一種預(yù)失真參數(shù)求取方法及預(yù)失真處理系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字預(yù)失真信號(hào)處理領(lǐng)域，具體涉及一種預(yù)失真參數(shù)求取方法及預(yù)失 真處理系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)線通信系統(tǒng)正在全面進(jìn)入3G并邁向4G，功率放大器作為通信系統(tǒng)中影響系統(tǒng) 性能和覆蓋范圍的關(guān)鍵部件。非線性和記憶效應(yīng)是功率放大器的固有特性，但是，這兩個(gè)特 性將會(huì)引起已過(guò)濾的信號(hào)頻譜的增長(zhǎng)，進(jìn)而造成對(duì)相鄰信道干擾，也會(huì)造成帶內(nèi)信號(hào)的失 真，提高系統(tǒng)的誤碼率。
[0003] 因此，對(duì)功率放大器進(jìn)行線性化處理以提高其功效對(duì)于無(wú)線通信的發(fā)展至關(guān)重 要。在現(xiàn)有技術(shù)中，采用多種方法對(duì)功率放大器進(jìn)行線性處理，例如：反饋法、前饋法，數(shù)字 預(yù)失真等方法。在這些線性化技術(shù)中，利用數(shù)字預(yù)失真技術(shù)對(duì)發(fā)射機(jī)的功率放大器進(jìn)行線 性化是性價(jià)比最高的技術(shù)，具有精度高、適用帶寬寬、實(shí)現(xiàn)成本低等優(yōu)點(diǎn)，目前被廣泛應(yīng)用。
[0004] 正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，0FDM)、多輸入 多輸出（Multi-Input ]\1111^-〇此口1^，]\〇]\?))、]\〇]\?)-〇?01技術(shù)以其突出的優(yōu)勢(shì)在眾多領(lǐng)域得 到廣泛應(yīng)用。通信系統(tǒng)應(yīng)用的帶寬越來(lái)越寬，達(dá)數(shù)十兆赫茲甚至上百赫茲，因此作為通信系 統(tǒng)的關(guān)鍵角色--功率放大器必須具有寬帶或超寬帶的相關(guān)性能。隨著帶寬的增加，功率 放大器的非線性特性，尤其是記憶效應(yīng)會(huì)相應(yīng)加強(qiáng)，這就對(duì)數(shù)字預(yù)失真技術(shù)提出了更高的 要求。
[0005] 數(shù)字預(yù)失真的基本原理很簡(jiǎn)單，即在功率放大器前面設(shè)置一個(gè)與其特性(非線性） 相反的模塊，使得整個(gè)鏈路呈現(xiàn)線性放大功能。通過(guò)功放輸入和輸出數(shù)據(jù)估計(jì)預(yù)失真參數(shù)， 然后發(fā)送至預(yù)失真器對(duì)基帶信號(hào)進(jìn)行非線性和記憶效應(yīng)進(jìn)行補(bǔ)償。
[0006] 在窄帶信號(hào)的情況下，模型不考慮功放的記憶效應(yīng)，例如Sale模型、Rapp模型、多 項(xiàng)式模型等，這些模型都得到了廣泛的應(yīng)用。
[0007] 后來(lái)，隨著信號(hào)帶寬的增加，為了補(bǔ)償功放的記憶效應(yīng)，提出了 Volterra模型、記 憶多項(xiàng)式（Memory Polynomial，MP)模型、Wiener 模型、Hammerstein 模型等，其中 Valera 模型過(guò)于復(fù)雜，不利于實(shí)際系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，所以不予采用，而后面幾種模型在某種程度上都是 Volterra模型的簡(jiǎn)化形式。目前比較流行的是記憶多項(xiàng)式模型。
[0008] 由于信號(hào)在功放時(shí)，信號(hào)帶寬越寬，記憶效應(yīng)越嚴(yán)重，所以記憶多項(xiàng)式模型一般在 信號(hào)帶寬小于20MHz的情況下是比較有效的，大于20MHz時(shí)其性能不太理想。針對(duì)這個(gè)問(wèn) 題，又提出來(lái)廣義記憶多項(xiàng)式模型（Generalized Memory Polynomial，GMP)和DDR(Dynamic Deviation Reduction)模型。
[0009] 由于DDR模型引入了 2階動(dòng)態(tài)項(xiàng)(模型表達(dá)式的后三項(xiàng))，而這些項(xiàng)對(duì)補(bǔ)償功放的 記憶效應(yīng)更為有效，所以一般情況下DDR模型比GMP模型具有更好的性能。然而，當(dāng)信號(hào)帶 寬達(dá)到60MHz以上時(shí)，DDR模型的性能仍然不夠理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種預(yù)失真參數(shù)求取方法及預(yù)失真處理系統(tǒng)，用以在需要處 理的信號(hào)帶寬較大時(shí)，依然能保證數(shù)字預(yù)失真的信號(hào)處理質(zhì)量。
[0011] 本發(fā)明提供了一種預(yù)失真參數(shù)求取方法，該方法包括：
[0012] 在周期性數(shù)字預(yù)失真（DH^Digital Pre-Distortion)開(kāi)始后，在每一周期開(kāi)始時(shí) 采集經(jīng)過(guò)預(yù)失真處理的預(yù)失真信號(hào)和經(jīng)過(guò)功放處理的第一反饋信號(hào)，根據(jù)如下預(yù)失真模型 進(jìn)行所述預(yù)失真處理：
[0013]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種預(yù)失真參數(shù)求取方法，其特征在于，該方法包括： 在周期性DPD數(shù)字預(yù)失真開(kāi)始后，在每一周期開(kāi)始時(shí)采集經(jīng)過(guò)預(yù)失真處理的預(yù)失真信 號(hào)和經(jīng)過(guò)功放處理的第一反饋信號(hào)，根據(jù)如下預(yù)失真模型進(jìn)行所述預(yù)失真處理：
其中，Z(n)表示n時(shí)刻輸出的經(jīng)過(guò)預(yù)失真處理后的預(yù)失真信號(hào)，x(n)表示n時(shí)刻輸入 的原始信號(hào)，n表示原始信號(hào)的輸入時(shí)刻，1表示預(yù)失真信號(hào)的記憶時(shí)刻，a、b、C、d表示預(yù) 失真參數(shù)，L表示記憶深度，k表示多項(xiàng)式階數(shù)，K表示最大多項(xiàng)式階數(shù)，*表示信號(hào)的共輛， x(n)I表示原始信號(hào)的信號(hào)幅值，x*(n)表示原始信號(hào)的共輛信號(hào)； 在每一周期結(jié)束時(shí)，將本周期內(nèi)采集的所有第一反饋信號(hào)一一進(jìn)行預(yù)處理形成對(duì)應(yīng)的 第二反饋信號(hào)； 根據(jù)所有所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣及根據(jù)所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣確定 所有的預(yù)失真參數(shù)； 根據(jù)確定的所述預(yù)失真參數(shù)更新預(yù)失真參數(shù)索引表。
2. 如權(quán)利要去1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括對(duì)每一第一反饋信號(hào)依次 進(jìn)行數(shù)字下變頻DDC、延時(shí)對(duì)齊、增益和相位補(bǔ)償。
3. 如權(quán)利要去2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所有所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣及 根據(jù)所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣確定所有的預(yù)失真參數(shù)，具體包括： 根據(jù)LS算法計(jì)算所有所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣與其共輛矩陣的第一乘積和所有 所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣和所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣的第二乘積； 根據(jù)所述第二乘積與所述第一乘積的比值確定所有的預(yù)失真參數(shù)。
4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，每一周期內(nèi)采集的所述預(yù)失真信號(hào)和所述 第一反饋信號(hào)的長(zhǎng)度一般為2000-8000。
5. -種數(shù)字預(yù)失真處理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 預(yù)失真器，用于在周期性DPD數(shù)字預(yù)失真開(kāi)始后，對(duì)輸入的原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)失真處理， 向功放器輸出對(duì)應(yīng)的預(yù)失真信號(hào)；根據(jù)運(yùn)算器發(fā)送的預(yù)失真參數(shù)更新預(yù)失真參數(shù)索引表， 所述預(yù)失真信號(hào)根據(jù)如下預(yù)失真模型獲得：
其中，z(n)表示n時(shí)刻輸出的經(jīng)過(guò)預(yù)失真處理后的預(yù)失真信號(hào)，x(n)表示n時(shí)刻輸入 的原始信號(hào)，n表示原始信號(hào)的輸入時(shí)刻，1表示預(yù)失真信號(hào)的記憶時(shí)刻，a、b、C、d表示預(yù) 失真參數(shù)，L表示記憶深度，k表示多項(xiàng)式階數(shù)，K表示最大多項(xiàng)式階數(shù)，*表示信號(hào)的共輛， x(n)I表示原始信號(hào)的信號(hào)幅值，x*(n)表示原始信號(hào)的共輛信號(hào)； 功放器，用于對(duì)預(yù)失真器輸出的預(yù)失真信號(hào)進(jìn)行功放，并向運(yùn)算器輸出第一反饋信 號(hào)； 運(yùn)算器，用于在每一周期結(jié)束時(shí)，采集本周期內(nèi)生成的所有第一反饋信號(hào)和所有預(yù)失 真信號(hào)，并對(duì)所有所述第一反饋信號(hào)一一進(jìn)行預(yù)處理形成對(duì)應(yīng)的第二反饋信號(hào)；根據(jù)所有 所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣及根據(jù)所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣確定所有的預(yù)失真 參數(shù)；將所有的所述預(yù)失真參數(shù)發(fā)送到預(yù)失真器。
6. 如權(quán)利要去5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)處理包括對(duì)每一第一反饋信號(hào)依次 進(jìn)行數(shù)字下變頻DDC、延時(shí)對(duì)齊、增益和相位補(bǔ)償。
7. 如權(quán)利要去6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)算器根據(jù)所有所述第二反饋信號(hào)形 成的矩陣及根據(jù)所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣確定所有的預(yù)失真參數(shù)，具體包括： 根據(jù)LS算法計(jì)算所有所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣與其共輛矩陣的第一乘積和所有 所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣和所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣的第二乘積； 根據(jù)所述第二乘積與所述第一乘積的比值確定所有的預(yù)失真參數(shù)。
8. 如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，每一周期內(nèi)采集的所述預(yù)失真信號(hào)和所述 第一反饋信號(hào)的長(zhǎng)度一般為2000-8000。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種預(yù)失真參數(shù)求取方法及預(yù)失真處理系統(tǒng)，涉及數(shù)字預(yù)失真信號(hào)處理領(lǐng)域，用以在需要處理的信號(hào)帶寬較大時(shí)，依然能保證數(shù)字預(yù)失真的信號(hào)處理質(zhì)量。該方法包括：在周期性DPD數(shù)字預(yù)失真開(kāi)始后，在每一周期開(kāi)始時(shí)采集經(jīng)過(guò)預(yù)失真處理的預(yù)失真信號(hào)和經(jīng)過(guò)功放處理的第一反饋信號(hào)；在每一周期結(jié)束時(shí)，將本周期內(nèi)采集的所有第一反饋信號(hào)一一進(jìn)行預(yù)處理形成對(duì)應(yīng)的第二反饋信號(hào)；根據(jù)所有所述第二反饋信號(hào)形成的矩陣及根據(jù)所有所述預(yù)失真信號(hào)形成的矩陣確定所有的預(yù)失真參數(shù)；根據(jù)確定的所述預(yù)失真參數(shù)更新預(yù)失真參數(shù)索引表。
【IPC分類】H04L25-49
【公開(kāi)號(hào)】CN104796364
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410020990
【發(fā)明人】蘇慧君, 鄧炳榮
【申請(qǐng)人】京信通信系統(tǒng)（中國(guó)）有限公司
【公開(kāi)日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2014年1月16日