-1(b)+μq·u(b)·(xk-yk)·xk-q*:|xk-q|∈Mbu(b)=1|xb|‾2]]>其中μq是與濾波器抽頭q相關(guān)聯(lián)的常數(shù)，xk-q是存儲的輸入信號采樣，具有延遲q，并且具有處于圍繞在箱b的中心幅度 周圍的預(yù)定窗口Mb內(nèi)的幅度，xk是功率放大器輸入信號采樣，yk-q則是與輸入信號采樣xk相對應(yīng)的功率放大器輸出信號反饋采樣，*表示的是復(fù)數(shù)共軛。
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，所述FIR濾波器結(jié)構(gòu)包括用于每一個濾波器抽頭的單獨查找表，其中每一個查找表都代表采用表示輸入信號幅度的變量的離散化多項式，還包括用于從每一個濾波器抽頭查找表中選擇濾波器系數(shù)的裝置，所述濾波器系數(shù)依賴于與濾波器抽頭相乘的相應(yīng)復(fù)數(shù)信號值的幅度。用于這種預(yù)失真器的訓(xùn)練方法將表T
文檔編號H03F1/32GK1879294SQ200380110742
公開日2006年12月13日 申請日期2003年11月25日 優(yōu)先權(quán)日2003年11月25日
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