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，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x，以使z＝γx其中γ＞0，是實數(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。
存在兩種不同類型的非線性(a)常識理解下的非線性；其主要造成最終進入圖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的采樣，ξ是預(yù)失真信號的采樣，而Γ是復(fù)增益。Γ通常在比較數(shù)字復(fù)輸入信號x和取自反饋路徑的數(shù)字復(fù)功率放大器輸出信號z時被計算。這個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個采樣時鐘之前的輸入采樣(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。對于這種方法來說重要的一點是找出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，但對于寬帶CDMA信號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IS-95 CDMA信號提供了模擬結(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建模”的優(yōu)點是相應(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]]>的記憶多項式模型類似于Volterra模型，記憶多項式的準(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記憶多項式，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，這是因為它取決于放大器類型，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算預(yù)失真采樣來減少計算工作。

發(fā)明內(nèi)容
改進預(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x0，包括限幅單元，用于通過對輸入信號限幅來產(chǎn)生具有減小的峰值與平均值功率比的信號；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ξ；表示單元，用于按照多項式系數(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ξ來產(chǎn)生被處理信號Z；時間延遲單元，用于補償預(yù)失真信號ξ的處理時間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號ξ’；時間延遲級聯(lián)，用于在整數(shù)采樣時鐘1，2，...n延遲所述被延遲的預(yù)失真信號ξ’，這產(chǎn)生信號ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’；以及適配單元，用于利用被放大信號z和被延遲信號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，其中K＝max(K1，K2)，K1＝0，1，...，K2＝1，2，...
本發(fā)明的優(yōu)點是成本降低且具有較高的效率。只要不達到飽和點，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，并且不受在飽和點以下范圍內(nèi)的公共非線性的影響，即在構(gòu)建放大器時，所關(guān)注的不再是獲得最佳的線性，而是達到盡可能高的輸出功率-以非線性為代價，這是因為它們現(xiàn)在傾向于通過預(yù)失真的較大擴展。


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示出了時間延遲單元。單元D1在一個采樣時鐘延遲信號；處理時間延遲單元以這個時間延遲該信號，即信號從預(yù)失真器到適配單元所用的時間；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，...是在時刻n-k的預(yù)失真信號，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
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)，因為其僅取決于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。該學(xué)習(xí)開始于一組初始值b0，對于運行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是針對實際非線性的測量。其遵循的學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)是找到參數(shù)集b，對此，En→0并且Ln→0。
作為優(yōu)選實施例，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中描述的三次多項式來逼進所述函數(shù)。適配條件是計算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)選實施例的實驗室測量。
圖4和5示出了來自原始功率放大器輸出信號的AM-AM圖和利用函數(shù)A計算的理論輸出信號。該圖示出了在時域中建模的和實際的放大器之間存在可接受的一致性。
這個事實也在圖6對頻域的描述中有所體現(xiàn)沒有預(yù)失真的實際的和建模的放大器輸出，即具有較高功率譜密度的信號，是相當(dāng)一致的(除了半帶效應(yīng)(halfband effect))；來自原始信號的頻譜和來自預(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。這個例子還說明了在非常對抗的條件下所發(fā)明的預(yù)失真系統(tǒng)收斂。
多項式可以通過多維梯度法來被標(biāo)識。預(yù)失真修改復(fù)數(shù)字源信號x，以使z＝γx，其中，γ＞0是實反饋常數(shù)，并且z是來自反饋路徑的復(fù)數(shù)字放大器輸出信號。令預(yù)失真函數(shù)為P(c1，c2，...cL；xn，xn-1，...，xn-k)，其中c1，c2，...，cL是多項式的系數(shù)，并且xn-k，k＝0，1，...，K是在時刻n-k的輸入采樣；采樣xn是在當(dāng)前時刻的采樣。
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)來進行，其中m+1是實際適配步驟，clμ是針對適配步驟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算獲得。本發(fā)明涉及針對多維梯度法計算合適步長δlμ的問題。
從該文獻可以知道，因為不適當(dāng)?shù)牟介L會導(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。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，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，則步長選擇可能計算上較復(fù)雜。另一個缺點是數(shù)學(xué)方法假設(shè)確實存在唯一解，其必須被迭代地確定，即逼近步驟涉及迭代。然而，在實際信息處理的情況下，信號在時間上是無限的，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，并且由于每個框架具有它自己的解，迭代必須服務(wù)于兩個對抗的目標(biāo)對解的逼近和對改變的環(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，即它們在頻率分布上不同，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展有關(guān)擴展的越大，步長就越小。首先，參考步長根據(jù)ξrefm=minl∈{1,...L}meas[dlm(signals)]·δ]]>來計算，其中δ＞0是對所有系數(shù)有效的常數(shù)；‘meas’是對如方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差的更新方向擴展的測量。步長按照δlm=δrefmmeas[dlm(signals)]]]>來定義。
步長的定義確保步長是δ，這針對具有最小擴展值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)，這是因為公式對于所有系數(shù)l＝1，2，...，L都有效。
優(yōu)選的擴展測量是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算工作上不同。
對于具有準(zhǔn)無限持續(xù)時間的信號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,]]>這針對具有初始值σ0d=1,]]>d0＝0的算術(shù)平均的連續(xù)計算，K是要被平均的值的數(shù)量；下標(biāo)m表示平均值的第m個計算。因此，針對測量得出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)計算在多維優(yōu)化問題的情況下使用用于估計步長的梯度方法。
優(yōu)選地，使用步長作為系數(shù)更新方向的權(quán)重?？梢愿鶕?jù)更新方向的擴展來使用測量。
權(quán)利要求
1.一種電子電路，其用于放大輸入信號x0并且包括限幅單元，用于通過對輸入信號x0’限幅，產(chǎn)生具有減少的峰值與平均值功率比的信號x；預(yù)失真器，用于產(chǎn)生預(yù)失真信號ξ，該信號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Z，如被放大的預(yù)失真信號；時間延遲單元，用于補償所述預(yù)失真信號ξ的處理時間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號ξ’；時間延遲級聯(lián)，用于在整數(shù)采樣時鐘1，2，...，n延遲所述預(yù)失真信號ξ’，這產(chǎn)生延遲的信號ξ-1’，ξ-2’，...，ξ-n’；和適配單元，用于利用所述被處理信號Z和被延遲信號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]]>其具有乘法項和加法項，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...，對于該函數(shù)來說，誤差特性En，即在實際失真和模型函數(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，對于每個給定的限幅采樣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，對于每個給定的限幅采樣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的電子電路，其包括限幅單元，其通過對輸入信號限幅來產(chǎn)生具有減小的峰值與平均值功率比的信號；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；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)失真信號來產(chǎn)生被處理信號；時間延遲單元，其補償預(yù)失真信號的處理時間，這產(chǎn)生延遲的預(yù)失真信號；時間延遲級聯(lián)，其在整數(shù)采樣時鐘延遲所延遲的預(yù)失真信號，這產(chǎn)生信號；以及適配單元，其利用被放大信號和被延遲信號來學(xué)習(xí)放大器模型函數(shù)。
文檔編號H03F3/20GK1901362SQ200610107728
公開日2007年1月24日 申請日期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 申請人:阿爾卡特公司