采樣帶寬受限時(shí)預(yù)失真系統(tǒng)中功放模型有效項(xiàng)估計(jì)及辨識(shí)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種信號(hào)采樣帶寬受限情況下，預(yù)失真系 統(tǒng)中功率放大器模型的有效項(xiàng)估計(jì)及辨識(shí)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著衛(wèi)星通信的迅速發(fā)展，通信頻段變得越來(lái)越擁擠，為了在有限的頻譜范圍內(nèi) 獲得更高的傳輸速率，許多高頻譜效率的調(diào)制方式(如QPSK、8PSK、16APSK、32APSK等)得到 了廣泛的應(yīng)用。但是由于功率放大器(PA，Power Amplifier)固有的非線性，信號(hào)的包絡(luò)波 動(dòng)將產(chǎn)生交調(diào)失真和頻譜擴(kuò)散，并且對(duì)于寬帶信號(hào)，PA還表現(xiàn)出記憶效應(yīng)。因此，為了同時(shí) 保證PA的高線性度和高工作效率，必須對(duì)其進(jìn)行線性化處理。
[0003] 目前，PA的線性化技術(shù)主要有前饋技術(shù)、負(fù)反饋技術(shù)和預(yù)失真技術(shù)等等，其中預(yù)失 真技術(shù)以其簡(jiǎn)單靈活、實(shí)現(xiàn)成本低、線性化性能好等優(yōu)點(diǎn)，成為一種廣泛使用的PA線性化技 術(shù)，該技術(shù)的主要原理是在PA前級(jí)串聯(lián)一個(gè)與其幅度和相位特性相反的模塊，使得整個(gè)串 聯(lián)系統(tǒng)的輸入輸出呈線性關(guān)系。
[0004] 功率放大器的非線性特性會(huì)使頻譜發(fā)生擴(kuò)展，因此功放輸出的頻譜一般會(huì)遠(yuǎn)大于 理想信號(hào)帶寬，這對(duì)A/D轉(zhuǎn)換器提出了較高的要求，需要使用高速率的A/D轉(zhuǎn)換器，但這無(wú)疑 增加了成本要求。電子科技大學(xué)提出了一種在采樣帶寬受限情況下可以工作的預(yù)失真系 統(tǒng)。在該預(yù)失真系統(tǒng)中，預(yù)失真器的輸出數(shù)字信號(hào)通過(guò)D/A轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)，并輸入到PA中； 反饋回路通過(guò)耦合器得到PA的輸出信號(hào)，接著通過(guò)帶通濾波器(BPF)對(duì)PA的輸出信號(hào)的帶 寬進(jìn)行限制，然后A/D以較低采樣率采集一個(gè)帶寬受限的信號(hào);對(duì)預(yù)失真器輸出的數(shù)字信號(hào) 以及采集得到的帶寬受限的信號(hào)進(jìn)行相同的低通濾波處理，利用低通濾波的信號(hào)便可以辨 識(shí)得到相應(yīng)的功放特性，進(jìn)而得到相應(yīng)的預(yù)失真器的參數(shù)。該種預(yù)失真系統(tǒng)降低了 A/D轉(zhuǎn)化 器的采樣率的要求，即只需在較低的采樣率下采集功放的輸出信號(hào)便可以完成相應(yīng)功能。 但是，該方法在辨識(shí)功放的特性時(shí)，要求需要精確地知道功放的階次和記憶深度，否則辨識(shí) 出功放特性將存在較大的誤差，并直接影響預(yù)失真器的可靠性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明提供了一種采樣帶寬受限時(shí)預(yù)失真系統(tǒng)中功放模型有效項(xiàng)估計(jì) 及辨識(shí)方法，能夠有效、精確地辨識(shí)出功放的階次和記憶深度，從而使得預(yù)失真系統(tǒng)能夠在 采樣帶寬受限情況下工作，提高預(yù)失真器的可靠性。
[0006] 本發(fā)明的采樣帶寬受限時(shí)預(yù)失真系統(tǒng)中功放模型辨識(shí)方法，所述功放模型采用記 憶多項(xiàng)式模型，包括如下步驟：
[0007] 步驟1，將功率放大器的輸入信號(hào)x(n)及采樣帶寬受限情況下的功率放大器輸出 信號(hào)yF(n)采用相同的低通濾波器進(jìn)行低通濾波處理，獲得低通濾波后的功率放大器輸入 信號(hào)L(x)和輸出信號(hào)L(y);
[0008] 步驟2,以低通濾波后的功率放大器輸入信號(hào)L(x)和輸出信號(hào)L(y)為功放模型的 輸入、輸出信號(hào)，將功放模型中的記憶深度設(shè)為〇,采用按階遞推最小二乘法對(duì)功放模型的 非線性階次進(jìn)行估計(jì)，計(jì)算獲得第k次估計(jì)的最小LS誤差J(k)，并判斷
I否 小于或等于設(shè)定的閾值心，如果是，則第k次估計(jì)獲得的模型參數(shù)么=慫2iM j為 有效功放模型參數(shù)，功放模型的階次為2k-l，其中，表示第k次估計(jì)出來(lái)的功放模型的 第2k-l階的系數(shù)；
[0009] 步驟3,將輸入信號(hào)L(x)按照爲(wèi)進(jìn)行非線性處理，得到信號(hào)l/(x)，獲得修正非線性 后的功放模型輸入輸出功放關(guān)系；
[0010] 步驟4,以步驟3獲得的信號(hào)l/(x)為輸入，以輸出信號(hào)L(y)為輸出，采用按階遞推 最小二乘法，對(duì)功放模型的記憶深度進(jìn)行估計(jì)，計(jì)算獲得第q次估計(jì)的最小LS誤差y (q);判 斷
是否小于或等于設(shè)定的閾值S2,如果是，則停止估計(jì)，第q+Ι次估計(jì)所 對(duì)應(yīng)的記憶模型參數(shù)$ = [%屬,...,識(shí)/為有效記憶模型參數(shù)，功放模型的記憶深度為9，其 中，為功放模型的記憶深度為q的項(xiàng)的系數(shù)；
[0011] 步驟5，結(jié)合步驟2獲得的功放模型的非線性階次及對(duì)應(yīng)的有效功放模型參數(shù)&和 步驟4獲得的功放模型的記憶深度及對(duì)應(yīng)的有效記憶模型參數(shù)，獲得功放模型。
[0012] 進(jìn)一步地，所述步驟1中，采樣帶寬受限情況下的功率放大器輸出信號(hào)yF(n)的獲 取方法如下:通過(guò)耦合器得到功率放大器的輸出信號(hào)y(t)，輸出信號(hào)y(t)經(jīng)過(guò)模擬濾波器 變?yōu)椴蓸訋捠芟薜哪M信號(hào)，對(duì)該模擬信號(hào)進(jìn)行下變頻后經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器獲得。
[0013] 進(jìn)一步地，所述步驟2中的非線性階次估計(jì)，包括如下子步驟：
[0014]步驟2.1，初始化：
[0015]令k=l，則觀察矩陣為HkiH^LU)，其中，L(x)為步驟1獲得的輸入信號(hào)；x=[x (l)，x(2)，...，x(N)]T，是功率放大器的實(shí)際輸入矩陣，為NX1維矩陣，x(i)表示的是功率 放大器的第i個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)值，i = l，2,…，N，N為采樣點(diǎn)總個(gè)數(shù);計(jì)算Di、第一次估計(jì)的功放 模型參數(shù)估計(jì)值$和第一次估計(jì)的最小LS誤差J(l)，其中，
[0016]
；
[0017]
4，其中yL=[yL(l)，yL(2)，· · ·，yL(N)]T，為步驟 1 獲得的L(y)，為NX 1維矩陣;上標(biāo)Η表示共輒轉(zhuǎn)置；
[0018]
[0019] 步驟2.2,從第2次估計(jì)開始，利用當(dāng)前估計(jì)結(jié)果來(lái)估計(jì)下一次估計(jì)的相應(yīng)結(jié)果：
[0020] 其中，第k+Ι次估計(jì)的觀察矩陣為Hk + i= [Hk，hk + i]，其中，A ,=廣(趴fU)),
[0021]
[0022]
[0023] 其中，
、其中I表示單位矩陣；
[0024]
[0025] 有益效果：
[0026] 本發(fā)明所述的方法在采樣率受限預(yù)失真系統(tǒng)是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，通過(guò)使用本發(fā)明所 介紹的方法自動(dòng)獲取最佳的功放非線性階次及記憶深度，提高了采樣率受限預(yù)失真器的實(shí) 用性。另外，采用相應(yīng)的有效項(xiàng)估計(jì)方法，降低了系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度，在硬件實(shí)現(xiàn)上減少了資 源消耗，也提高了運(yùn)算的穩(wěn)定性。
【附圖說(shuō)明】
[0027] 圖1為本發(fā)明中所涉及的采樣率受限數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
[0028] 圖2為本發(fā)明的功放模型獲取模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0029] 圖3為本發(fā)明的功放特性有效項(xiàng)估計(jì)方法結(jié)構(gòu)圖。
[0030] 圖4為本發(fā)明的功放特性辨識(shí)的流程圖。
[0031] 圖5為模擬濾波器的通帶與數(shù)字低通濾波器的通帶關(guān)系示意圖。
[0032] 圖6為Ku波段功放實(shí)際特性與采樣率受限情況下辨識(shí)出功放模型特性對(duì)比圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]下面結(jié)合附圖并舉實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0034] 本發(fā)明提供了一種在采樣帶寬受限的情況下對(duì)預(yù)失真系統(tǒng)中的功率放大器模型 的階次和記憶深度的有效估計(jì)方法，首先，在采樣帶寬受限的情況下辨識(shí)出真實(shí)功率放大 器的相應(yīng)特性，得到功放模型的參數(shù)，然后進(jìn)一步通過(guò)求逆的過(guò)程，即可離線情況下獲得相 應(yīng)的預(yù)失真器的相關(guān)參數(shù)。本發(fā)明中，預(yù)失真器中的功率放大器模型采用記憶多項(xiàng)式模型， 在估計(jì)該模型的階次與記憶深度的時(shí)候，借助按階遞推最小二乘法算法，并且采用階次與 記憶深度分開估計(jì)的方法，首先估計(jì)非線性階次，在補(bǔ)償完非線性階次以后再對(duì)記憶性進(jìn) 行相應(yīng)的估計(jì)，從而提高了估計(jì)的準(zhǔn)確性。本發(fā)明方法可以應(yīng)用到采樣帶寬受限預(yù)失真器 設(shè)計(jì)中。
[0035] 其中，采樣率受限數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示，主要包括發(fā)射支路、發(fā)射 反饋支路、PA模型獲取模塊和預(yù)失真器訓(xùn)練模塊。其中，發(fā)射支路包括預(yù)失真器、D/A轉(zhuǎn)換 器、上變頻器和功率放大器PA，數(shù)字基帶信號(hào)x(n)通過(guò)D/A轉(zhuǎn)換器變到模擬信號(hào)后，通過(guò)上 變頻器上變頻到PA工作頻帶的射頻信號(hào)s(t)，射頻信號(hào)s(t)經(jīng)功率放大器放大后輸出信號(hào) y(t)。預(yù)失真器串聯(lián)在D/A前，能夠在采樣帶寬受限情況下工作，消除PA的非線性。
[0036]發(fā)射反饋支路包括耦合器、帶通濾波器(BPF)、下變頻器和A/D轉(zhuǎn)換器，其中，通過(guò) 耦合器得到功率放大器的輸出信號(hào)y(t)，輸出信號(hào)y(t)經(jīng)帶通濾波器(BPF)后變?yōu)椴蓸訋?寬受限的模擬信號(hào)，對(duì)該模擬信號(hào)進(jìn)行下變頻后再經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器，得到功率放大器的帶限數(shù) 字輸出信號(hào)yF(n)。
[0037] 功放(PA)模型獲取模塊的結(jié)構(gòu)如圖2所示，將功率放大器的輸出信號(hào)y(t)、功率放 大器的帶限數(shù)字輸出信號(hào)yF(n)，分別進(jìn)行相同的低通濾波處理，獲得帶寬相同的低通濾波 信號(hào)，然后結(jié)合預(yù)失真器訓(xùn)練模塊，對(duì)功放模型的有效項(xiàng)和參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和辨識(shí)。其中，采 用按階遞推最小二乘法算法，從一階開始，得到不同階時(shí)的最小LS誤差及辨識(shí)參數(shù)，首先通 過(guò)最小LS誤差決定理想的非線性階次，并補(bǔ)償非線性。然后，對(duì)補(bǔ)償完非線性以后的功放輸 入輸出信號(hào)，同樣利用按階遞推最小二乘法估計(jì)相應(yīng)的記憶深度（圖3)。得到了功放模型的 非線性階次與記憶深度以后，聯(lián)合兩個(gè)判定過(guò)程中所得到的參數(shù)即可得到相應(yīng)的功放的記 憶多項(xiàng)式模型的參數(shù)。
[0038] 功率放大器模型的階次和記憶深度的估計(jì)方法流程圖如圖4所示，具體包括如下 步驟：
[0039] 步驟1，將功率放大器輸入信號(hào)x(n)及采樣帶寬受限情況下抓取的功放輸出信號(hào) 進(jìn)行相同的低通濾波處理，獲得低通濾波后的功率放大器輸入信號(hào)L(x)和輸出信號(hào)L(y)。
[0040] 其中，通過(guò)耦合器得到功率放大器的輸出信號(hào)y(t)，輸出信號(hào)y(t)經(jīng)過(guò)模擬濾波 器變?yōu)椴蓸訋捠芟薜哪M信號(hào)，對(duì)該模擬信號(hào)進(jìn)行下變頻后經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器得到帶限數(shù)字 信號(hào)y F(n)。功率放大器輸入信號(hào)x(n)與帶限數(shù)字信號(hào)yF(n)分別進(jìn)行相同的低通濾波器L (·)進(jìn)行低通濾波處理。
[0041] 其中，預(yù)失真器中的功放模型采用記憶多項(xiàng)式模型，則功放模型的輸入輸出信號(hào)X (η)和y(n)滿足如下關(guān)系：
[0042]
[0043]其中2K-1為功放模型的非線性階次，Q為功放模型的記憶深度，x(n-q)為功放模型 輸入數(shù)據(jù)的第η-q個(gè)點(diǎn)，a2k-i,q為非線性階次為2k_l、記憶深度為q的多項(xiàng)式項(xiàng)的系數(shù)。
[0044] 對(duì)上式等號(hào)兩側(cè)分別進(jìn)行低通濾波處理，則滿足關(guān)系：
[0045]
[0046]其中，L( ·)表示低通濾波處理過(guò)程。
[0047]真實(shí)功率放大器的輸出信號(hào)經(jīng)過(guò)一個(gè)模擬濾波器，A/D轉(zhuǎn)換器以一個(gè)較低的采樣 速率可以采集得到y(tǒng)F(n)，若再通過(guò)一個(gè)通帶帶寬小于模擬濾波器通帶帶寬的低通濾波器， 效果如圖5所示，此時(shí)可以得到：
[0048] yL(n) =L(yF(n))
[0049] 由于低通濾波器的通帶寬度小于模擬