功率放大器预失真器的训练方法及其基站技术

一种由ＦＩＲ滤波器结构构成的功率放大器预失真器，其包括用于每个滤波器抽头的单独的查询表，其中每个查询表代表在代表信号幅值的变量中的采样多项式；以及从每个滤波器抽头查询表中选择滤波器系数的装置，其取决于要与滤波器抽头相乘的相应的复信号值的幅值。一种用于这样的预失真器的方法，确定（Ｓ１）分配给第一滤波器抽头的第一查询表的第一估算值，假定分配给第二滤波器抽头的第二查询表被设为预定表值。此后该方法确定（Ｓ２）第二查询表的第二估算值，假定该第一查询表被设为确定的第一估算值。如果认为必要的话，该方法进一步包括步骤（ａ）提纯（Ｓ３）该提纯的第一估算值，假定第二查询表被设为最新确定的第二估算值；以及步骤（ｂ）提纯（Ｓ４）该第二估算值，假定第一查询表被设为最新确定的第一估算值。可以重复（Ｓ５）步骤（ａ）和（ｂ）直到达到收敛为止。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及带有存储效应的功率放大器中的数字预失真。
技术介绍
已知功率放大器将或多或少的失真加到设计用来放大的信号上。其中的理由是功率放大器有非线性输入输出信号特性。这显示为所需的放大信号周围的扩展频谱，并显示为不需要的信号的带内分量。按照减少非线性效应的对策，所知的是在放大器的输入处对信号进行预失真，以在放大器的输出处给出未失真的放大信号。这种技术称作预失真技术。目前所采用的预失真通常使用一个对信号进行乘法处理的查询表。在每次采样处该表的项目是该信号的幅值。存储效应是涉及功率放大器的另一个问题。通常存储效应揭示为在功率放大器输出处的载波周围的非对称频谱。也就是说，尽管载波(所需的信号)频谱是完全对称的，但是来自失真的伪频谱可以是关于载波中心非对称的。以前用来处理非线性的方法通常不会考虑功率放大器的存储效应。正如术语“存储效应”所示，不仅要依靠当前的信号采样，而且还要依靠延迟的信号采样。因此，单个的表方法不可能顾及到存储效应，仅仅能处理非线性。Lei Ding等人从Kim和Konstantinou所做的工作中得到启示，已经导出一个预失真方法，该方法是基于有着非常好的模型存储效应、他们称为“存储多项式”的基础之上。然而，这个方法存在的缺点是需要对每个新输入信号振幅重新计算存储多项式，这在计算上是高代价的，特别是如果使用了许多高阶多项式。该方法进一步的缺点是用于确定多项式系数的训练过程在计算上是高代价的。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是基于存储多项式提出一种用于预失真的在计算上效率高的训练方法。这个目的通过附加的权利要求来实现。简单地说，本专利技术基于包括滤波抽头的专用查询表在内的FIR滤波器结构，其中每个查询表代表一个离散化的存储多项式。假设有两个查询表，根据本专利技术的训练方法基于这样的观察，即补偿存储效应的查询表所具有的要素典型地比补偿非线性的查询表要少的多。这使通过简单地忽略其它表而很容易地确定这个主要的查询表的第一近似值成为可能。这个近似值可以依次用于确定补偿存储的表的第一近似值。然后，可以通过使用一个表的最新的近似值来重复这个过程，以确定其他表的提纯的近似值，直到达到收敛为止。这种方法的优点在于，每个步骤中只需要确定单个的表(其它表假定为不变)，与在单个步骤中同时确定两个表相比，这是简单得多的处理。附图的简要描述本专利技术连同更多的目的和其中的优点，可以通过参考以下与采用附图的相关描述得到最好的理解。附图说明图1是描述了功率放大器非线性输入输出信号特性的曲线图；图2是描述了由非线性功率放大器放大的信号频谱曲线图；图3是描述了用于消除图1中非线性的功率放大器预失真器的输入输出信号特性的曲线图；图4是描述了提供预失真的功率放大器的输入输出信号特性的曲线图；图5是描述了由具有记忆的非线性功率放大器放大的信号频谱曲线图；图6是描述了依据本专利技术的多项式的离散化的曲线图；图7是依据本专利技术适于训练的预失真器的示例性实施例的框图；图8是包括提供根据图7的预失真器的功率放大器的基站的示例性实施例的框图；以及图9是描述依据本专利技术的训练方法的示例性实施例的流程图；详细描述在下面的描述中，整个附图中相同或相似元件所用的参考标记是相同的。在详细描述本专利技术之前，下面给出了基本问题的简要描述。图1描述了功率放大器的非线性输入输出信号特性。在低输入信号振幅时该放大器基本上是线性的，但是在更高的振幅时，它会变得越来越非线性直到饱和。如图2中所描述的，这种非线性显示为所需放大信号周围的扩展频谱(并显示为该信号的不需要的带内分量)。按照减少非线性效应的对策，所知的是在放大器的输出处对信号进行预失真，以在放大器的输出处给出未失真的放大信号。这种技术被称为预失真并且在图3中进行描述。如图4中所描述的，预失真功率放大器的输入输出信号特性基本上线性地上升到饱和。存储效应是涉及功率放大器的另一个问题。如图5所描述的，通常存储效应显示为功率放大器输出处的载波周围的非对称频谱，也就是说，尽管载波(所需的信号)频谱是完全对称的，但是来自失真的伪频谱可以是关于载波中心非对称的。有一种设计关注所有存储效应的预失真器的理论方式。称为Volterra级数。这个Volterra级数是众所周知的泰勒(Taylor)级数的一种扩展，其能够被用来作为无记忆放大器的预失真器。然而，Volterra级数还考虑时间延迟项，这可以十分准确地模拟预失真，并且因此可以用于抑制失真频谱。然而，依据扩展中可能项的数目，Volterra级数相当迅速地变大。例如，具有5个采样单元的存储深度(最大延迟)的5阶多项式将引起至少500个系数。因为整个Volterra级数不能以合理的复杂度来实施，在中已经提出了一个基于“存储多项式”的近似值。在该近似值中，预失真PD(n)可以表示如下PD(n)=Σk=1KΣa=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1---(1)]]>不幸地是这个表达式还是相当的复杂，并且这种现有技术方法的缺点在于该表达式必须对每个新输入采样x(n)进行估算。然而，正如以下所示的，该表达式可以被改成一个更适于实际实施的形式。这个公式推导基本上包括三个步骤 1、把双重和分成包括具有相同延迟的唯一项的部分和。这表示为PD(n)=Σk=1KΣq=0Qakqx(n-q)|x(n-q)|k-1=]]>将延迟分成不同的和=Σk=1Kak0x(n)|x(n)|k-1++Σk=1Kak1x(n-1)|x(n-1)|k-1+···+Σk=1KakQx(n-Q)|x(n-Q)|k-1]]>2、在这里注意到延迟信号x(n-q)不取决于求和指数k。因此部分和可以因数分解成在每个和中因数分解k和q相关性 3、标识多项式Tq(|x(n-q)|得到PD(n)=Σq=0Qx(n-q)Tq(|x(n-q)|)---(2)]]>在(2)中注意到，Tq(|x(n-q)|)是(复合)变量x(n-q)的绝对值中的多项式。因此，通过每个延迟的复合采样x(n-q)乘以在|x(n-q)|(有相同的延迟q)中的多项式并且加上所有延迟q的乘积，就会得到与相同的最后结果P(n)。然而，这个新的方法具有这样的优点，如图6所描述的，多项式Tq也可以在|x(n-q)|的适当值中被采样，并存储在查询表中。这可以将预失真器简化成简单的FIR滤波器结构，其中如图7所描述的，通常恒定的滤波系数由这些查询表来代替。本专利技术所解决的问题是要确定在图6采样点处的多项式Tq的值。在图7所描述的本专利技术的示例性实施例中，复合输入信号x(n)发送给绝对值模块10和乘法器12。来自模块10的绝对值信号发送给查询表LUT0，该表代表多项式T0的采样模型。来自查询表LUT0的对应(一般是复合)值发送给乘法器12，在那里其与输入信号采样x(n)相乘。输入信号x(n)还发送给延迟模块D，在那里它被延迟一个或多个采样周期用于形成一个延迟采样x(n-1)。这个延迟采样由绝对值模块10、乘法器12和本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于由ＦＩＲ滤波器结构构成的功率放大器预失真器的训练方法，包括：用于每个滤波器抽头的单独的查询表，每个查询表代表在代表信号幅值的变量中的一个离散化的多项式，以及从每个滤波器抽头查询表中选择滤波器系数的装置，其取决于要与滤 波器抽头相乘的相应的复信号值的幅值，所述训练方法包括下列步骤：确定分配给第一滤波器抽头的第一查询表的第一估算值，假定分配给第二滤波器抽头的第二查询表被设为预定表值；确定第二查询表的第二估算值，假定该第一查询表被设为确定的第一 估算值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：L雷克斯贝里，
申请(专利权)人：艾利森电话股份有限公司，
类型：发明
国别省市：SE[瑞典]