CN104426485B - 数字预失真装置以及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种数字预失真装置以及方法，该数字预失真装置包括：非线性器件，用于补偿信号的非线性特性；记忆效应补偿器，用于补偿信号的记忆效应特性；恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取信号的恒值特性信息；代价函数生成器，根据获取的恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中预设值根据信号的调制方式而预先获得；系数更新器，根据代价函数对非线性器件的系数以及记忆效应补偿器的系数进行更新。通过本发明实施例，不仅可以补偿信号的非线性和记忆效应畸变，而且结构简单且造价较低。

Description

数字预失真装置以及方法
技术领域
本发明涉及数字预失真技术领域，尤其涉及一种补偿非线性和记忆效应畸变的数字预失真装置以及方法。
背景技术
功率放大器（PA，Power Amplifier）是电子设备中的重要组成部分，它可以对微弱的电信号实现功率放大，以满足传输、发射的需要。理想情况下希望PA的输出信号是输入信号的理想放大，但是由于物理上的原因，PA往往会引入非线性，也就是说输入信号除了被放大，还增加了一些额外的不需要的信号。为了实现理想放大，PA的这种非线性必须进行补偿和矫正。
数字预失真（DPD，Digital Pre-Distortion）技术就是一种有效的预补偿电子设备非线性的技术手段。自适应预失真技术可以根据反馈回来的PA输出信号自适应调整预失真器的系数，实现预补偿。
图1是现有技术中一个数字预失真装置的部分结构示意图。如图1所示，该数字预失真装置可以包括数字预失真单元101、信号发送单元102、反馈单元103、数字滤波器104、和预失真系数单元105等。
其中，信号发送单元102可以包括数模转换器（DAC，Digital Analog Converter）1021、正交调制器（QMOD，Quadrature Modulator）1022、可变增益放大器（VGA，VariableGain Amplifier）1023、功率放大器（HPA）1024等等。反馈单元103可以包括正交解调器（QDMOD，Quadrature Demodulator）1031、模数转换器（ADC，Analog Digital Converter）1032等。数字滤波器104可以包括数字带通滤波器（DBPF，Digital Band Pass Filter）、数字高通滤波器（DHPF，Digital High Pass Filter）等。预失真系数单元105可以包括代价函数计算单元1051、系数更新单元1052等等。
另一方面，随着发送信号的带宽增大，PA还呈现出“记忆效应”，即PA当前的输出信号不仅和当前的输入信号有关，还和以前的输入信号有关。其幅度和相位特性表现出“发胖”，图2和图3分别示出了包含记忆效应的功率放大器的幅度（AM）特性和相位（PM）特性。非线性和记忆效应将会破坏发送信号，影响信号接收质量和干扰邻近信道信号，因此需要设法克服和补偿。
但是，发明人发现在现有技术中，很多预失真的处理没有考虑到记忆效应的影响，而在考虑到记忆效应的方案中，一般需要反馈完整的IQ两路信号并与原始参考信号（复信号）进行比较。
图4是现有技术中另一个数字预失真装置的部分结构示意图。如图4所示，该数字预失真装置需要正交解调器和两路模数转换器，以及相应的对抗IQ不平衡的措施，还需要数据同步设备和方法；因此造价比较高。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
本发明实施例提供一种数字预失真装置以及方法，目的在于利用标量法（即只使用一路反馈信号而不用参考信号）来克服非线性和记忆效应，从而简单有效地改善发射信号的质量。
根据本发明实施例的一个方面，提供一种数字预失真装置，所述数字预失真装置包括：
非线性器件，用于补偿信号的非线性特性；
记忆效应补偿器，用于补偿所述信号的记忆效应特性；
恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息；
代价函数生成器，根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
系数更新器，根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
根据本发明实施例的另一个方面，提供一种数字预失真方法，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性以及使用记忆效应补偿器来补偿信号的记忆效应特性，所述数字预失真方法包括：
对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息；
根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
本发明的有益效果在于：根据信号的恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，并更新非线性器件和记忆效应补偿器的参数。不仅可以补偿信号的非线性和记忆效应畸变，而且结构简单且造价较低，能够简单有效地改善发射信号的质量。
参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
图1是现有技术中一个数字预失真装置的部分结构示意图；
图2是示出了包含记忆效应的功率放大器的幅度特性的一示意图；
图3是示出了包含记忆效应的功率放大器的相位特性的一示意图；
图4是现有技术中另一个数字预失真装置的部分结构示意图；
图5是I/Q路信号的恒值特性的一示意图；
图6是信号模值的恒值特性的一示意图；
图7是Hammerstein模型的一示意图；
图8是Weiner模型的一示意图；
图9是Weiner Hammerstein模型的一示意图；
图10是本发明实施例的数字预失真装置的一构成示意图；
图11是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图12是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的一示意图；
图13是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图14是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图15是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图；
图16是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图17是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图18是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图；
图19是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图；
图20是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图；
图21是本发明实施例的数字预失真方法的一流程示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
现代通信系统中多采用正交幅度调制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）调制方式，其显著特征是：只要知道信号的具体调制方式（例如16QAM、64QAM等），就可以明确地知道同相（I，In-phase）/正交（Q，Quadrature）路或模值所对应的具体恒定数值，也就是说QAM信号具有恒值特性。
以64QAM信号为例，图5是I/Q路信号的恒值特性的一示意图，图6是信号模值的恒值特性的一示意图。如图5或6所示，对于64QAM信号，可以明确地获得I/Q路或模值对应的具体恒定数值。
对于二值相移监控（BPSK，Binary Phase Shift Keying）信号也有类似特性。关于信号的恒值特性的概念定义或具体内容，可以参考现有技术。以下仅以QAM信号为例，对本发明进行进一步说明。但本发明不限于此，例如也可以适用于具有恒值特性的其他信号。
另一方面，关于补偿非线性（NL，Non-Linear）和记忆效应的预失真器，可以有三类常用的预失真器模型：Hammerstein模型、Weiner模型以及Weiner-Hammerstein模型。图7是Hammerstein模型的一示意图；图8是Weiner模型的一示意图；图9是Weiner-Hammerstein模型的一示意图。
如图7至9所示，NL表示非线性器件，FIR表示有限冲击响应（FIR，Finite ImpulseResponse）滤波器。可以使用NL来补偿信号的非线性特性，使用FIR滤波器来补偿信号的记忆效应特性。关于上述三种模型以及NL和FIR的具体内容，可以参考现有技术。
以下仅以Hammerstein模型为例对本发明进行说明，但本发明不限于此，还可以应用于Weiner模型以及Weiner-Hammerstein模型等，例如还可以是记忆多项式、人工神经网等模型。此外，值得注意的是，本发明中的记忆效应补偿器仅以FIR滤波器为例，但本发明不限于此，例如还可以采用其他的进行记忆效应补偿的器件，如无限冲击响应（IIR，InfiniteImpulse Response）滤波器等等。
实施例1
本发明实施例提供一种数字预失真装置，以Hammerstein模型以及FIR滤波器为例进行说明。图10是本发明实施例的数字预失真装置的一构成示意图。
如图10所示，该数字预失真装置1000包括：数字预失真器100、恒值特性获取器1003、代价函数生成器1004以及系数更新器1005。其中，数字预失真器100包括非线性器件1001和FIR滤波器1002。值得注意的是，为简单起见，图10仅示出了部分部件，其他没有示出的部件可以参考现有技术。
其中，非线性器件1001用于补偿信号的非线性特性；FIR滤波器1002用于补偿信号的记忆效应特性；恒值特性获取器1003对反馈信号进行处理以获取信号的恒值特性信息；代价函数生成器1004根据获取的恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中预设值根据信号的调制方式而预先获得；系数更新器1005根据代价函数对非线性器件1001的系数以及FIR滤波器1002的系数进行更新。
如图10所示，数字预失真器包括非线性器件1001和FIR滤波器1002，采用的是Hammerstein模型。但本发明不限于此，还可以采用其他模型。其中，FIR滤波器1002的系数可以包括α，β，γ；关于非线性器件1001和FIR滤波器1002的具体内容可以参考现有技术。
在本实施例中，根据信号的具体的调制方式（例如64QAM）可以获得I/Q路或模值所对应的恒值特性信息，因此可以根据信号的调制方式而预先获得预设值。以64QAM为例，对应I/Q信号的预设值可以是“-7、-5、-3、-1、1、3、5、7”；对应模值的预设值可以是以16QAM为例，对应I/Q信号的预设值可以是“-3、-1、1、3”；等等，可以根据实际情况确定具体的预设值。以下以64QAM为例进行说明。
在本实施例中，可以对反馈信号进行处理，获得信号的恒值特性信息；然后将获取的恒值特性信息和预设值进行比较，来计算代价函数；从而更新非线性器件的系数以及FIR滤波器的系数。其中非线性器件的系数以及FIR滤波器的系数可以预先设定初始值，例如可以根据经验值设置，也可以初始化为零；然后根据本发明计算代价函数来更新各个参数，经过一次或多次迭代之后可以获得最佳的参数。由此，只使用一路反馈信号而不用参考信号就可以克服非线性和记忆效应，从而简单有效地改善发射信号的质量。
在一个实施方式中，可以根据I/Q路信号的恒值特性来实施，并且可以根据反馈信号的旁瓣信息计算非线性器件的系数。
图11是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图11所示，该数字预失真装置1100包括：数字预失真器100、恒值特性获取器1003、代价函数生成器1004以及系数更新器1005；其中数字预失真器100包括非线性器件1001和FIR滤波器1002，如上所述。
如图11所示，数字预失真装置1100还可以包括：旁瓣信息获取器1105，对反馈信号进行处理以获得反馈信号的旁瓣信息。反馈信号经过变频处理后可以分为两路；一路经恒值特性获取器1003而获得信号的恒值特性信息，另一路经带通滤波器（BPF，Band PassFilter）而获得反馈信号的旁瓣信息。
如图11所示，恒值特性获取器1003具体可以包括：模数转换器1101，将反馈信号转换为数字信号；根升余弦（RRC，Root Raised Cosine）滤波器1102，对数字信号的I/Q信号进行处理；重采样（Re-sample）器1103，对经过RRC滤波器1102处理后的数字信号进行重采样；归一化（Normalize）器1104，将重采样后的数字信号进行归一化处理，以获得信号的恒值特性信息。
由此，反馈信号经过变频处理后可以分为两路。一路经过BPF和ADC可以估算频谱旁瓣功率；另一路经过ADC和RRC滤波器以及重采样和归一化后，可以恢复出例如图5所示的恒值特性信息。此时原始信号需要经过RRC处理，为了消除变频处理后的相位旋转，需要为原始信号补偿一个相位旋转值θ。
如图11所示，数字预失真器1100还可以包括：相位旋转器1106，为输入数字预失真器100之前的信号补偿相位旋转值θ，以消除变频处理后的相位旋转。
在本实施方式中，代价函数生成器1004还可以用于根据反馈信号的旁瓣信息、恒值特性信息以及预设值计算代价函数。具体可以包括：根据反馈信号的旁瓣信息生成代价函数，使得系数更新器1005更新非线性器件的系数；将非线性器件1001的系数固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005来更新重采样器1103的重采样点T以及相位旋转器1106的相位旋转值θ；以及将非线性器件1001的系数和重采样器1103的重采样点T固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新相位旋转器1106的相位旋转值θ以及FIR滤波器1002的系数α，β，γ。
在具体实施时，例如可以采用简单误差向量幅度（SEVM，Simplified ErrorVector Magnitude）算法来进行计算。以64QAM为例，其中SEVM计算方法可以为：
上式中，Vi为归一化器1104的输出，即信号的恒值特性信息；
[-7、-5、-3、-1、1、3、5、7]为预设值。关于上述SEVM具体实现的方式，可以采用逻辑电路等实现。此外，关于SEVM算法的具体内容也可以参考现有技术，在此不再赘述。
在具体实施时，更新参数的过程可能包括一次或多次迭代。图12是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的一示意图，如图12所示，该更新过程可以包括：
步骤1201，根据反馈信号的旁瓣信息更新非线性器件的系数。关于具体如何计算旁瓣信息，以及如何通过旁瓣信息来更新非线性器件的系数，可以参考现有技术。
步骤1202，将非线性器件的系数固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新重采样器的重采样点T以及相位旋转器的相位旋转值θ。
步骤1203，将非线性器件的系数和重采样点T固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新FIR滤波器的系数α，β，γ以及相位旋转值θ。
值得注意的是，上述步骤中的一个或几个可以迭代进行；例如可以在执行步骤1201之后，多次迭代执行步骤1202和步骤1203；再例如步骤1202和步骤1203可以交换顺序等等。此外，重采样点T和相位旋转值θ的搜索顺序可以根据实际情况进行改变；FIR滤波器的系数α，β，γ以及相位旋转值θ的搜索顺序也可以改变，例如顺序可以是α、θ、β、γ，也可以是θ、α、β、γ，甚至还可以是α、θ、β、θ、γ等等。本发明不限于此，可以根据实际情况确定具体的实施方式。
图13是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图13所示，与数字预失真装置1100不同的是，数字预失真装置1300中的反馈信号可以在通过一个ADC之后再分为两路，反馈信号的旁瓣信息可以通过数字带通滤波器（DBPF，Digital Band PassFilter）而获得。由此，可以减少ADC的数量。
在另一个实施方式中，可以根据模值的恒值特性来实施，并且可以根据反馈信号的旁瓣信息计算非线性器件的系数。
图14是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图14所示，该数字预失真装置1400包括：数字预失真器100、恒值特性获取器1003、代价函数生成器1004以及系数更新器1005；其中数字预失真器100包括非线性器件1001和FIR滤波器1002，如上所述。
如图14所示，数字预失真装置1400还可以包括：旁瓣信息获取器1105，对反馈信号进行处理以获得反馈信号的旁瓣信息。反馈信号经过变频处理后可以分为两路；一路经恒值特性获取器1003而获得信号的恒值特性信息，另一路经BPF而获得反馈信号的旁瓣信息。
如图14所示，恒值特性获取器1003具体可以包括：幅值检测器1401，获取反馈信号的幅值；模数转换器1402，将经过幅值检测器1401处理后的信号转换为数字信号；重采样器1403，对数字信号进行重采样；归一化器1404，将重采样后的数字信号进行归一化处理，以获得信号的恒值特性信息。
由此，反馈信号经过变频处理后可以分为两路。一路经过BPF和ADC可以估算频谱旁瓣功率；另一路经过幅值检测器、ADC以及重采样和归一化后，可以恢复出例如图6所示的恒值特性信息。值得注意的是，此时原始信号需要经过RC处理。
在本实施方式中，代价函数生成器1004还可以用于根据反馈信号的旁瓣信息、恒值特性信息以及预设值计算代价函数。具体可以包括：根据反馈信号的旁瓣信息生成代价函数，使得系数更新器1005更新非线性器件1001的系数；将非线性器件1001的系数固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新重采样器1403的重采样点T；以及将非线性器件1001的系数和重采样器1403的重采样点T固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新FIR滤波器的系数α，β，γ。
在具体实施时，可以采用SEVM算法来进行计算，具体与上述实施方式类似。以64QAM为例，其中SEVM计算方法可以为：
上式中，Vi为归一化器1404的输出，即信号的恒值特性信息；
为预设值。关于上述SEVM具体实现的方式，可以采用逻辑电路等现有技术实现，在此不再赘述。
图15是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图，如图15所示，该更新过程可以包括：
步骤1501，根据反馈信号的旁瓣信息更新非线性器件的系数。关于具体如何计算旁瓣信息，以及如何根据旁瓣信息来更新非线性器件的系数，可以参考现有技术。
步骤1502，将非线性器件的系数固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新重采样器的重采样点T。
步骤1503，将非线性器件的系数和重采样点T固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新FIR滤波器的系数α，β，γ。
值得注意的是，上述步骤中的一个或几个可以迭代进行；例如可以在执行步骤1501之后，多次迭代执行步骤1502和步骤1503；再例如步骤1502和步骤1503可以交换顺序等。本发明不限于此，可以根据实际情况确定具体的实施方式。
图16是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图16所示，与数字预失真装置1400不同的是，数字预失真装置1600中的反馈信号可以在通过一个ADC之后再分为两路，反馈信号的旁瓣信息可以通过DBPF而获得。由此，可以减少ADC的数量。
在另一个实施方式中，可以根据I/Q路信号的恒值特性来实施，并且可以根据一路信号来更新非线性器件的系数以及FIR滤波器的系数。
图17是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图17所示，该数字预失真装置1700包括：数字预失真器100、恒值特性获取器1003、代价函数生成器1004以及系数更新器1005；其中数字预失真器100包括非线性器件1001和FIR滤波器1002，如上所述。
如图17所示，恒值特性获取器1003具体可以包括：模数转换器1701，将反馈信号转换为数字信号；RRC滤波器1702，对数字信号的I/Q信号进行处理；重采样器1703，对经过RRC滤波器1702处理后的数字信号进行重采样；归一化器1704，将重采样后的数字信号进行归一化处理，以获得信号的恒值特性信息。
由此，反馈信号经过ADC和RRC滤波器以及重采样和归一化后，可以恢复出例如图5所示的恒值特性信息。此时原始信号需要经过RRC处理，为了消除变频处理后的相位旋转，需要为原始信号补偿一个相位旋转值θ。
如图17所示，数字预失真器1700还可以包括：相位旋转器1705，为输入数字预失真器100之前的信号补偿相位旋转值θ，以消除变频处理后的相位旋转。
在本实施方式中，代价函数生成器1004还可以用于根据恒值特性信息以及预设值计算代价函数。具体可以包括：根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新重采样器1703的重采样点T以及相位旋转器1705的相位旋转值θ；以及将重采样器1703的重采样点T固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新相位旋转器1705的相位旋转值θ以及FIR滤波器的系数α，β，γ；将重采样器1703的重采样点T以及FIR滤波器的系数α，β，γ固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新相位旋转器1705的相位旋转值θ以及非线性器件的系数。
在具体实施时，可以采用SEVM算法来进行计算。以64QAM为例，其中SEVM计算方法可以为：
上式中，Vi为归一化器1704的输出，即信号的恒值特性信息；
[-7、-5、-3、-1、1、3、5、7]为预设值。关于上述SEVM具体实现的方式，可以采用逻辑电路等现有技术实现，在此不再赘述。
图18是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图，如图18所示，该更新过程可以包括：
步骤1801，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新重采样器的重采样点T以及相位旋转器的相位旋转值θ。
步骤1802，将重采样点T固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新FIR滤波器的系数α，β，γ以及相位旋转值θ。
步骤1803，将重采样点T以及FIR滤波器的系数α，β，γ固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新非线性器件的系数以及相位旋转值θ。
值得注意的是，上述步骤中的一个或几个可以迭代进行；例如可以在执行步骤1801之后，多次迭代执行步骤1802和步骤1803；再例如步骤1802和步骤1803可以交换顺序等。此外，非线性器件的系数和相位旋转值θ的搜索顺序可以根据实际情况进行改变；重采样点T和相位旋转值θ的搜索顺序也可以根据实际情况进行改变；FIR滤波器的系数α，β，γ以及相位旋转值θ的搜索顺序也可以改变，例如顺序可以是α、θ、β、γ，也可以是θ、α、β、γ，甚至还可以是α、θ、β、θ、γ等等。本发明不限于此，可以根据实际情况确定具体的实施方式。
在另一个实施方式中，可以根据模值的恒值特性来实施，并且可以根据一路信号来更新非线性器件的系数以及FIR滤波器的系数。
图19是本发明实施例的数字预失真装置的另一构成示意图。如图19所示，该数字预失真装置1900包括：数字预失真器100、恒值特性获取器1003、代价函数生成器1004以及系数更新器1005；其中数字预失真器100包括非线性器件1001和FIR滤波器1002，如上所述。
如图19所示，恒值特性获取器1003具体可以包括：幅值检测器1901，获取反馈信号的幅值；模数转换器1902，将经过幅值检测器1901处理后的信号转换为数字信号；重采样器1903，对数字信号进行重采样；归一化器1904，将重采样后的数字信号进行归一化处理，以获得信号的恒值特性信息。
由此，反馈信号经过幅值检测器、ADC以及重采样和归一化后，可以恢复出例如图6所示的恒值特性信息。值得注意的是，此时原始信号需要经过RC处理。
在本实施方式中，代价函数生成器1004还可以用于根据恒值特性信息以及预设值计算代价函数。具体可以包括：根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新重采样器1903的重采样点T；以及将重采样器1903的重采样点T固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新FIR滤波器的系数α，β，γ；将重采样器1903的重采样点T以及FIR滤波器的系数α，β，γ固定，然后根据恒值特性信息以及预设值生成代价函数，使得系数更新器1005更新非线性器件的系数。
在具体实施时，可以采用SEVM算法来进行计算，具体与上述实施方式类似。以64QAM为例，其中SEVM计算方法可以为：
上式中，Vi为归一化器1904的输出，即信号的恒值特性信息；
为预设值。关于上述SEVM具体实现的方式，可以采用逻辑电路等现有技术实现，在此不再赘述。
图20是本发明实施例的使用SEVM进行系数更新的另一示意图，如图20所示，该更新过程可以包括：
步骤2001，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新重采样器的重采样点T。
步骤2002，将重采样点T固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新FIR滤波器的系数α，β，γ。
步骤2003，将重采样点T以及FIR滤波器的系数α，β，γ固定，采用SEVM算法并根据恒值特性信息和预设值来更新非线性器件的系数。
值得注意的是，上述步骤中的一个或几个可以迭代进行；例如可以在执行步骤2001之后，多次迭代执行步骤2002和步骤2003；再例如步骤2002和步骤2003可以交换顺序等。本发明不限于此，可以根据实际情况确定具体的实施方式。
以上以64QAM信号以及SEVM为例，对本发明如何更新非线性器件的系数以及FIR滤波器的系数进行了示意性说明。但本发明不限于此，还可以根据实际情况确定具体的实施方式。
此外，根据I/Q路信号的恒值特性来实施时，或者根据模值的恒值特性来实施时，可以根据具体的实施方式对信号进行适应地调整。例如可以改变变频器的输出信号，根据实际情况将反馈信号变为零频或一般中频等。
由上述实施例可知，根据信号的恒值特性信息以及预设值来计算预失真的代价函数，并更新非线性器件和记忆效应补偿器的参数。不仅可以补偿信号的非线性和记忆效应畸变，而且结构简单且造价较低，能够简单有效地改善发射信号的质量。
实施例2
本发明实施例提供一种数字预失真方法，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性，以及使用记忆效应补偿器来补偿信号的记忆效应特性。本发明实施例对应于实施例1中所述的数字预失真装置，与实施例1相同的内容不再赘述。
图21是本发明实施例的数字预失真方法的一流程示意图，如图21所示，该方法可以包括：
步骤2101，对反馈信号进行处理以获取信号的恒值特性信息；
步骤2102，根据获取的恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中预设值根据信号的调制方式而预先获得；
步骤2103，根据代价函数对非线性器件的系数以及记忆效应补偿器的系数进行更新。
在本实施例中，非线性器件的具有构成可以参考现有技术。记忆效应补偿器可以使用FIR滤波器；但本发明不限于此，例如还可以采用IIR滤波器等。
在一个实施方式中，可以根据I/Q路信号的恒值特性来实施，并且可以根据反馈信号的旁瓣信息计算非线性器件的系数。该数字预失真方法还可以包括：对反馈信号进行处理以获得反馈信号的旁瓣信息；并且，根据反馈信号的旁瓣信息、该恒值特性信息以及预设值计算代价函数。
在另一个实施方式中，可以根据模值的恒值特性来实施，并且可以根据反馈信号的旁瓣信息计算非线性器件的系数。该数字预失真方法还可以包括：对反馈信号进行处理以获得反馈信号的旁瓣信息；并且，根据反馈信号的旁瓣信息、该恒值特性信息以及预设值计算代价函数。
在另一个实施方式中，可以根据I/Q路信号的恒值特性来实施，并且可以根据一路信号来更新非线性器件的系数以及记忆效应补偿器的系数。
由上述实施例可知，根据信号的恒值特性信息以及预设值来计算预失真的代价函数，并更新非线性器件和记忆效应补偿器的参数。不仅可以补偿信号的非线性和记忆效应畸变，而且结构简单且造价较低，能够简单有效地改善发射信号的质量。
本发明以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：
（附记1）一种数字预失真装置，所述数字预失真装置包括：
非线性器件，用于补偿信号的非线性特性；
记忆效应补偿器，用于补偿所述信号的记忆效应特性；
恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息；
代价函数生成器，根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
系数更新器，根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
（附记2）根据附记1所述的数字预失真装置，其中，所述数字预失真装置还包括：
旁瓣信息获取器，对所述反馈信号进行处理以获得所述反馈信号的旁瓣信息；
并且，所述代价函数生成器还用于根据所述反馈信号的旁瓣信息、所述恒值特性信息以及所述预设值计算所述代价函数。
（附记3）根据附记2所述的数字预失真装置，其中，所述恒值特性获取器包括：
模数转换器，将所述反馈信号转换为数字信号；
根升余弦滤波器，对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
重采样器，对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记4）根据附记2或3所述的数字预失真装置，其中，所述数字预失真装置还包括：
相位旋转器，为输入数字预失真器之前的所述信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转。
（附记5）根据附记4所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述反馈信号的旁瓣信息生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数。
（附记6）根据附记2所述的数字预失真装置，其中，所述恒值特性获取器包括：
幅值检测器，获取所述反馈信号的幅值；
模数转换器，将经过所述幅值检测器处理后的信号转换为数字信号；
重采样器，对所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记7）根据附记6所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述反馈信号的旁瓣信息生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述记忆效应补偿器的系数。
（附记8）根据附记1所述的数字预失真装置，其中，所述恒值特性获取器包括：
模数转换器，将所述反馈信号转换为数字信号；
根升余弦滤波器，对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
重采样器，对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记9）根据附记8所述的数字预失真装置，其中，所述数字预失真装置还包括：
相位旋转器，为输入数字预失真器之前的所述信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转。
（附记10）根据附记9所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数；
固定所述重采样器的重采样点以及所述记忆效应补偿器的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述非线性器件的系数。
（附记11）一种数字预失真方法，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性以及使用记忆效应补偿器来补偿所述信号的记忆效应特性，所述数字预失真方法包括：
对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息；
根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
（附记12）根据附记11所述的数字预失真方法，其中，所述数字预失真方法还包括：
对所述反馈信号进行处理以获得所述反馈信号的旁瓣信息；
并且，根据所述反馈信号的旁瓣信息、所述恒值特性信息以及所述预设值计算所述代价函数。
（附记13）根据附记12所述的数字预失真方法，其中，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息包括：
将所述反馈信号转换为数字信号；
通过根升余弦滤波器对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记14）根据附记12或13所述的数字预失真方法，其中，所述数字预失方法还包括：
为输入数字预失真器之前的所述信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转。
（附记15）根据附记14所述的数字预失真方法，其中，根据所述反馈信号的旁瓣信息、所述恒值特性信息以及所述预设值计算所述代价函数，具体包括：
根据所述反馈信号的旁瓣信息生成代价函数，使得更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数。
（附记16）根据附记12所述的数字预失真方法，其中，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息包括：
获取所述反馈信号的幅值；
将处理后的信号转换为数字信号；
对所述数字信号进行重采样；
将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记17）根据附记16所述的数字预失真方法，其中，根据所述反馈信号的旁瓣信息、所述恒值特性信息以及所述预设值计算所述代价函数，具体包括：
根据所述反馈信号的旁瓣信息生成代价函数，使得更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得更新所述重采样器的重采样点；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得更新所述记忆效应补偿器的系数。
（附记18）根据附记11所述的数字预失真方法，其中，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息包括：
将所述反馈信号转换为数字信号；
通过根升余弦滤波器对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
（附记19）根据附记18所述的数字预失真方法，其中，所述数字预失真方法还包括：
为输入数字预失真器之前的所述信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转。
（附记20）根据附记19所述的数字预失真方法，其中，根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，具体包括：
根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数；
固定所述重采样器的重采样点以及所述记忆效应补偿器的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述非线性器件的系数。
（附记21）一种计算机可读程序，其中当在数字预失真装置中执行所述程序时，所述程序使得计算机在所述数字预失真装置中执行如附记11至附记20中任一项所述的数字预失真方法。
（附记22）一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得计算机在数字预失真装置中执行如附记11至20中任一项所述的数字预失真方法。

Claims (12)

1.一种数字预失真装置，其特征在于，所述数字预失真装置包括：
非线性器件，用于补偿信号的非线性特性；
记忆效应补偿器，用于补偿所述信号的记忆效应特性；
恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
旁瓣信息获取器，对所述反馈信号进行处理以获得所述反馈信号的旁瓣信息；
代价函数生成器，根据所述反馈信号的旁瓣信息、获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
系数更新器，根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
2.根据权利要求1所述的数字预失真装置，其中，所述数字预失真装置还包括：
相位旋转器，为输入数字预失真器之前的所述信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转；
并且，所述恒值特性获取器包括：
模数转换器，将所述反馈信号转换为数字信号；
根升余弦滤波器，对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
重采样器，对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
3.根据权利要求2所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述反馈信号的旁瓣信息生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数。
4.根据权利要求1所述的数字预失真装置，其中，所述恒值特性获取器包括：
幅值检测器，获取所述反馈信号的幅值；
模数转换器，将经过所述幅值检测器处理后的信号转换为数字信号；
重采样器，对所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
5.根据权利要求4所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述反馈信号的旁瓣信息生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述非线性器件的系数；
固定所述非线性器件的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点；以及
固定所述非线性器件的系数和所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述记忆效应补偿器的系数。
6.一种数字预失真装置，其特征在于，所述数字预失真装置包括：
相位旋转器，为输入数字预失真器之前的信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转；
非线性器件，用于补偿所述信号的非线性特性；
记忆效应补偿器，用于补偿所述信号的记忆效应特性；
恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
代价函数生成器，根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
系数更新器，根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
7.根据权利要求6所述的数字预失真装置，其中，所述恒值特性获取器包括：
模数转换器，将所述反馈信号转换为数字信号；
根升余弦滤波器，对所述数字信号的同相和正交信号进行处理；
重采样器，对经过所述根升余弦滤波器处理后的所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
8.根据权利要求7所述的数字预失真装置，其中，所述代价函数生成器具体用于：根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述重采样器的重采样点以及所述相位旋转器的相位旋转值；以及
固定所述重采样器的重采样点，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述记忆效应补偿器的系数；
固定所述重采样器的重采样点以及所述记忆效应补偿器的系数，然后根据所述恒值特性信息以及所述预设值生成所述代价函数，使得所述系数更新器更新所述相位旋转器的相位旋转值以及所述非线性器件的系数。
9.一种数字预失真装置，其特征在于，所述数字预失真装置包括：
非线性器件，用于补偿信号的非线性特性；
记忆效应补偿器，用于补偿所述信号的记忆效应特性；
恒值特性获取器，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
代价函数生成器，根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
系数更新器，根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新；
其中，所述恒值特性获取器包括：
幅值检测器，获取所述反馈信号的幅值；
模数转换器，将经过所述幅值检测器处理后的信号转换为数字信号；
重采样器，对所述数字信号进行重采样；
归一化器，将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
10.一种数字预失真方法，其特征在于，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性以及使用记忆效应补偿器来补偿所述信号的记忆效应特性，所述数字预失真方法包括：
对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
对所述反馈信号进行处理以获得所述反馈信号的旁瓣信息；
根据所述反馈信号的旁瓣信息、获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；
根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
11.一种数字预失真方法，其特征在于，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性以及使用记忆效应补偿器来补偿所述信号的记忆效应特性，所述数字预失真方法包括：
为输入数字预失真器之前的信号补偿相位旋转值，以消除变频处理后的相位旋转；
对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；以及
根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新。
12.一种数字预失真方法，其特征在于，使用非线性器件来补偿信号的非线性特性以及使用记忆效应补偿器来补偿所述信号的记忆效应特性，所述数字预失真方法包括：
对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息，所述恒值特性信息为根据所述信号的调制方式而确定的同相/正交路信号或模值所对应的恒定数值；
根据获取的所述恒值特性信息以及预设值计算预失真的代价函数，其中所述预设值根据所述信号的调制方式而预先获得；以及
根据所述代价函数对所述非线性器件的系数以及所述记忆效应补偿器的系数进行更新；
其中，对反馈信号进行处理以获取所述信号的恒值特性信息包括：
获取所述反馈信号的幅值；
将经过幅值检测处理后的信号转换为数字信号；
对所述数字信号进行重采样；
将重采样后的所述数字信号进行归一化处理，以获得所述信号的恒值特性信息。
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