專利名稱：非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置及方法、功率放大器及其預(yù)失真器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般地涉及非線性系統(tǒng)，特別是非線性功率放大器，尤其是無線通信系統(tǒng)的發(fā)射機(jī)(比如基站和移動(dòng)臺(tái))中使用的非線性功率放大器。更具體地說，本發(fā)明涉及非線性系統(tǒng)尤其是非線性功率放大器的逆特性辨識(shí)裝置和方法、功率放大器預(yù)失真器以及使用非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置和預(yù)失真器的功率放大設(shè)備，其主要利用數(shù)字技術(shù)在基帶實(shí)現(xiàn)預(yù)失真，以彌補(bǔ)非線性補(bǔ)功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性。

背景技術(shù)：
作為非線性系統(tǒng)的典型代表，功率放大器是很多電子設(shè)備的重要組成部分，它可以將微弱的電信號(hào)放大，以滿足遠(yuǎn)程傳輸?shù)男枰?。其中，放大的能量來自于直流電源，即功率放大器可以將直流能量轉(zhuǎn)化為交流信號(hào)。
根據(jù)功率放大器的物理特性，隨著輸入信號(hào)的功率由小到大，反映功率放大器的輸入信號(hào)與輸出信號(hào)的功率關(guān)系的特性曲線可以分為線性區(qū)、非線性區(qū)和飽和區(qū)。圖1示出功率放大器PA的非線性輸入輸出信號(hào)特性。在輸入信號(hào)VIN幅度較小的區(qū)域，功率放大器PA的輸出VOUT幾乎是輸入信號(hào)VIN的線性放大，但是隨著輸入信號(hào)VIN幅度的增大，功率放大器PA的非線性特性逐漸明顯直到最后飽和。該非線性表現(xiàn)為在頻域上，由于交調(diào)作用，被放大的信號(hào)的帶外出現(xiàn)頻譜展寬，帶內(nèi)則出現(xiàn)畸變，如圖2所示，顯示了由非線性功率放大器所引起的頻譜展寬。
理想情況下，希望功率放大器僅僅起到線性放大的作用，即輸出信號(hào)只是輸入信號(hào)的簡(jiǎn)單線性放大，因此讓功率放大器工作在線性區(qū)。但是此時(shí)功率放大器將直流信號(hào)轉(zhuǎn)換為交流信號(hào)的效率非常低，造成大量能量的浪費(fèi)，并且需要增加額外的散熱設(shè)備。
因此，一方面為了提高功率放大器的效率，另一方面由于很多現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的信號(hào)都有很大的動(dòng)態(tài)范圍(峰均功率比)，所以功率放大器往往需要在非線性區(qū)工作，從而導(dǎo)致輸出信號(hào)的畸變(在頻域上，帶內(nèi)出現(xiàn)畸變，帶外則出現(xiàn)頻譜展寬)。在功率放大器領(lǐng)域，通常將這種當(dāng)前輸出僅受當(dāng)前輸入影響的非線性功率放大器的畸變稱作功率放大器的無記憶非線性特性。
在眾多克服功率放大器非線性特性的方法中，基帶預(yù)失真是一種備受關(guān)注的方法。如圖3所示，示出用于抵消圖1所示的非線性特性的功率放大器預(yù)失真器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖?；鶐ьA(yù)失真技術(shù)通過使用預(yù)失真器PD模擬功率放大器PA的逆特性，使原始輸入信號(hào)VIN在輸入到功率放大器之前發(fā)生預(yù)畸變，從而補(bǔ)償功率放大器PA的非線性，并在功率放大器的輸出端獲得沒有畸變的放大輸出信號(hào)VOUT。具有預(yù)失真處理功能的功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性直到接近飽和區(qū)之前均表現(xiàn)出非常好的線性特性，如圖4所示，示出設(shè)置有預(yù)失真器的功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖。
但是，大多數(shù)工作良好的預(yù)失真器都針對(duì)單音調(diào)信號(hào)或者窄帶頻率信號(hào)。也就是說，大都用于補(bǔ)償上面所提到的功率放大器的無記憶非線性。然而，隨著信號(hào)的帶寬越來越寬，功率放大器又表現(xiàn)出一定的記憶特性(頻率選擇性)，即當(dāng)前的輸出信號(hào)不僅與當(dāng)前的輸入信號(hào)有關(guān)，還與之前的輸入信號(hào)有關(guān)，如圖5所示，示出具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖。功率放大器的記憶特性在其輸出上表現(xiàn)為載波附近的非對(duì)稱頻譜，如圖6所示，示出由具有記憶特性的非線性功率放大器所放大的信號(hào)的頻譜示意圖。也就是說，盡管載波(期望信號(hào))頻譜是完全對(duì)稱的，但是失真所導(dǎo)致的偽頻譜對(duì)于中心載波來說卻是非對(duì)稱的。
因此，為了準(zhǔn)確地模擬具有上述記憶特性的功率放大器的逆特性，就必須采用更加復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和方法來對(duì)功率放大器的逆特性進(jìn)行建模和參數(shù)估計(jì)，以便實(shí)現(xiàn)預(yù)失真。目前用于同時(shí)補(bǔ)償功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性兩者的技術(shù)主要包括記憶多項(xiàng)式模型和二維查詢表方法。
記憶多項(xiàng)式模型是Volterra模型的簡(jiǎn)化模型。Volterra模型采用Volterra級(jí)數(shù)來對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行精確建模，通過仿真功率放大器的逆Volterra級(jí)數(shù)模型從理論上可以抵消功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性。雖然Volterra模型對(duì)于抵消功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性非常有效，但是其物理實(shí)現(xiàn)幾乎是不可能的，因?yàn)樾枰褂脧?fù)雜的公式，并且需要巨量的數(shù)學(xué)運(yùn)算。為此，提出了簡(jiǎn)化的Volterra模型，即，記憶多項(xiàng)式模型。如圖7所示，示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)使用記憶多項(xiàng)式模型對(duì)具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真處理的示意圖，其中記憶多項(xiàng)式模型使用與當(dāng)前輸入和先前輸入相關(guān)的多項(xiàng)式函數(shù)表示輸出。抵消功率放大器的非線性的能力取決于所使用的先前輸入的數(shù)量和多項(xiàng)式的階數(shù)。精細(xì)地描述功率放大器的非線性特性需要使用含有高階項(xiàng)的多項(xiàng)式，這往往引起大條件數(shù)的矩陣的產(chǎn)生，導(dǎo)致數(shù)值計(jì)算非常困難。
二維查詢表方法則是根據(jù)功率放大器的當(dāng)前輸出與其當(dāng)前輸入和前一輸入之間的關(guān)系，將功率放大器的逆特性制成查詢表，從而在對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行功率放大之前利用從查詢表中得到的加權(quán)系數(shù)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，由此抵消功率放大器的非線性特性。如圖8所示，示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)使用二維查詢表對(duì)具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真處理的示意圖。但是，二維查詢表不僅需要很大的內(nèi)存來存儲(chǔ)大量的預(yù)失真數(shù)據(jù)，而且記憶深度有限，往往只利用當(dāng)前輸入和前一輸入與輸出的關(guān)系對(duì)功率放大器的輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，用于抵消功率放大器的記憶特性。如果需要增加記憶深度，則多維查詢表將變得非常復(fù)雜，而且很難實(shí)現(xiàn)。
對(duì)于類似于非線性功率放大器的其它非線性系統(tǒng)也存在以上類似的技術(shù)問題。


發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置和方法，能夠有效減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備和數(shù)值計(jì)算的要求。
本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種功率放大器逆特性辨識(shí)裝置和方法、功率放大器預(yù)失真器、以及使用功率放大器逆特性辨識(shí)裝置和預(yù)失真器的功率放大設(shè)備，其主要利用數(shù)字技術(shù)在基帶實(shí)現(xiàn)預(yù)失真，以彌補(bǔ)功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性，同時(shí)有效減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備和數(shù)值計(jì)算的要求。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，用于根據(jù)非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)及相應(yīng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，包括查詢表函數(shù)Q{·}生成步驟，根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}；中間預(yù)失真信號(hào)z(n)生成步驟，根據(jù)反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)；濾波函數(shù)F{·}構(gòu)造步驟，根據(jù)中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波函數(shù)F{·}；逆濾波步驟，利用濾波函數(shù)F{·}的參數(shù)按照公式xF(n)＝F-1{x(n)}對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波生成逆濾波信號(hào)xF(n)；以及迭代重復(fù)以上各個(gè)步驟直到滿足設(shè)定的條件為止；其中，查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}代表非線性系統(tǒng)的逆特性。
根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供一種非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，用于根據(jù)非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)及相應(yīng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，包括參數(shù)計(jì)算器，用于對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，生成表示非線性系統(tǒng)的逆特性的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}；以及收斂判決器，用于判定參數(shù)計(jì)算器所生成的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}是否滿足設(shè)定的條件，并控制參數(shù)計(jì)算器迭代計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}；其中所述參數(shù)計(jì)算器包括查詢表生成器，用于根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}；中間預(yù)失真器，用于根據(jù)反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表生成器所計(jì)算的查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)；濾波參數(shù)計(jì)算器，用于根據(jù)中間預(yù)失真器所生成的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波函數(shù)F{·}；以及逆濾波器，用于利用濾波參數(shù)計(jì)算器所構(gòu)造的濾波函數(shù)F{·}按照公式xF(n)＝F-1{x(n)}對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波生成逆濾波信號(hào)xF(n)。
根據(jù)本發(fā)明的再一個(gè)方面，提供一種功率放大器預(yù)失真器，包括地址發(fā)生器，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行取模、量化后轉(zhuǎn)化為查詢表地址；一維查詢表，按照查詢表函數(shù)Q{·}進(jìn)行配置，并根據(jù)地址發(fā)生器輸出的查詢表地址輸出校正因子；乘法器，用于將原始輸入信號(hào)與一維查詢表輸出的校正因子相乘，獲得中間預(yù)失真信號(hào)；以及濾波器，按照濾波函數(shù)F{·}進(jìn)行配置，并對(duì)乘法器所輸出的中間預(yù)失真信號(hào)進(jìn)行濾波，生成預(yù)失真信號(hào)；其中，查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}根據(jù)上面所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法生成或者根據(jù)上面所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置生成。
根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供一種功率放大設(shè)備，包括預(yù)失真模塊，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，輸出預(yù)失真輸入信號(hào)；數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將預(yù)失真模塊所輸出的預(yù)失真輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)；上變頻器，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；功率放大器，用于對(duì)上變頻器輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大并輸出功率放大后的輸出信號(hào)；其中，所述預(yù)失真模塊的結(jié)構(gòu)與前面所限定的功率放大器預(yù)失真器的結(jié)構(gòu)相同。
根據(jù)本發(fā)明的再一個(gè)方面，提供一種功率放大設(shè)備，包括預(yù)失真模塊，其結(jié)構(gòu)與根據(jù)前面所限定的功率放大器預(yù)失真器的結(jié)構(gòu)相同，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，輸出預(yù)失真輸入信號(hào)；數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將預(yù)失真模塊所輸出的預(yù)失真輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)；上變頻器，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；功率放大器，用于對(duì)上變頻器輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大并輸出功率放大后的輸出信號(hào)；定向耦合器，用于將功率放大器的輸出分支為兩路信號(hào)，一路信號(hào)作為輸出信號(hào)進(jìn)行輸出，另一路信號(hào)反饋給衰減器；衰減器，用于接收定向耦合器反饋的信號(hào)，并對(duì)該反饋信號(hào)進(jìn)行衰減；下變頻器，用于將衰減器輸出的衰減信號(hào)下變頻為基帶信號(hào)；模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將下變頻器輸出的基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，作為反饋輸出信號(hào)；延時(shí)器，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行延時(shí)，生成延時(shí)輸入信號(hào)；以及預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器，用于接收模數(shù)轉(zhuǎn)換器所輸出的反饋輸出信號(hào)和延時(shí)器所輸出的延時(shí)輸入信號(hào)，并根據(jù)所接收的反饋輸出信號(hào)和延時(shí)輸入信號(hào)對(duì)查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù)進(jìn)行在線更新。
根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供一種在線更新功率放大設(shè)備的預(yù)失真模塊的參數(shù)的方法，包括步驟 比較功率放大設(shè)備的原始輸入信號(hào)x(n)與反饋輸出信號(hào)，按照下面的公式計(jì)算誤差信號(hào) 其中，F(xiàn){·}、Q{·}、P{·}分別代表濾波器的濾波函數(shù)、查詢表的查詢表函數(shù)、以及功率放大器的放大函數(shù)，而 z(n)＝x(n)·Q([|x(n)|])， 查詢表函數(shù)Q{·}為 Q([|x(n)|])＝[q0，q1，...，qK-1]T 濾波器系數(shù)為 W＝[w1，w2，...，wL-1]T L代表濾波器的記憶深度，[|·|]代表取模和量化；以及 按照下面的公式在線更新查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù) 其中 U＝[μ1，μ1，...，μL-1]T U和μq均為收斂步長。
根據(jù)本發(fā)明的上述非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置和方法、功率放大器預(yù)失真器、以及使用功率放大器逆特性辨識(shí)裝置和預(yù)失真器的功率放大設(shè)備，避免了由于矩陣高條件數(shù)引起的數(shù)值計(jì)算困難。
在下面的說明書部分中給出本發(fā)明的其他方面，其中，詳細(xì)說明用于充分地公開本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，而不對(duì)其施加限定。



下面結(jié)合具體的實(shí)施例，并參照附圖，對(duì)本發(fā)明的上述和其它目的和優(yōu)點(diǎn)做進(jìn)一步的描述。在附圖中，相同的或?qū)?yīng)的技術(shù)特征或部件將采用相同或?qū)?yīng)的附圖標(biāo)記來表示。
圖1是示出功率放大器的輸入輸出信號(hào)的非線性特性的示意圖； 圖2是示出由非線性功率放大器所放大的信號(hào)的頻譜示意圖； 圖3是示出用于抵消圖1所示的非線性特性的功率放大器預(yù)失真器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖； 圖4是示出設(shè)置有預(yù)失真器的功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖； 圖5是示出具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入輸出信號(hào)特性的示意圖； 圖6是示出由具有記憶特性的非線性功率放大器所放大的信號(hào)的頻譜示意圖； 圖7是示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)使用記憶多項(xiàng)式模型對(duì)具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真處理的示意圖； 圖8是示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)使用二維查詢表對(duì)具有記憶特性的非線性功率放大器的輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真處理的示意圖； 圖9是示出利用Hammerstein模型構(gòu)建非線性系統(tǒng)的逆特性的結(jié)構(gòu)示意圖； 圖10是示出本發(fā)明所采用的用于獲得非線性系統(tǒng)的逆特性的間接學(xué)習(xí)法的原理示意圖； 圖11是示出根據(jù)本發(fā)明的間接學(xué)習(xí)法離線獲得非線性系統(tǒng)的逆特性的辨識(shí)裝置的原理示意圖； 圖12是示出根據(jù)本發(fā)明的間接學(xué)習(xí)法離線獲得非線性系統(tǒng)的逆特性的辨識(shí)方法的優(yōu)化處理過程的流程圖； 圖13是示出根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置的方框圖； 圖14是示出用于收集功率放大器的輸入輸出數(shù)據(jù)的裝置結(jié)構(gòu)的方框圖； 圖15是示出根據(jù)本發(fā)明的能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)失真的非線性功率放大設(shè)備的結(jié)構(gòu)方框圖； 圖16是示出根據(jù)本發(fā)明的能夠在線更新升級(jí)預(yù)失真模塊的參數(shù)的功率放大設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理圖；以及 圖17是示出個(gè)人計(jì)算機(jī)的示例性結(jié)構(gòu)的框圖。

具體實(shí)施例方式 下面參照附圖來說明本發(fā)明的實(shí)施例。
本發(fā)明對(duì)于非線性系統(tǒng)逆特性的辨識(shí)基于常用的Hammerstein模型。Hammerstein模型是考慮了非線性系統(tǒng)的記憶特性而建立的一種非線性結(jié)構(gòu)模型，由無記憶非線性模型和線性時(shí)變系統(tǒng)兩部分串聯(lián)構(gòu)成。圖9示出了利用Hammerstein模型90構(gòu)建非線性系統(tǒng)的逆特性的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖9所示，Hammerstein模型90包括地址發(fā)生器91、查詢表(Look-Up Table，LUT)92、FIR(有限沖激響應(yīng))濾波器93以及乘法器95。地址發(fā)生器91根據(jù)輸入信號(hào)x(n)生成用來查詢LUT 92的地址，然后根據(jù)該地址從LUT 92中選擇用復(fù)數(shù)表示的系數(shù)。在將復(fù)數(shù)系數(shù)與輸入信號(hào)x(n)在乘法器95相乘之后，所得到的乘積通過FIR濾波器93進(jìn)行數(shù)字濾波，從而形成最終的預(yù)失真信號(hào)u(n)。這里，用k表示LUT 92的地址。
一維LUT可以用于補(bǔ)償非線性系統(tǒng)的無記憶非線性特性，濾波器用于補(bǔ)償非線性系統(tǒng)的記憶特性，從而避免了占用大量的內(nèi)存和高階多項(xiàng)式的使用，減少了運(yùn)算量。因此，問題轉(zhuǎn)化為如何構(gòu)建該一維LUT和FIR濾波器的參數(shù)，使得二者結(jié)合能夠較好地?cái)M和非線性系統(tǒng)的綜合非線性特性。為此，本發(fā)明采用“間接學(xué)習(xí)法”。圖10示出了本發(fā)明所采用的用于獲得非線性系統(tǒng)的逆特性的間接學(xué)習(xí)法的原理。
通常情況下，非線性系統(tǒng)的特性不會(huì)隨時(shí)間頻繁地發(fā)生變化，因此學(xué)習(xí)算法和辨識(shí)預(yù)失真模型A的模塊可以在收集一些輸入和輸出數(shù)據(jù)樣點(diǎn)(例如n個(gè)輸入數(shù)據(jù)樣點(diǎn)和n個(gè)輸出數(shù)據(jù)樣點(diǎn))后進(jìn)行離線數(shù)據(jù)處理。在進(jìn)行辨識(shí)后，將新參數(shù)發(fā)送到非線性系統(tǒng)的預(yù)失真模型A模塊，以便對(duì)非線性系統(tǒng)的綜合非線性進(jìn)行補(bǔ)償。如圖10所示，這一過程是通過在離線更新數(shù)據(jù)時(shí)，使用所收集的輸入和輸出數(shù)據(jù)樣點(diǎn)，通過極小化誤差信號(hào)e(n)來獲得非線性系統(tǒng)的逆特性(估計(jì)模型A的參數(shù))。在圖10中，x(n)為非線性系統(tǒng)的輸入，y(n)為非線性系統(tǒng)的輸出，G為非線性系統(tǒng)的期望增益系數(shù)，而yG(n)稱為非線性系統(tǒng)的反饋輸出。預(yù)失真模型A模塊可以用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)等各種可編程器件實(shí)現(xiàn)，從而容易地實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)更新非線性系統(tǒng)的時(shí)變參數(shù)等。
圖11示出根據(jù)間接學(xué)習(xí)法離線獲得非線性系統(tǒng)的逆特性的辨識(shí)裝置，即圖10所示的學(xué)習(xí)算法和辨識(shí)預(yù)失真模型A的模塊的原理示意圖。該裝置的原理基于圖10所示的間接學(xué)習(xí)法。圖中的數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊301將收集存儲(chǔ)的非線性系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)送給辨識(shí)模塊300，辨識(shí)模塊300則將這些數(shù)據(jù)映射輸出后與數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊301存儲(chǔ)的非線性系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)經(jīng)加法器306進(jìn)行比較，并用誤差信號(hào)e(n)作為修正辨識(shí)模塊300中參數(shù)的依據(jù)。
辨識(shí)模塊300包含地址發(fā)生器302、查詢表303、乘法器304和雙濾波器305。這里的地址發(fā)生器302、查詢表303、乘法器304和雙濾波器305分別相應(yīng)于圖9所示的地址發(fā)生器91、查詢表92、乘法器95和FIR濾波器93，其具體工作原理將結(jié)合下文具體描述。
根據(jù)圖11可知，誤差信號(hào)e(n)可以表示為 其中x(n)表示圖10所示的輸入信號(hào)。在圖10所示的非線性系統(tǒng)的期望增益為G，非線性系統(tǒng)的輸出為y(n)的情況下，yG(n)可以用下式表示 yG(n)＝y(tǒng)(n)/G (2)

表示辨識(shí)信號(hào)(輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值)，記為 中間預(yù)失真信號(hào)z(n)為 z(n)＝y(tǒng)G(n)·Q([|yG(n)|]) (4) 這里，F(xiàn){·}代表濾波器305的濾波函數(shù)，Q{·}代表查詢表303的查詢表函數(shù)。
[|·|]代表地址發(fā)生器302所執(zhí)行的取模和量化，即 k＝[|yG(n)|]k＝0，...，K-1 (5) k對(duì)應(yīng)查詢表當(dāng)中的一個(gè)地址(例如0～255)。
由此，對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)的問題轉(zhuǎn)化為通過設(shè)計(jì)濾波器305與查詢表303的參數(shù)來極小化誤差信號(hào)e(n)。考慮到e(n)是一個(gè)時(shí)間序列，該辨識(shí)問題可以寫作 這里 為了能有效地極小化函數(shù)E，最好的辦法是聯(lián)合優(yōu)化F{·}和Q{·}。本實(shí)施例提出一種計(jì)算方法，通過交替優(yōu)化計(jì)算F{·}和Q{·}來極小化E，以優(yōu)化得到的F{·}和Q{·}(濾波器305和查詢表303)來逼近非線性系統(tǒng)的逆特性。
首先來分析計(jì)算函數(shù)Q{·}。查詢表的內(nèi)容可以通過分析每個(gè)樣點(diǎn)的增益獲得，這里每個(gè)樣點(diǎn)的增益可表示為 gp(n)＝x(n)/yG(n) (8) 也就是說，每一個(gè)gp(n)對(duì)應(yīng)一個(gè)yG(n)，也就對(duì)應(yīng)一個(gè)查詢表當(dāng)中的地址k，將具有相同地址k值的gp(n)歸為一類(劃入一個(gè)組)，將其記作 GPk＝[gp(i)，...gp(j)]0＜k＜K-1， 1＜i，j＜N(9) 將每個(gè)組內(nèi)的gp(n)分別對(duì)模值和相位取平均，可以獲得折衷的增益特性，即 gk＝mean(|GPk|) (10) pk＝mean(∠GPk) (11) 于是，可以獲得查詢表函數(shù)Q{·} Q{·}＝Gain⊙exp(j·Phase) (12) 其中 Gain＝[g0，...，gi，...]T (13) Phase＝[p0，...pi，...]T(14) 并且，⊙表示Hadamard乘積，上標(biāo)T表示將矩陣轉(zhuǎn)置。
在根據(jù)公式(12)獲得查詢表函數(shù)Q{·}后，可以根據(jù)公式(4)計(jì)算中間預(yù)失真信號(hào)z(n)。
應(yīng)該指出的是，在上面計(jì)算折衷增益特性的時(shí)候，選擇的是每個(gè)組內(nèi)gp(n)的模值和相位各自的平均值。當(dāng)然也可以使用其它本領(lǐng)域技術(shù)人員公知的算法來獲得該折衷的增益特性，比如中值法、最小二乘法等等，在此省略具體的相關(guān)描述。
下面分析計(jì)算濾波函數(shù)F{·}，這可以通過最小二乘法獲得。在得到中間預(yù)失真信號(hào)z(n)后，為了獲得最優(yōu)的濾波函數(shù)F{·}以逼近輸入信號(hào)x(n)，可根據(jù)最小二乘法得到濾波器系數(shù) W＝(ZMHZM)-1·ZMH·X (15) 其中 X＝[x(1)，x(2)，...，x(N)]T(16) 這里，N是收集的數(shù)據(jù)的長度，L是FIR濾波器的階數(shù)(記憶深度)。
在根據(jù)公式(15)計(jì)算得到濾波器的參數(shù)W后，濾波函數(shù)F{·}用矩陣和向量形式可以表示為 F{z(n)}＝ZM·W(18) 然后，根據(jù)公式(3)和公式(18)可以得到輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值

從而根據(jù)公式(1)計(jì)算誤差信號(hào)e(n)。如果誤差信號(hào)e(n)滿足設(shè)定的條件，則認(rèn)為輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值

滿足要求。這意味著當(dāng)前所使用的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}很好地?cái)M和了非線性系統(tǒng)的特性，可以用作圖10所示的預(yù)失真模型A的參數(shù)。
另一方面，如果誤差信號(hào)e(n)不滿足設(shè)定的條件，則輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值

不能滿足要求，需要對(duì)查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}進(jìn)行進(jìn)一步的修正。此時(shí)，利用濾波器305對(duì)輸入信號(hào)x(n)按照下式進(jìn)行逆濾波得到逆濾波信號(hào)xF(n) xF(n)＝F-1{x(n)} (19) 然后，使用該逆濾波信號(hào)xF(n)代替公式(8)中的原始輸入信號(hào)x(n)與非線性系統(tǒng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)一起，利用公式(4)、(5)以及公式(12)至公式(18)重新計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}。接著，再根據(jù)公式(1)計(jì)算誤差信號(hào)e(n)，直到滿足設(shè)定的條件為止。
這里，設(shè)定的條件可以為在獲得誤差信號(hào)e(n)后，檢查下面的公式(20)所示的標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE是否收斂或者判斷迭代次數(shù)是否大于某個(gè)門限值。
當(dāng)然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，設(shè)定的條件不僅限于這里所提到的標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE，也可以是其它的判定標(biāo)準(zhǔn)，比如均方誤差MSE、峰值均方誤差PMSE等等。
圖12示出了由圖11所示的辨識(shí)模塊300執(zhí)行的優(yōu)化處理過程的流程圖，即如何根據(jù)非線性系統(tǒng)的輸入信號(hào)x(n)和輸出信號(hào)y(n)來獲得用于表征非線性系統(tǒng)的逆特性的查詢表303函數(shù)Q{·}和濾波器305的函數(shù)F{·}。
如圖12所示，首先在步驟S1201獲取非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)，以及經(jīng)過非線性系統(tǒng)處理、然后經(jīng)過反饋和衰減所得到的由辨識(shí)模塊300處理的輸出信號(hào)yG(n)。
接著，在步驟S1202將輸出信號(hào)yG(n)逐個(gè)樣點(diǎn)地進(jìn)行取模與量化操作，根據(jù)公式(5)獲得與每個(gè)樣點(diǎn)的輸出信號(hào)yG(n)對(duì)應(yīng)的地址編號(hào)k。之后，在步驟S1203，設(shè)定初始標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE0，并令迭代變量i＝0。
然后，在步驟S1204根據(jù)公式(8)～(14)進(jìn)行分組與平均，獲得查詢表函數(shù)Q{·}。首先，根據(jù)公式(8)獲得逐點(diǎn)增益gp(n)，并根據(jù)公式(9)將逐個(gè)樣點(diǎn)增益按照對(duì)應(yīng)的輸出信號(hào)地址劃分成若干組。接著，根據(jù)(10)～(14)獲取查詢表函數(shù)Q{·}。
在計(jì)算獲得查詢表函數(shù)Q{·}之后，在步驟S1205，根據(jù)公式(4)計(jì)算中間預(yù)失真信號(hào)z(n)。之后，在步驟1206對(duì)迭代變量i遞增1，即i＝i+1。
然后，在步驟S1206進(jìn)行濾波器設(shè)計(jì)獲得濾波函數(shù)F{·}，并計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi。首先，根據(jù)公式(17)構(gòu)造濾波矩陣ZM并根據(jù)公式(15)獲得濾波函數(shù)F{·}。然后根據(jù)公式(3)和公式(18)計(jì)算輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值

并根據(jù)公式(20)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi。
在獲得標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi之后，在步驟S1208判斷是否標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi收斂或者迭代次數(shù)是否大于某個(gè)門限值。如果是，則處理流程前進(jìn)到步驟S1209，將當(dāng)前的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}輸出給現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA，以便從硬件上實(shí)現(xiàn)預(yù)失真器。
如果在步驟S1208的判斷結(jié)果表明標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi不收斂并且迭代次數(shù)不大于某個(gè)門限值，則處理流程前進(jìn)到步驟S1210，利用濾波器對(duì)輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波得到xF(n)＝F-1{x(n)}。
然后，處理流程返回到步驟S1204，重復(fù)迭代執(zhí)行步驟S1204～S1208。使用該逆濾波信號(hào)xF(n)代替公式(8)中的原始輸入信號(hào)x(n)與非線性系統(tǒng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)一起，利用公式(4)、(5)以及公式(12)至公式(18)重新計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}。接著，再根據(jù)公式(20)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi，直到標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSEi收斂或者迭代次數(shù)大于某個(gè)門限值為止。
下面將詳細(xì)描述實(shí)現(xiàn)上述辨識(shí)方法的優(yōu)選非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置的結(jié)構(gòu)。如圖13所示，示出根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置的方框圖。
在圖13所示的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備810中存儲(chǔ)有原始輸入信號(hào)x(n)和經(jīng)過衰減的反饋輸出信號(hào)yG(n)，這些信號(hào)被送給參數(shù)計(jì)算器800。參數(shù)計(jì)算器800包括地址發(fā)生器801、查詢表生成器802、濾波參數(shù)計(jì)算器803、中間預(yù)失真器804、濾波器805、逆濾波器806以及選擇器807等單元。
反饋輸出信號(hào)yG(n)輸入?yún)?shù)計(jì)算器800后，由地址發(fā)生器801按照公式(5)轉(zhuǎn)換為地址k。所轉(zhuǎn)換的地址k和反饋輸出信號(hào)yG(n)一起被輸入到查詢表生成器802。另外，查詢表生成器802還輸入來自選擇器807的信號(hào)x(n)或逆濾波信號(hào)xF(n)，并根據(jù)公式(8)～(14)生成查詢表函數(shù)Q{·}，將所生成的查詢表函數(shù)Q{·}輸出到中間預(yù)失真器804。
中間預(yù)失真器804接收來自查詢表生成器802的查詢表函數(shù)Q{·}和反饋輸出信號(hào)yG(n)，從而根據(jù)公式(4)生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)，并將所生成的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)分別輸出到濾波參數(shù)計(jì)算器803和濾波器805。
濾波參數(shù)計(jì)算器803接收來自中間預(yù)失真器804的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)，并根據(jù)公式(15)～(18)生成濾波函數(shù)F{·}。所生成的濾波函數(shù)F{·}分別輸出到濾波器805和逆濾波器806。
濾波器805根據(jù)濾波參數(shù)計(jì)算器803所生成的濾波函數(shù)F{·}，根據(jù)公式(3)對(duì)中間預(yù)失真器804所生成的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)進(jìn)行處理生成原始輸入信號(hào)的估計(jì)值

并將所生成的原始輸入信號(hào)的估計(jì)值

輸出到NMSE計(jì)算器808。
NMSE計(jì)算器808接收濾波器805所生成的原始輸入信號(hào)的估計(jì)值

和原始輸入信號(hào)x(n)，并按照公式(20)計(jì)算輸出標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE到收斂判決器811。
與濾波器805對(duì)稱設(shè)置的逆濾波器806也接收來自濾波參數(shù)計(jì)算器803的濾波函數(shù)F{·}，并使用該濾波函數(shù)F{·}對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波，輸出逆濾波信號(hào)xF(n)到選擇器807。
選擇器807用于選擇原始輸入信號(hào)x(n)和逆濾波信號(hào)xF(n)，根據(jù)需要將二者之一輸出到查詢表生成器802。具體地說，一般情況下在第一次迭代計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}時(shí)，選擇器807將原始輸入信號(hào)x(n)輸出到查詢表生成器802，但在之后的迭代計(jì)算中選擇逆濾波器806所生成的逆濾波信號(hào)xF(n)輸出到查詢表生成器802。
收斂判決器811記錄標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE和迭代步數(shù)，并以標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE或者迭代步數(shù)作為判定條件。如果不滿足判定條件，即，如果標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE沒有收斂或者迭代步數(shù)不超過預(yù)定閾值，則收斂判決器811控制參數(shù)計(jì)算器800反復(fù)迭代執(zhí)行上述過程。如果滿足判定條件，即，如果標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE收斂或者迭代步數(shù)超過了預(yù)定閾值，則收斂判決器811控制參數(shù)計(jì)算器800輸出最新計(jì)算得到的濾波函數(shù)F{·}和查詢表函數(shù)Q{·}。
下面將以非線性功率放大器為例具體說明如何利用上面所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法和辨識(shí)裝置來對(duì)功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性進(jìn)行補(bǔ)償，從而擴(kuò)展其線性放大區(qū)。也就是說，如何利用上面所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法和辨識(shí)裝置來對(duì)非線性功率放大器進(jìn)行預(yù)失真。
首先需要對(duì)非線性功率放大器的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，以便對(duì)其逆特性進(jìn)行辨識(shí)。圖14示出了用于收集功率放大器的輸入輸出數(shù)據(jù)的裝置結(jié)構(gòu)的方框圖。需要指出的是，這里的功率放大器是以通信系統(tǒng)中基站和移動(dòng)臺(tái)的發(fā)射機(jī)所常用的功率放大器為例進(jìn)行說明的，當(dāng)然該功率放大器也可以應(yīng)用到其它場(chǎng)合中。
如圖14所示，該用于收集功率放大器的輸入輸出數(shù)據(jù)的裝置包括數(shù)模轉(zhuǎn)換器101，用于將數(shù)字輸入信號(hào)x(n)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)(為基帶信號(hào))；上變頻器102，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器101輸出的基帶信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；功率放大器103，用于對(duì)上變頻器102輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大；定向耦合器104，用于將功率放大器103的輸出分支為兩路信號(hào)，一路信號(hào)作為輸出信號(hào)y(n)進(jìn)行輸出，另一路信號(hào)反饋給衰減器105；衰減器105，用于接收定向耦合器104反饋的功率放大器103的輸出，并對(duì)該反饋信號(hào)進(jìn)行衰減；下變頻器106，用于將衰減器105輸出的衰減信號(hào)下變頻為基帶信號(hào)；模數(shù)轉(zhuǎn)換器107，用于將下變頻器106進(jìn)行下變頻所得到的基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，即，反饋輸出信號(hào)yG(n)；以及數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊100，用于收集存儲(chǔ)原始輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)。數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊100中所存儲(chǔ)的原始輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)用向量形式表示如下 X＝[x(1)，x(2)，......，x(n)](21) YG＝[yG(1)，yG(2)，......，yG(n)](22) 在使用圖14所示的裝置收集了功率放大器的原始輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)之后，可以使用圖12所示的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法或圖13所示的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置對(duì)該功率放大器的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，從而獲得濾波函數(shù)F{·}和查詢表函數(shù)Q{·}。
在獲得濾波函數(shù)F{·}和查詢表函數(shù)Q{·}之后，就可以構(gòu)建功率放大器的預(yù)失真模塊并用來對(duì)功率放大器的輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行預(yù)失真，從而使功率放大器獲得良好的線性輸出。圖15示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)失真的非線性功率放大設(shè)備的結(jié)構(gòu)方框圖。
如圖15所示，該能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)失真的非線性功率放大設(shè)備包括預(yù)失真模塊400，用于對(duì)輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行預(yù)失真，輸出預(yù)失真信號(hào)；數(shù)模轉(zhuǎn)換器405，用于將預(yù)失真模塊400所輸出的預(yù)失真信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)(為基帶信號(hào))；上變頻器406，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器405輸出的基帶信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；功率放大器407，用于對(duì)上變頻器406輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大并輸出功率放大后的輸出信號(hào)y(n)。此時(shí)，功率放大設(shè)備所輸出的信號(hào)y(n)已經(jīng)消除了功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性，具有良好的線性特性。
圖15所示的預(yù)失真模塊400包括地址發(fā)生器401，用于對(duì)輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行取模、量化后轉(zhuǎn)化為查詢表地址；一維查詢表402，按照根據(jù)上面所述的辨識(shí)方法或辨識(shí)裝置所得到的查詢表函數(shù)Q{·}進(jìn)行配置，并根據(jù)地址發(fā)生器401輸出的查詢表地址輸出校正因子；乘法器403，用于將原始輸入信號(hào)x(n)與一維查詢表402輸出的校正因子相乘，得到中間預(yù)失真信號(hào)；以及濾波器404，按照利用上面所述的辨識(shí)方法或辨識(shí)裝置得到的濾波函數(shù)F{·}進(jìn)行配置，并對(duì)乘法器403所輸出的中間預(yù)失真信號(hào)進(jìn)行濾波完成預(yù)失真，輸出預(yù)失真信號(hào)到數(shù)模轉(zhuǎn)換器405。
另外，也可以將圖14所示的用于收集功率放大器的輸入輸出數(shù)據(jù)的裝置中的定向耦合器104、衰減器105、下變頻器106、模數(shù)轉(zhuǎn)換器107、以及數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊100結(jié)合到圖15所示的功率放大設(shè)備中，以便構(gòu)成具有數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)功能和預(yù)失真功能兩者的功率放大設(shè)備。
根據(jù)如上配置的具有預(yù)失真模塊的非線性功率放大設(shè)備，利用數(shù)字技術(shù)在基帶實(shí)現(xiàn)了預(yù)失真，不僅能夠彌補(bǔ)功率放大器的無記憶非線性特性和記憶特性，而且能夠有效減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的容量要求并大大降低了對(duì)數(shù)值計(jì)算的要求。
上面所描述的是利用事先收集存儲(chǔ)的功率放大器的輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)功率放大器的逆特性進(jìn)行離線辨識(shí)，然后根據(jù)辨識(shí)結(jié)果配置功率放大器的預(yù)失真模塊。
但是，正如在前文中所提到的，非線性功率放大器作為一種非線性系統(tǒng)，其輸出特性會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生變化。雖然這種變化短時(shí)間內(nèi)并不顯著，但是隨著時(shí)間的延長其特性必然發(fā)生變化，因而最好定時(shí)對(duì)功率放大器的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，以便使其輸出總是表現(xiàn)出良好的線性形態(tài)。
為了避免定期辨識(shí)功率放大器的逆特性并定期更新其預(yù)失真模塊的參數(shù)所帶來的煩瑣工作，本實(shí)施例還提出一種在線更新升級(jí)預(yù)失真模塊的參數(shù)的功率放大方法和設(shè)備。如圖16所示，示出了根據(jù)本發(fā)明的能夠在線更新升級(jí)預(yù)失真模塊的參數(shù)的功率放大設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理圖。
圖16所示的功率放大設(shè)備包括預(yù)失真模塊400、數(shù)模轉(zhuǎn)換器405、上變頻器406、功率放大器407、定向耦合器104、衰減器105、下變頻器106、模數(shù)轉(zhuǎn)換器107、預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600、以及延時(shí)器601。除了預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600和延時(shí)器601以外，其余的各個(gè)單元分別與圖14和圖15所示的相應(yīng)單元的結(jié)構(gòu)相同，并用相同的附圖標(biāo)記表示，在此省略其詳細(xì)描述。
在圖16所示的具有在線更新預(yù)失真模塊的功率放大設(shè)備中，首先原始數(shù)字輸入信號(hào)x(n)輸入預(yù)失真模塊400，經(jīng)地址發(fā)生器401取模、量化后轉(zhuǎn)換為查詢表地址。根據(jù)該查詢表地址從一維查詢表402中讀取校正因子，并將該校正因子與原始數(shù)字輸入信號(hào)x(n)在乘法器403中相乘。相乘后的結(jié)果再經(jīng)濾波器404進(jìn)行濾波完成預(yù)失真處理，生成預(yù)失真信號(hào)。接著，預(yù)失真信號(hào)經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器405和上變頻器406變?yōu)樯漕l模擬信號(hào)，發(fā)送給功率放大器407進(jìn)行功率放大并輸出放大后的信號(hào)y(n)。
放大后的輸出信號(hào)y(n)經(jīng)定向耦合器104反饋回來，然后經(jīng)衰減器105衰減，之后下變頻器106將信號(hào)下變頻到基帶，再由模數(shù)變換器107將基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并輸入到預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600中。
原始的數(shù)字輸入信號(hào)x(n)則有一路經(jīng)過延時(shí)器601延時(shí)后也輸入到預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600中。預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600相當(dāng)于圖11所示的辨識(shí)模塊300，并且根據(jù)下面的算法更新預(yù)失真模塊400中的濾波函數(shù)F{·}和查詢表函數(shù)Q{·}。
從圖16中可以推導(dǎo)出，將原始的數(shù)字輸入信號(hào)x(n)與反饋回來的數(shù)字輸出信號(hào)相比較可以得到誤差信號(hào) 其中，P{·}代表功率放大器函數(shù)，而 z(n)＝x(n)·Q([|x(n)|]) (24) 查詢表函數(shù)Q{·}可以寫作 Q([|x(n)|])＝[q0，q1，...，qK-1]T(25) 濾波器系數(shù)可以整理為 W＝[w1，w2，...，wL-1]T (26) L仍然代表記憶深度。
于是查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù)可以按照下式更新 其中 U＝[μ1，μ1，...，μL-1]T (28) U和μq都是收斂步長。
當(dāng)然，預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600也可以按照前面所述的非線性逆特性辨識(shí)方法利用最新獲取的原始輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)功率放大器的逆特性進(jìn)行在線辨識(shí)，以獲取實(shí)時(shí)的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}。
在獲得了新的查詢表函數(shù)和濾波函數(shù)后，就可以對(duì)預(yù)失真模塊400中的相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行修改，在此省略了由圖16所示的預(yù)失真模塊400和預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器600所執(zhí)行的處理方法的流程的詳細(xì)描述。
根據(jù)本實(shí)施例所公開的辨識(shí)裝置及辨識(shí)方法，不僅能夠同時(shí)減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備和數(shù)值計(jì)算的要求，而且能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)失真模塊參數(shù)的在線更新，從而實(shí)時(shí)保證了功率放大器的線性特性。
上面以非線性功率放大器作為示例詳細(xì)描述了如何對(duì)時(shí)變非線性系統(tǒng)進(jìn)行離線和在線逆特性辨識(shí)，并根據(jù)辨識(shí)結(jié)果對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)失真。
如上所述，本發(fā)明采用一個(gè)一維查詢表和有限沖激響應(yīng)(FIR)濾波器串聯(lián)來描述功率放大器的非線性特性，從而避免了應(yīng)用記憶多項(xiàng)式模型中所使用的很多高階項(xiàng)來精確描述功率放大器的非線性特性，因?yàn)楦唠A項(xiàng)的使用往往導(dǎo)致相應(yīng)地矩陣的條件數(shù)很高，給精確獲取記憶多項(xiàng)式參數(shù)和預(yù)失真帶來了困難。而且，根據(jù)本發(fā)明的功率放大器預(yù)失真器、以及使用功率放大器逆特性辨識(shí)裝置和預(yù)失真器的功率放大設(shè)備采用的是一維查詢表，大大節(jié)省了內(nèi)存需要。
另外，還應(yīng)該指出的是，上述系列處理和裝置也可以通過軟件和/或固件實(shí)現(xiàn)。在通過軟件和/或固件實(shí)現(xiàn)的情況下，從存儲(chǔ)介質(zhì)或網(wǎng)絡(luò)向具有專用硬件結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)，例如圖17所示的通用個(gè)人計(jì)算機(jī)700安裝構(gòu)成該軟件的程序，該計(jì)算機(jī)在安裝有各種程序時(shí)，能夠執(zhí)行各種功能等等。
在圖17中，中央處理單元(CPU)701根據(jù)只讀存儲(chǔ)器(ROM)702中存儲(chǔ)的程序或從存儲(chǔ)部分708加載到隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)703的程序執(zhí)行各種處理。在RAM 703中，也根據(jù)需要存儲(chǔ)當(dāng)CPU 701執(zhí)行各種處理等等時(shí)所需的數(shù)據(jù)。
CPU 701、ROM 702和RAM 703經(jīng)由總線704彼此連接。輸入/輸出接口705也連接到總線704。
下述部件連接到輸入/輸出接口705輸入部分706，包括鍵盤、鼠標(biāo)等等；輸出部分707，包括顯示器，比如陰極射線管(CRT)、液晶顯示器(LCD)等等，和揚(yáng)聲器等等；存儲(chǔ)部分708，包括硬盤等等；和通信部分709，包括網(wǎng)絡(luò)接口卡比如LAN卡、調(diào)制解調(diào)器等等。通信部分709經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)比如因特網(wǎng)執(zhí)行通信處理。
根據(jù)需要，驅(qū)動(dòng)器710也連接到輸入/輸出接口705?？刹鹦督橘|(zhì)711比如磁盤、光盤、磁光盤、半導(dǎo)體存儲(chǔ)器等等根據(jù)需要被安裝在驅(qū)動(dòng)器710上，使得從中讀出的計(jì)算機(jī)程序根據(jù)需要被安裝到存儲(chǔ)部分708中。
在通過軟件實(shí)現(xiàn)上述系列處理的情況下，從網(wǎng)絡(luò)比如因特網(wǎng)或存儲(chǔ)介質(zhì)比如可拆卸介質(zhì)711安裝構(gòu)成軟件的程序。
本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這種存儲(chǔ)介質(zhì)不局限于圖17所示的其中存儲(chǔ)有程序、與設(shè)備相分離地分發(fā)以向用戶提供程序的可拆卸介質(zhì)711。可拆卸介質(zhì)711的例子包含磁盤(包含軟盤(注冊(cè)商標(biāo)))、光盤(包含光盤只讀存儲(chǔ)器(CD-ROM)和數(shù)字通用盤(DVD))、磁光盤(包含迷你盤(MD)(注冊(cè)商標(biāo)))和半導(dǎo)體存儲(chǔ)器?；蛘撸鎯?chǔ)介質(zhì)可以是ROM 702、存儲(chǔ)部分708中包含的硬盤等等，其中存有程序，并且與包含它們的設(shè)備一起被分發(fā)給用戶。
還需要指出的是，執(zhí)行上述系列處理的步驟可以自然地按照說明的順序按時(shí)間順序執(zhí)行，但是并不需要一定按照時(shí)間順序執(zhí)行。某些步驟可以并行或彼此獨(dú)立地執(zhí)行。
雖然已經(jīng)詳細(xì)說明了本發(fā)明及其優(yōu)點(diǎn)，但是應(yīng)當(dāng)理解在不脫離由所附的權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下可以進(jìn)行各種改變、替代和變換。而且，本申請(qǐng)的術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
權(quán)利要求
1.一種非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，用于根據(jù)非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)及相應(yīng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，包括
查詢表函數(shù)Q{·}生成步驟，根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}；
中間預(yù)失真信號(hào)z(n)生成步驟，根據(jù)反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)；
濾波函數(shù)F{·}構(gòu)造步驟，根據(jù)中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波函數(shù)F{·}；
逆濾波步驟，利用濾波函數(shù)F{·}按照公式xF(n)＝F-1{x(n)}對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波生成逆濾波信號(hào)xF(n)；以及
迭代重復(fù)以上各個(gè)步驟直到滿足設(shè)定的條件為止；
其中，查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}代表非線性系統(tǒng)的逆特性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中在第一次生成查詢表函數(shù)Q{·}時(shí)，以原始輸入信號(hào)x(n)作為逆濾波信號(hào)xF(n)與反饋輸出信號(hào)yG(n)一起計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中所述設(shè)定的條件為確定下面的公式所示的標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE收斂或者迭代次數(shù)大于預(yù)定門限值，
公式中
為根據(jù)下面的公式使用濾波函數(shù)F{·}和中間預(yù)失真信號(hào)z(n)生成的原始輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，還包括取模與量化步驟，根據(jù)下面的公式將反饋輸出信號(hào)yG(n)量化為查詢表中的某一個(gè)地址k，
k＝[|yG(n)|]k＝0，...，K-1
其中，[|·|]代表取模和量化。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中查詢表函數(shù)Q{·}生成步驟包括
按照公式gp(n)＝xF(n)/yG(n)計(jì)算每個(gè)樣點(diǎn)的增益；
將具有相同地址的gp(n)按照下面的公式劃分為一個(gè)組，
GPk＝[gp(i)，...gp(j)]0＜k＜K-1，
1＜i，j＜N
以便與查詢表中的一個(gè)地址k相對(duì)應(yīng)；以及
獲得每個(gè)組的增益，從而生成查詢表函數(shù)Q{·}。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中獲得每個(gè)組的增益的步驟包括
將每個(gè)組內(nèi)的gp(n)按照下面的公式分別對(duì)模值和相位取平均，
gk＝mean(|GPk|)
pk＝mean(∠GPk)
從而獲得查詢表函數(shù)Q{·}
Q{·}＝Gain⊙exp(j·Phase)
其中
Gain＝[g0，...，gi，...]T
Phase＝[p0，...pi，...]T
⊙表示Hadamard乘積，上標(biāo)T表示將矩陣轉(zhuǎn)置。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中在中間預(yù)失真信號(hào)z(n)生成步驟中，按照下面的公式使用反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)
z(n)＝y(tǒng)G(n)·Q([|yG(n)|])。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中在濾波函數(shù)F{·}構(gòu)造步驟中，按照下面的公式使用中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波系數(shù)
W＝(ZMHZM)-1·ZMH·X
其中
X＝[x(1)，x(2)，...，x(N)]T
N是收集的數(shù)據(jù)的長度，L是濾波的階數(shù)，從而濾波函數(shù)F{·}用矩陣和向量形式表示為
F{z(n)}＝ZM·W。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中在滿足設(shè)定的條件時(shí)將查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}輸出作為非線性系統(tǒng)的逆特性。
10.根據(jù)權(quán)利要求1～9任一所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，其中反饋輸出信號(hào)yG(n)按照下面的公式生成
yG(n)＝y(tǒng)(n)/G
G為非線性系統(tǒng)的期望增益，y(n)為非線性系統(tǒng)的輸出。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法，還包括數(shù)據(jù)收集步驟，用于對(duì)非線性系統(tǒng)施加特定的原始輸入信號(hào)x(n)并獲取相應(yīng)的輸出信號(hào)y(n)。
12.一種非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，用于根據(jù)非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)及相應(yīng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，包括
參數(shù)計(jì)算器，用于對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)，生成表示非線性系統(tǒng)的逆特性的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}；以及
收斂判決器，用于判定參數(shù)計(jì)算器所生成的查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}是否滿足設(shè)定的條件，并控制參數(shù)計(jì)算器迭代計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}；
其中，所述參數(shù)計(jì)算器包括
查詢表生成器，用于根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}；
中間預(yù)失真器，用于根據(jù)反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表生成器所計(jì)算的查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)；
濾波參數(shù)計(jì)算器，用于根據(jù)中間預(yù)失真器所生成的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波函數(shù)F{·}；以及
逆濾波器，用于利用濾波參數(shù)計(jì)算器所構(gòu)造的濾波函數(shù)F{·}按照公式xF(n)＝F-1{x(n)}對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波生成逆濾波信號(hào)xF(n)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，還包括選擇器，用于在第一次生成查詢表函數(shù)Q{·}時(shí)，選擇原始輸入信號(hào)x(n)作為逆濾波信號(hào)xF(n)輸入到查詢表生成器，使查詢表生成器根據(jù)原始輸入信號(hào)x(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)來計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}，以及在之后生成查詢表函數(shù)Q{·}時(shí)，選擇逆濾波器所生成的逆濾波信號(hào)xF(n)輸入到查詢表生成器，使查詢表生成器根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，還包括
濾波器，用于根據(jù)公式使用濾波參數(shù)計(jì)算器所構(gòu)造的濾波函數(shù)F{·}和中間預(yù)失真信號(hào)z(n)生成原始輸入信號(hào)x(n)的估計(jì)值
標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE計(jì)算器，用于按照下面的公式計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE
其中，收斂判決器根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)均方誤差NMSE是否收斂或者迭代次數(shù)大于預(yù)定門限值來判定是否滿足設(shè)定的條件。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，還包括地址發(fā)生器，用于根據(jù)下面的公式將反饋輸出信號(hào)yG(n)量化為查詢表生成器所生成的查詢表中的某一個(gè)地址k，
k＝[|yG(n)|]k＝0，...，K-1
其中，[|·|]代表取模和量化。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中查詢表生成器被配置成
按照公式gp(n)＝xF(n)/yG(n)計(jì)算每個(gè)樣點(diǎn)的增益；
將具有相同地址的gp(n)按照下面的公式劃分為一個(gè)組，
GPk＝[gp(i)，...gp(j)]0＜k＜K-1，
1＜i，j＜N
以便與查詢表中的一個(gè)地址k相對(duì)應(yīng)；以及
獲得每個(gè)組的增益，從而生成查詢表函數(shù)Q{·}。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中查詢表生成器被配置成
將每個(gè)組內(nèi)的gp(n)按照下面的公式分別對(duì)模值和相位取平均，
gk＝mean(|GPk|)
pk＝mean(∠GPk)
從而獲得查詢表函數(shù)Q{·}
Q{·}＝Gain⊙exp(j·Phase)
其中
Gain＝[g0，...，gi，...]T
Phase＝[p0，...pi，...]T
⊙表示Hadamard乘積，上標(biāo)T表示將矩陣轉(zhuǎn)置。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中中間預(yù)失真器按照下面的公式使用反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表生成器所計(jì)算的查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)
z(n)＝y(tǒng)G(n)·Q([|yG(n)|])。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中濾波參數(shù)計(jì)算器按照下面的公式使用中間預(yù)失真器所生成的中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波器系數(shù)
W＝(ZMHZM)-1·ZMH·X
其中
X＝[x(1)，x(2)，...，x(N)]T
N是收集的數(shù)據(jù)的長度，L是濾波的階數(shù)，從而濾波函數(shù)F{·}用矩陣和向量形式表示為
F{z(n)}＝ZM·W。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中在滿足設(shè)定的條件時(shí)將查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}輸出作為非線性系統(tǒng)的逆特性。
21.根據(jù)權(quán)利要求12～20任一所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，其中反饋輸出信號(hào)yG(n)按照下面的公式生成
yG(n)＝y(tǒng)(n)/G
G為非線性系統(tǒng)的期望增益，y(n)為非線性系統(tǒng)的輸出。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置，還包括數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)設(shè)備，用于對(duì)非線性系統(tǒng)施加特定的輸入信號(hào)x(n)并獲取相應(yīng)的輸出信號(hào)y(n)。
23.一種功率放大器預(yù)失真器，包括
地址發(fā)生器，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行取模、量化后轉(zhuǎn)化為查詢表地址；
一維查詢表，按照查詢表函數(shù)Q{·}進(jìn)行配置，并根據(jù)地址發(fā)生器輸出的查詢表地址輸出校正因子；
乘法器，用于將原始輸入信號(hào)與一維查詢表輸出的校正因子相乘，獲得中間預(yù)失真信號(hào)；以及
濾波器，按照濾波函數(shù)F{·}進(jìn)行配置，并對(duì)乘法器所輸出的中間預(yù)失真信號(hào)進(jìn)行濾波，生成預(yù)失真信號(hào)；
其中，查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}根據(jù)權(quán)利要求1～9任一所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法生成或者根據(jù)權(quán)利要求12～20任一所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置生成。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的功率放大器預(yù)失真器，還包括數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)裝置，用于收集功率放大器的原始輸入信號(hào)和反饋輸出信號(hào)，該數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)裝置包括
數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將原始輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)；
上變頻器，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；
功率放大器，用于對(duì)上變頻器輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大；
定向耦合器，用于將功率放大器的輸出分支為兩路信號(hào)，一路信號(hào)作為輸出信號(hào)進(jìn)行輸出，另一路信號(hào)反饋給衰減器；
衰減器，用于接收定向耦合器反饋的信號(hào)，并對(duì)該反饋信號(hào)進(jìn)行衰減；
下變頻器，用于將衰減器輸出的衰減信號(hào)下變頻為基帶信號(hào)；
模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將下變頻器輸出的基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，作為反饋輸出信號(hào)；以及
數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊，用于收集存儲(chǔ)原始輸入信號(hào)和反饋輸出信號(hào)。
25.一種功率放大設(shè)備，包括
預(yù)失真模塊，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，輸出預(yù)失真輸入信號(hào)；
數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將預(yù)失真模塊所輸出的預(yù)失真輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)；
上變頻器，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；
功率放大器，用于對(duì)上變頻器輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大并輸出功率放大后的信號(hào)作為輸出信號(hào)；
其中，所述預(yù)失真模塊的結(jié)構(gòu)與根據(jù)權(quán)利要求23所述的功率放大器預(yù)失真器的結(jié)構(gòu)相同。
26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的功率放大設(shè)備，還包括
定向耦合器，用于將功率放大器的輸出分支為兩路信號(hào)，一路信號(hào)作為輸出信號(hào)進(jìn)行輸出，另一路信號(hào)反饋給衰減器；
衰減器，用于接收定向耦合器反饋的信號(hào)，并對(duì)該反饋信號(hào)進(jìn)行衰減；
下變頻器，用于將衰減器輸出的衰減信號(hào)下變頻為基帶信號(hào)；
模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將下變頻器輸出的基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，作為反饋輸出信號(hào)；以及
數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)模塊，用于收集存儲(chǔ)原始輸入信號(hào)和反饋輸出信號(hào)。
27.一種功率放大設(shè)備，包括
預(yù)失真模塊，其結(jié)構(gòu)與根據(jù)權(quán)利要求23所述的功率放大器預(yù)失真器的結(jié)構(gòu)相同，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真，輸出預(yù)失真輸入信號(hào)；
數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將預(yù)失真模塊所輸出的預(yù)失真輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)；
上變頻器，用于將從數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬信號(hào)上變頻為射頻信號(hào)；
功率放大器，用于對(duì)上變頻器輸出的射頻信號(hào)進(jìn)行功率放大并輸出功率放大后的信號(hào)作為輸出信號(hào)；
定向耦合器，用于將功率放大器的輸出分支為兩路信號(hào)，一路信號(hào)作為輸出信號(hào)進(jìn)行輸出，另一路信號(hào)反饋給衰減器；
衰減器，用于接收定向耦合器反饋的信號(hào)，并對(duì)該反饋信號(hào)進(jìn)行衰減；
下變頻器，用于將衰減器輸出的衰減信號(hào)下變頻為基帶信號(hào)；
模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將下變頻器輸出的基帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，作為反饋輸出信號(hào)；
延時(shí)器，用于對(duì)原始輸入信號(hào)進(jìn)行延時(shí)，生成延時(shí)輸入信號(hào)；以及
預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器，用于接收模數(shù)轉(zhuǎn)換器所輸出的反饋輸出信號(hào)和延時(shí)器所輸出的延時(shí)輸入信號(hào)，并根據(jù)所接收的反饋輸出信號(hào)和延時(shí)輸入信號(hào)對(duì)查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù)進(jìn)行在線更新。
28.根據(jù)權(quán)利要求27所述的功率放大設(shè)備，其中預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器被配置為根據(jù)權(quán)利要求1～9任一所述的非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)方法在線更新預(yù)失真模塊的查詢表函數(shù)和濾波函數(shù)。
29.根據(jù)權(quán)利要求27所述的功率放大設(shè)備，其中預(yù)失真數(shù)據(jù)更新器被配置為按照下述方式在線更新預(yù)失真模塊的查詢表函數(shù)和濾波函數(shù)
比較原始輸入信號(hào)x(n)與反饋輸出信號(hào)，按照下面的公式計(jì)算誤差信號(hào)
其中，F(xiàn){·}、Q{·}、P{·}分別代表濾波函數(shù)、查詢表函數(shù)和功率放大器函數(shù)，而
z(n)＝x(n)·Q([|x(n)|])，
查詢表函數(shù)Q{·}為
Q([|x(n)|])＝[q0，q1，...，qK-1]T
濾波器系數(shù)為
W＝[w1，w2，...，wL-1]T
L代表濾波器的記憶深度，[|·|]代表取模和量化；以及
按照下面的公式在線更新查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù)
其中
U＝[μ1，μ1，...，μL-1]T
U和μq均為收斂步長。
30.一種在線更新功率放大設(shè)備的預(yù)失真模塊的參數(shù)的方法，包括步驟
比較功率放大設(shè)備的原始輸入信號(hào)x(n)與反饋輸出信號(hào)，按照下面的公式計(jì)算誤差信號(hào)
其中，F(xiàn){·}、Q{·}、P{·}分別代表濾波器的濾波函數(shù)、查詢表的查詢表函數(shù)、以及功率放大器的放大函數(shù)，而
z(n)＝x(n)·Q([|x(n)|])，
查詢表函數(shù)Q{·}為
Q([|x(n)|])＝[q0，q1，...，qK-1]T
濾波器系數(shù)為
W＝[w1，w2，...，wL-1]T
L代表濾波器的記憶深度，[|·|]代表取模和量化；以及
按照下面的公式在線更新查詢表函數(shù)和濾波器系數(shù)
其中
U＝[μ1，μ1，...，μL-1]T
U和μq均為收斂步長。
全文摘要
本發(fā)明公開了非線性系統(tǒng)尤其是非線性功率放大器的逆特性辨識(shí)裝置和方法、功率放大器預(yù)失真器、以及使用非線性系統(tǒng)逆特性辨識(shí)裝置和預(yù)失真器的功率放大設(shè)備。本發(fā)明的根據(jù)非線性系統(tǒng)的原始輸入信號(hào)x(n)及相應(yīng)的反饋輸出信號(hào)yG(n)對(duì)非線性系統(tǒng)的逆特性進(jìn)行辨識(shí)的方法包括根據(jù)逆濾波信號(hào)xF(n)和反饋輸出信號(hào)yG(n)計(jì)算查詢表函數(shù)Q{·}；根據(jù)反饋輸出信號(hào)yG(n)和查詢表函數(shù)Q{·}生成中間預(yù)失真信號(hào)z(n)；根據(jù)中間預(yù)失真信號(hào)z(n)和原始輸入信號(hào)x(n)構(gòu)造濾波函數(shù)F{·}；利用濾波函數(shù)F{·}的參數(shù)對(duì)原始輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行逆濾波生成逆濾波信號(hào)xF(n)；以及迭代重復(fù)以上各個(gè)步驟直到滿足設(shè)定的條件為止；其中，查詢表函數(shù)Q{·}和濾波函數(shù)F{·}代表非線性系統(tǒng)的逆特性。
文檔編號(hào)H03F3/20GK101527544SQ20081008167
公開日2009年9月9日 申請(qǐng)日期2008年3月5日 優(yōu)先權(quán)日2008年3月5日
發(fā)明者展 施, 林宏行, 周建民 申請(qǐng)人:富士通株式會(huì)社