一種基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種基于 離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在功率放大器（PA,PowerAmplifier)線性化技術(shù)中，數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)是目前 應(yīng)用最廣泛的行之有效的方法之一。預(yù)失真技術(shù)（PD，Predistorter)是在功率放大器之前 設(shè)置一個(gè)預(yù)失真器，其特性函數(shù)是放大器特性函數(shù)的逆函數(shù)。這樣，預(yù)失真器和放大器總的 作用效果是呈線性放大的。數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)是指在基帶內(nèi)完成信號(hào)預(yù)失真。其工作頻 率低，不涉及高頻的射頻信號(hào)，適合用數(shù)字電路實(shí)現(xiàn)，便于應(yīng)用DSP，是最有發(fā)展的預(yù)失真技 術(shù)。
[0003] 數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)是指，經(jīng)基帶調(diào)制后的信號(hào)由A/D轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，對(duì)其用 DSP進(jìn)行預(yù)失真處理，得到數(shù)字預(yù)失真信號(hào)，再經(jīng)過(guò)D/A變換為模擬的預(yù)失真信號(hào)，然后經(jīng) 過(guò)射頻調(diào)制器調(diào)制到載頻上，并由高功率放大器進(jìn)行功率放大后發(fā)射出去。其中的一小部 分信號(hào)經(jīng)過(guò)耦合器反饋回射頻解調(diào)器，解調(diào)出的信號(hào)再由A/D轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，為數(shù)字反 饋信號(hào)，其在自適應(yīng)算法中，和目標(biāo)信號(hào)比較，調(diào)整預(yù)失真器的查找表，使其達(dá)到最優(yōu)線性 化效果。
[0004] 增益基帶預(yù)失真是數(shù)字基帶預(yù)失真較常用的一種，由索引項(xiàng)，找到輸入信號(hào)對(duì)應(yīng) 的查找表的表格中，將表格中的增益和輸入信號(hào)相乘，得到預(yù)失真信號(hào)，其經(jīng)過(guò)線性放大器 的放大，得出輸出信號(hào)，再將反饋信號(hào)送回自適應(yīng)模塊，更新表格表中的增益，如此反復(fù)，直 到自適應(yīng)模塊中的誤差為最小值。
[0005] 在增益基帶預(yù)失真中，需要正確對(duì)比原信號(hào)和反饋信號(hào)，因此對(duì)環(huán)路延時(shí)的補(bǔ)償 就十分重要，現(xiàn)有的方法，通常采用迭代法中割線法作為環(huán)路時(shí)延估算方法，但是割線法存 在收斂時(shí)間長(zhǎng)，計(jì)算量大等缺點(diǎn)。
[0006] 現(xiàn)有技術(shù)中揭示了一種基于快速弦截法的數(shù)字基帶預(yù)失真技術(shù)的自適應(yīng)算法，該 法通過(guò)用差商代替牛頓公式中的導(dǎo)數(shù)項(xiàng)，以避開(kāi)導(dǎo)數(shù)運(yùn)算，因此這種算法接近于平方收斂 性，收斂速度快，因此使用這種算法速率更高、跟蹤更精確簡(jiǎn)易。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供一種基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，相比于快速弦截 法，能夠?qū)?fù)數(shù)非線性方程的迭代求解轉(zhuǎn)化為實(shí)非線性方程組的迭代求解問(wèn)題，能夠減小 計(jì)算量，收斂時(shí)間更小，更易實(shí)現(xiàn)。
[0008]為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，提供了 一種基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算 法，在自適應(yīng)算法中將一個(gè)復(fù)數(shù)方程式分解為幅度和相位兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，并且在非線性方 程組的迭代解法中采用離散牛頓法。
[0009] 作為優(yōu)選，所述數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法具體為增益基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法。
[0010] 作為優(yōu)選，所述增益預(yù)失真自適應(yīng)算法包括如下步驟：
[0011] 步驟S1:由索引項(xiàng)找到輸入信號(hào)'在顯示查找表的表格中所對(duì)應(yīng)的F(|Vi|2)的值；
[0012] 步驟S2:將表格中尋找出的所述F(|Vi|2)的值乘以Vi，經(jīng)過(guò)預(yù)失真器輸出得到預(yù) 失真號(hào)vd;
[0013] 步驟S3:將預(yù)失真信號(hào)vd經(jīng)過(guò)功率放大器放大，得到輸出信號(hào)V(l，并將所述輸出 信號(hào)％形成反饋信號(hào)vf反饋至自適應(yīng)模塊；
[0014] 步驟S4:所述自適應(yīng)模塊根據(jù)所述輸入信號(hào)Vi和所述反饋信號(hào)vf更新所述顯示 查找表中的增益，如此反復(fù)，直到所述自適應(yīng)模塊中的所述輸入信號(hào)Vi和所述反饋信號(hào)vf 之間的誤差小于或者等于事先設(shè)定的最小誤差值。
[0015] 作為優(yōu)選，所述預(yù)失真信號(hào)vd與所述輸出信號(hào)v的關(guān)系v。=vdG(x)，x= |vd|2， 其中G(x)為表述所述功率放大器幅度與相位特性的復(fù)數(shù)域特性函數(shù)。
[0016] 作為優(yōu)選，所述輸入信號(hào)Vi與預(yù)失真信號(hào)vd的關(guān)系為vd=viF(y)，y= |Vi |2,其 中F(y)為表述預(yù)失真器幅度與相位特性的復(fù)數(shù)域特性函數(shù)。
[0017] 作為優(yōu)選，設(shè)所述預(yù)失真器和所述功率放大器總的線性增益為常整數(shù)k，在所述系 統(tǒng)輸入信號(hào)\與系統(tǒng)輸出信號(hào)V。關(guān)系為V。=ViF(IVi 12)G(IViF(IVi 12) 12) =kVi，經(jīng)過(guò)化簡(jiǎn) 移項(xiàng)得到復(fù)數(shù)方程式F(|Vi|)G(|Vi| |F(|Vi|2)|2)-k= 0。
[0018] 作為優(yōu)選，將所述復(fù)數(shù)方程式F(|Vi |)G(|Vi | |F(|Vi |2) |2)-k= 0分為幅度和相位 兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，用I(?)I表示復(fù)數(shù)的幅度，用Z(?)表示復(fù)數(shù)的相位，則所述功率放大器 的幅度特性函數(shù)為卜。| =卜(1|6￡1(卜(1|2)，相位函數(shù)為2￥。=6 1)(卜(1|2)+2￥(1，所述預(yù)失真 器的幅度特性函數(shù)為|vd| =卜」？￡1(卜:1|2)，相位函數(shù)為2￥(1=? 1)(卜:1|2)+2￥:1，將所述預(yù) 失真器的幅度特性函數(shù)與相位函數(shù)各自代入所述率放大器的幅度特性函數(shù)和相位函數(shù)，得
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在于，在自適應(yīng)算法中 將一個(gè)復(fù)數(shù)方程式分解為幅度和相位兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，并且在非線性方程組的迭代解法中采 用離散牛頓法。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，所述數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法具體為增益基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，所述增益預(yù)失真自適應(yīng)算法包括如下步驟： 步驟（S1):由索引項(xiàng)找到輸入信號(hào)'在顯示查找表的表格中所對(duì)應(yīng)的F(|Vi|2)的值； 步驟（S2):將表格中尋找出的所述F(|Vi|2)的值乘以^，經(jīng)過(guò)預(yù)失真器輸出得到預(yù)失 真號(hào)vd; 步驟（S3):將預(yù)失真信號(hào)vd經(jīng)過(guò)功率放大器放大，得到輸出信號(hào)v^，并將所述輸出信 號(hào)％形成反饋信號(hào)vf反饋至自適應(yīng)模塊； 步驟（S4):所述自適應(yīng)模塊根據(jù)所述輸入信號(hào)\和所述反饋信號(hào)^更新所述顯示查 找表中的增益，如此反復(fù)，直到所述自適應(yīng)模塊中的所述輸入信號(hào)\和所述反饋信號(hào)v 間的誤差小于或者等于事先設(shè)定的最小誤差值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，所述預(yù)失真信號(hào)vd與所述輸出信號(hào)Vc!的關(guān)系￥。=vdG(x)，x= |vd|2,其中G(x)為表述 所述功率放大器幅度與相位特性的復(fù)數(shù)域特性函數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，所述輸入信號(hào)Vi與預(yù)失真信號(hào)vd的關(guān)系為vd=viF(y)，y=IVi12,其中F(y)為表述預(yù) 失真器幅度與相位特性的復(fù)數(shù)域特性函數(shù)。。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，設(shè)所述預(yù)失真器和所述功率放大器總的線性增益為常整數(shù)k，在所述系統(tǒng)輸入信號(hào)\與 系統(tǒng)輸出信號(hào)V。關(guān)系為 乂。=v丨（|Vi|2)G(|ViF(|Vi|2) |2) =kvp經(jīng)過(guò)化簡(jiǎn)移項(xiàng)得到復(fù)數(shù)方程式 F(|Vi|)G(|Vi| |F(|Vi|2)2)-k= 0。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，將所述復(fù)數(shù)方程式F(|Vi |)G(|Vi | |F(|Vi |2)2)-k= 0分為幅度和相位兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，用 (?)I表示復(fù)數(shù)的幅度，用Z(?)表示復(fù)數(shù)的相位，則所述功率放大器的幅度特性函數(shù)為I v〇l=I vdlGa(l vdl2)，相位函數(shù)為Z￥。=Gp(|vd|2) +Zvd，所述預(yù)失真器的幅度特性函數(shù)為 I vdl=Ivi|Fa(|Vi|2)，相位函數(shù)為Zvd=Fp(|Vi|2)+ZVp將所述預(yù)失真器的幅度特性函數(shù) 與相位函數(shù)各自代入所述率放大器的幅度特性函數(shù)和相位函數(shù)，得到兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，
?其中Fa( ?)和Fp( ?)是分別所述顯示查找表存儲(chǔ) 的幅度和相位增益，Ga( ?)和Gp( ?)分別是輸出信號(hào)與輸入信號(hào)之間的幅度特性函數(shù)和相 位特性函數(shù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，其特征在 于，設(shè)非線性方程
，非奇異雅可比矩陣
則牛頓法迭代公 式為xk+1=xk-rt。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適 應(yīng)算法，其特征在于，用差商代替導(dǎo)數(shù)，所述非奇異雅可比矩陣表示為
，則可得到Xk+1=Xk-M-V。
【專利摘要】本發(fā)明提供的一種基于離散牛頓法的數(shù)字基帶預(yù)失真自適應(yīng)算法，在自適應(yīng)算法中將一個(gè)復(fù)數(shù)方程式分解為幅度和相位兩個(gè)實(shí)數(shù)方程，并且在二元非線性方程組的迭代解法中采用離散牛頓法。這種自適應(yīng)算法，用離散牛頓法代替現(xiàn)有的割線法，并且將一個(gè)復(fù)數(shù)方程式轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)實(shí)數(shù)方程組，將復(fù)數(shù)乘法和加法轉(zhuǎn)變成實(shí)數(shù)乘法和加法，大大減小了計(jì)算量，因此減少了收斂時(shí)間，更加容易實(shí)現(xiàn)。
【IPC分類】H03F3-20, H03F1-32
【公開(kāi)號(hào)】CN104579188
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510026321
【發(fā)明人】林曉晨
【申請(qǐng)人】上海電機(jī)學(xué)院
【公開(kāi)日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2015年1月19日