基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及無線通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字 預(yù)失真裝置及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)廣泛應(yīng)用，第五代移動(dòng)通信技術(shù)的研究深入，通信系統(tǒng) 的數(shù)據(jù)流量日益增加，為了提高頻譜利用率，系統(tǒng)中傳輸?shù)幕鶐盘?hào)的帶寬在變大，復(fù)雜的 調(diào)制方式導(dǎo)致信號(hào)峰均比在變高。寬帶的高峰均比基帶信號(hào)對(duì)射頻功率放大器的線性度要 求很高。功率放大器線性化技術(shù)的研究重點(diǎn)由早期的前饋法、反饋法和功率合成等線性化 技術(shù)逐漸轉(zhuǎn)變到數(shù)字預(yù)失真技術(shù)等，并且近些年數(shù)字預(yù)失真已經(jīng)成為最受關(guān)注的線性化技 術(shù)。
[0003] 在射頻功率放大器數(shù)字預(yù)失真技術(shù)中，研究人員廣泛采用了各種各樣非線性模型 在基帶預(yù)先補(bǔ)償功放的失真，其中采用最多的是Volterra級(jí)數(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 Volterra級(jí)數(shù)的模型比較適合于弱非線性的系統(tǒng)建模，射頻功放可W看成一種弱非線性系 統(tǒng)。因?yàn)閂olterra級(jí)數(shù)參數(shù)會(huì)隨著系統(tǒng)階次和記憶長度的增大而急劇增加，所W眾多研究 人員提出了多種簡化的Volterra模型來克服運(yùn)一缺點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多層結(jié)構(gòu)一般過于 復(fù)雜不容易在數(shù)字信號(hào)處理中實(shí)現(xiàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種基于修改分段線性 函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真裝置及方法，本發(fā)明利用了修改的分段線性函數(shù)，其模型結(jié)構(gòu)簡單， 復(fù)雜度低，能很好的補(bǔ)償功率放大器的復(fù)雜的非線性特性和記憶效應(yīng)。
[0005] 技術(shù)方案:為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] -種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真裝置，包括基于修改分段線性函數(shù) 的預(yù)失真模型的數(shù)字預(yù)失真器、數(shù)模轉(zhuǎn)換器、寬帶正交調(diào)制器、功率放大器、衰減禪合器、寬 帶正交解調(diào)器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊，其中：
[0007] 所述數(shù)字預(yù)失真器輸入端外接數(shù)字基帶輸入信號(hào)和預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊訓(xùn)練得 到的模型參數(shù);所述數(shù)字預(yù)失真器將數(shù)字基帶輸入信號(hào)和模型參數(shù)輸入到修改分段線性函 數(shù)的預(yù)失真模型得到預(yù)失真輸出信號(hào)。
[000引得到的預(yù)失真輸出信號(hào)依次經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換器、寬帶正交調(diào)制器、功率放大器得到 功放輸出模擬基帶信號(hào)。
[0009] 所述功放輸出模擬基帶信號(hào)依次經(jīng)過衰減禪合器、寬帶正交解調(diào)器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器 得到數(shù)字基帶輸出信號(hào)，然后將數(shù)字基帶輸出信號(hào)輸入到預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊。
[0010] 所述預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊根據(jù)數(shù)字基帶輸入信號(hào)和數(shù)字基帶輸出信號(hào)對(duì)修改分 段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練得到的模型參數(shù)推送給數(shù)字預(yù)失真 器。
[0011] 優(yōu)選的:所述預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊利用最小二乘算法對(duì)數(shù)字基帶輸入信號(hào)和數(shù)字 基帶輸出信號(hào)進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，確定基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的參數(shù)。
[0012] -種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真方法，包括如下步驟：
[0013] 步驟1，對(duì)數(shù)字基帶輸入信號(hào)進(jìn)行基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的預(yù) 失真處理。
[0014] 步驟2,對(duì)預(yù)失真處理后的數(shù)字基帶信號(hào)輸入&(則進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換、正交調(diào)制后輸入 功率放大器，功率放大器輸出功放輸出模擬基帶信號(hào)。
[0015] 步驟3,功放輸出模擬基帶信號(hào)經(jīng)功率禪合、正交解調(diào)、模數(shù)轉(zhuǎn)換后得到數(shù)字基帶 輸出信號(hào)刮η).
[0016] 步驟4,將數(shù)字基帶輸入信號(hào)滿試和數(shù)字基帶輸出信號(hào)新汾同步后輸入預(yù)失真器訓(xùn) 練模塊。
[0017] 步驟5,預(yù)失真器訓(xùn)練模塊利用最小二乘算法對(duì)數(shù)字基帶輸入信號(hào)?(Λ'）和數(shù)字基 帶輸出信號(hào)種Η)進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，確定步驟1所需基于修改分段線性函數(shù)的模型參數(shù)。
[0018] 優(yōu)選的:所述基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型包括線性函數(shù)和不同的多階基 函數(shù)。
[0019] 所述基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型：
[00%]其中，新《)代表功放輸入信號(hào)經(jīng)模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換后η采樣時(shí)刻的復(fù)數(shù)包絡(luò)數(shù)據(jù)，f〇(n) 代表線性函數(shù)，f2l(n)，f22(n)，f23(n)，f24(n)...為多階基函數(shù)，撕t)代表功放輸出信號(hào)經(jīng)模 擬數(shù)字轉(zhuǎn)換后η采樣時(shí)刻的復(fù)數(shù)包絡(luò)數(shù)據(jù)，Μ代表記憶長度，K代表分段線性函數(shù)的分段數(shù)， 郵預(yù)先設(shè)定的分段線性函數(shù)的分段點(diǎn)，另,;，fhUl，和&-,，24代表模型的參 數(shù)。
[0027]優(yōu)選的:所述基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的高階基函數(shù)擴(kuò)展為：
[002引
[0029] 式中，Κ代表分段線性函數(shù)的分段數(shù)，Μ代表記憶長度，代表模型的參數(shù)，為旬 代表預(yù)失真輸入信號(hào)經(jīng)模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換后η采樣時(shí)刻的復(fù)數(shù)包絡(luò)數(shù)據(jù)，故預(yù)先設(shè)定的分段線 性函數(shù)的分段點(diǎn)，Ρ為整數(shù)。
[0030] 優(yōu)選的:所述基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的建立方法如下：
[0031] 步驟11，獲取模型訓(xùn)練的數(shù)字基帶輸入信號(hào)?Κη)和數(shù)字基帶輸出信號(hào)刮Η)，并做 歸一化處理。
[0032] 步驟12,根據(jù)系統(tǒng)非線性特性的復(fù)雜程度確定預(yù)失真模型所包括的分段線性函數(shù) 和多階基函數(shù)。
[0033] 步驟13,根據(jù)步驟11獲取的數(shù)字基帶輸入信號(hào)蹲句和數(shù)字基帶輸出信號(hào)刮/?)確定 步驟12中確定的分段線性函數(shù)的分段點(diǎn)化，模型的記憶長度Μ，分段線性函數(shù)的分段數(shù)Κ。
[0034] 步驟14,根據(jù)分段線性函數(shù)的分段點(diǎn)故，模型的記憶長度Μ，分段線性函數(shù)的分段 數(shù)Κ利用最小二乘算法對(duì)數(shù)字基帶輸入信號(hào)巧日數(shù)字基帶輸出信號(hào)列《)進(jìn)行預(yù)失真模型 參數(shù)訓(xùn)練，確定預(yù)失真模型的參數(shù)。
[0035] 優(yōu)選的：所述預(yù)失真模型參數(shù)確定后，去掉多階基函數(shù)的分段線性函數(shù)的絕對(duì)值 符號(hào)，將模型參數(shù)合并。
[0036] 有益效果:本發(fā)明提供的一種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真裝置及方 法，相比現(xiàn)有技術(shù)，具有W下有益效果：
[0037] 1)避免了 Volterra級(jí)數(shù)模型的高階運(yùn)算，降低了乘法操作的數(shù)量，從而降低了數(shù) 字信號(hào)處理的復(fù)雜度。
[0038] 2)模型可根據(jù)系統(tǒng)需求，選擇線性函數(shù)和不同的多階基函數(shù)組合在一起，有較強(qiáng) 的靈活性。
[0039] 3)如果去掉分段線性函數(shù)的絕對(duì)值符號(hào)，預(yù)失真模型參數(shù)可W進(jìn)一步合并，模型 可W變的更加簡單。
【附圖說明】
[0040] 圖1是本發(fā)明的功放數(shù)字預(yù)失真裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
[0041 ]圖2是本發(fā)明的數(shù)字預(yù)失真建模方法的流程圖。
[0042] 圖3是本發(fā)明的數(shù)字預(yù)失真模型誤差信號(hào)功率譜密度比較圖。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解運(yùn)些實(shí)例僅用于說明本 發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種 等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。
[0044] -種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真裝置，如圖1所示，包括基于修改分 段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的數(shù)字預(yù)失真器、數(shù)模轉(zhuǎn)換器、寬帶正交調(diào)制器、功率放大器、衰 減禪合器、寬帶正交解調(diào)器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊，其中：
[0045] 所述數(shù)字預(yù)失真器輸入端外接數(shù)字基帶輸入信號(hào)和預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊訓(xùn)練得 到的模型參數(shù);所述數(shù)字預(yù)失真器將數(shù)字基帶輸入信號(hào)和模型參數(shù)輸入到修改分段線性函 數(shù)的預(yù)失真模型得到預(yù)失真輸出信與引《) I
[0046] 得到的預(yù)失真輸出信號(hào)5的)依次經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換器、寬帶正交調(diào)制器、功率放大器 得到功放輸出模擬基帶信號(hào)。
[0047] 所述功放輸出模擬基帶信號(hào)依次經(jīng)過衰減禪合器、寬帶正交解調(diào)器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器 得到數(shù)字基帶輸出信號(hào)，然后將數(shù)字基帶輸出信號(hào)輸入到預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊。
[004引如圖1所示，數(shù)字基帶輸入信號(hào)經(jīng)數(shù)字預(yù)失真器預(yù)失真處理和數(shù)模轉(zhuǎn)換器DAC數(shù)模 轉(zhuǎn)換生成輸入基帶I/Q信號(hào)，輸入基帶I/Q信號(hào)通過寬帶正交調(diào)制器正交調(diào)制后輸入功率放 大器，功率放大器輸出功放輸出模擬基帶信號(hào)；功放輸出模擬基帶信號(hào)經(jīng)衰減禪合器功率 禪合和寬帶正交解調(diào)器正交解調(diào)成輸出基帶I/Q信號(hào)，輸出基帶I/Q信號(hào)通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器 AD對(duì)莫數(shù)轉(zhuǎn)換后生成數(shù)字基帶輸出信號(hào)。
[0049] 所述預(yù)失真模型訓(xùn)練模塊根據(jù)數(shù)字基帶輸入信號(hào)和數(shù)字基帶輸出信號(hào)對(duì)修改分 段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練得到的模型參數(shù)推送給數(shù)字預(yù)失真 器。
[0050] -種基于修改分段線性函數(shù)的功放數(shù)字預(yù)失真方法，如圖2所示，包括如下步驟： [0化1]步驟1，對(duì)數(shù)字基帶輸入信號(hào)β(的進(jìn)行基于修改分段線性函數(shù)的預(yù)失真模型的預(yù) 失真處理。
[0化2]步驟2,對(duì)預(yù)失真處理后的數(shù)字基帶信號(hào)輸入:7(/7)進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換、正交調(diào)制后輸入 功率放大器，功率放大器輸出功放輸出模擬基帶信號(hào)。
[0053] 步驟3,功放輸出模擬基帶信號(hào)經(jīng)功率禪合、正交解調(diào)、模數(shù)轉(zhuǎn)換后得到數(shù)字基帶 輸出信號(hào)刮