CN101478523B - 一种ofdm系统中的自适应预失真器及预失真方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种OFDM系统中的自适应预失真器及预失真方法，该方法包括对OFDM源信号进行一次预失真处理后的信号和经过两次预失真处理后的信号进行误差计算，并对误差信号进行自适应迭代运算，更新预失真系数，使得误差信号趋近于0，本发明中的自适应预失真器包括第一预失真单元、第二预失真单元、误差信号计算单元和自适应算法单元四个单元，采用本发明技术方案使得在不提升算法复杂度的同时有效地加快了查询表的收敛速度，获得了更小的均方误差，同时降低了算法硬件实现的复杂程度。

Description

一种OFDM系统中的自适应预失真器及预失真方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体的涉及一种OFDM系统中的自适应预失真器及预失真方法。

背景技术

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用)多载波调制技术与传统的通信技术相比，具有频谱效率高，带宽扩展性强，抗多径衰落，频谱资源灵活分配，实现MIMO技术较简单的优势。因此，OFDM作为一种能够节省频带资源并提供高质量数据通信服务的技术，几乎被所有固定无线装置的制造商和运营商看中，而其良好的技术性能使得它在很多领域得到了广泛的应用。例如在欧洲的DAB、DVB-T系统，广电的CMMB系统和中国数字电视地面广播DTMB系统等数字广播领域中，以及无线局域网领域中等等，其传输所采用的调制技术均为OFDM。

但是OFDM系统内由于存在有多个正交子载波，而且其输出信号是多个子信道信号的叠加，因此，OFDM系统对频率偏移和相位噪声比较敏感；另外，OFDM技术最主要的缺点是具有较大的峰值平均功率比(PAR)。

OFDM信号的这种高PAR特性对发送端前置高功率放大器(HPA)的线性度提出了很高的要求。由于一般的功率放大器都不是线性的，而且其动态范围也是有限的，所以为了提高放大器的功率效率，提供足够高的输出功率和实现最大输出，一般采用AB类功率放大器，允许放大器工作于非线性区甚至饱和区的附近，而此时功率放大器会呈现出一定的非线性失真。当OFDM系统内这种变化范围较大的信号通过放大器的非线性区域时，信号就会产生非线性失真，产生谐波，造成较明显的频谱扩展干扰以及带内信号畸变，导致整个系统性能的下降，而且同时还会增加A/D和D/A转换器的复杂度并且降低它们的准确性。若功率放大器必须线性工作，就意味着可能要降低效率，使发射机变的昂贵。因此，针对放大器设计存在线性度和效率之间的矛盾的问题，放大器线性化技术出现了。所谓放大器的线性化，是指在不降低功放效率的情况下，采用适当的外围电路对放大器的非线性进行补偿，从而在整体上呈现对输入信号线性放大的效果。

线性化技术发展中非常重要的一步是预失真技术的出现。预失真技术是在信号放大之前对信号按照一定的规律进行“预先失真”，以便最终输出信号中的失真分量尽可能地小，对功率放大器的线性化起到很好的效果。预失真技术在电路中表现为增加了一个预失真器。这个预失真器的作用就是产生与原信号相对应的失真信号。因为这种失真是在信号被放大之前，故称之为“预失真信号”。预失真器可以放在功率放大器的后面，但由于一些不可避免的缺点，目前被广泛采用的是把预失真部分放在放大器之前。预失真器根据在发射机系统中的位置可以分为射频、中频和基带预失真。射频和中频预失真方法是利用模拟电路信号处理方式进行，虽然电源效率高，成本低，但对非线性的改善有限且对其控制和调整都相对困难。而基带预失真技术不涉及难度较大的射频信号处理，由于工作频率低，适合用数字电路实现，便于采用目前发展迅速的数字信号处理技术，适应性强，而且可以通过增加采样率和增大量化阶数的办法来抵消高阶互调失真。因此与射频和中频预失真相比，基带预失真具有很大优势。

但由于放大器的特性会随着时间、温度、环境、以及信号本身的变化发生一定的变化，如果能从放大器的输出端把待发射的射频信号提取一部分反馈回来，再经下变频、正交解调，然后A/D变换成数字基带信号，并与经过一定延迟的原输入信号进行比较，采用自适应算法来调整预失真器的参数，使得预失真器能够实时地自适应跟踪放大器特性的变化，这样就能够更好地克服放大器特性变化这一问题，提高校正的精度，使放大器有更好线性输出。这也恰恰正是自适应数字预失真技术优于其他线性化方法的一个重要方面。

近年来人们对预失真技术进行了深入研究，出现了一些基带自适应预失真方案，这些方案大多数都是针对无记忆功率放大器的线性化技术。所谓无记忆功率放大器，就是指放大器当前的输出值只依赖于放大器当前的输入值，而与其历史输入成分没有关系。TWTA(Traveling Wave Tube Amplifier：行波管功率放大器)和SSPA(Solid State Power Amplifier：固态功率放大器)就是OFDM发射机中常用的无记忆功率放大器，因此对无记忆功放的线性化工作是十分有必要的。本发明后面所涉及的各种方案均是基于无记忆功率放大器。

总体来说，目前出现的预失真方案分为两类：一类是多项式预失真技术，另一类是查询表预失真技术。多项式技术是利用多项式方程来拟合理想复增益曲线，这种方法变量少，相对容易初始化和实时修正，但其线性化误差较大，且牵扯大规模的矩阵运算，实现起来较复杂。而查询表是一种在基带易于实现且能很好体现模拟域不连续性的模型，通过构造一个预失真查询表，对输入信号进行实时处理。这种方法可以应用于任何增益波形图的功率放大器，线性化效果好，已成为目前数字预失真的主流方案。

目前已有的基带自适应查询表预失真的实现方法主要有三种：映射法、复增益法和极坐标法。由于映射法和复增益法有收敛速度慢，实现复杂等缺点，现在大多数查询表预失真器都是基于极坐标法的。

极坐标预失真器采用两个一维查询表(幅度表和相位表)来近似放大器非线性的逆函数。将幅度增益乘以输入信号，然后对其进行相位旋转即可得到预失真器的输出。极坐标法是基于乘法的预失真，所以其对反馈信号的相位不敏感，在反馈路径中不需要相位调整电路。虽然此法需要把预失真器的输入信号和正交解调的输出信号进行R/P变换(直角坐标形式转换为极坐标形式)，增加了运算的复杂性。但两张表可分别采用简单易于控制的自适应算法(如LMS，RASCAL算法等)，查询表初始值设置简单且易于收敛。

图1给出了目前极坐标查询表自适应预失真方案的通用方法，首先由基带复信号x_in计算出功率ρ_in ²，ρ_in ²经过量化得出LUT(Look-Up Tbale：查询表)的一维索引值X，接着根据该X值查询LUT，输出该ρ_in对应的乘法预失真因子β＝αexp(jσ)，此时HPA的输入信号变成：

x_pd＝x_in*β＝ρ_inexp(jθ_in)*αexp(jσ)＝ρ_in*αexp(j(θ_in+σ))

最后，经过反馈回路获得归一化的HPA失真信号x_out后，再运用LMS算法分别对乘法预失真因子β的幅度α和相位σ进行刷新。通过研究得出，当幅度与相位的步长因子选择恰当的时候，此通用算法能够保证无记忆功放模型稳定到达收敛点。

迄今为止，已有一些专利提出各种查询表基带自适应预失真方案，它们大都是对通用算法的改进，总结其区别不外乎在于以下几个方面：(1)自适应算法不同；(2)查询表地址的索引方式不同；(3)查询表内容的更新策略不同。而这几方面也是设计预失真器的关键。其中不乏有一些方案能很好地校正功放的非线性效应，但很难在算法复杂度和性能间达到一个最佳平衡。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种OFDM系统中的自适应预失真器及预失真方法，使得在不提升算法复杂度的同时有效地加快了查询表的收敛速度，获得了更小的均方误差，同时降低了算法硬件实现的复杂程度。

本发明上述目的通过如下技术方案予以实现：

一种OFDM系统中的自适应预失真器，其特征在于：包括第一预失真单元、第二预失真单元、误差信号计算单元和自适应算法单元，

第一预失真单元：包括存储预失真系数的第一查询表，根据所述第一查询表对输入的OFDM源信号v_i(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号v_d(n)分别输送给误差信号计算单元和外部的数模变换器DAC单元；

第二预失真单元：包括存储预失真系数的第二查询表，接收第一预失真单元预失真处理后的信号v_d(n)依次经过外部数模变换器DAC单元、上变频单元，功率放大器、下变频单元和模数变换器ADC单元处理后的信号v_i′(n)，根据所述第二查询表对信号v_i′(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号输送给误差信号计算单元；

误差信号计算单元：接收第一预失真单元输出的信号v_d(n)和第二预失真单元输出的信号

进行误差计算得到误差信号e(n)，将e(n)输送给自适应算法单元；

自适应算法单元：接收误差信号e(n)进行自适应迭代运算，更新第二预失真单元的第二查询表中的预失真系数，使得误差信号e(n)趋近于0；

其中e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))，e_ρ(n)为v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)为v_d(n)与

的相位误差，n表示采样点数，为正整数。

在上述OFDM系统中的自适应预失真器中，第一预失真单元中的第一查询表包括第一幅度表和第一相位表。

在上述OFDM系统中的自适应预失真器中，第一预失真单元进行预失真的过程如下：

(1)输入OFDM源信号v_i(n)＝ρ_in(n)*exp(jθ_in(n))，根据ρ_in(n)量化得出第一查询表的索引地址index(n)；其中ρ_in(n)为输入OFDM源信号的幅度，θ_in(n)为输入OFDM源信号的相位；

(2)根据index(n)查找第一幅度表得到幅度预失真系数α(n)，根据index(n)查找第一相位表得到相位预失真系数σ(n)，计算得到预失真系数β(n)＝α(n)exp(jσ(n))；

(3)根据v_i(n)步和β(n)计算得到预失真处理后的信号v_d(n)：

v_d(n)＝v_i(n)*β(n)＝ρ_in(n)*α(n)*exp(j(θ_in(n)+σ(n)))

在上述OFDM系统中的自适应预失真器中，第二预失真单元中的第二查询表包括第二幅度表和第二相位表。

在上述OFDM系统中的自适应预失真器中，第二预失真单元进行预失真的过程如下：

(1)输入信号

v_i′(n)＝ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))*exp(j(θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))，根据ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))量化得出第二查询表的索引地址index′(n)，其中G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/AM失真，F_θ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/PM失真，ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v_i′(n)的幅度，θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v_i′(n)的相位；

(2)根据index′(n)查找第二幅度表得到幅度预失真系数α′(n)，根据index′(n)查找第二相位表得到相位预失真系数σ′(n)，计算得到预失真系数β′(n)＝α′(n)exp(jσ′(n))；

(3)根据v_i′(n)和β′(n)计算得到预失真处理后的信号

${\hat{v}}_d\left(n\right)=v_i^{\′}\left(n\right)*{\mathrm{\β}}^{\′}\left(n\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)*{\mathrm{\α}}^{\′}\left(n\right)*G_{\mathrm{\ρ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right))*$

$\exp \left(j({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)+\mathrm{\σ}\left(n\right)+{\mathrm{\σ}}^{\′}\left(n\right)+F_{\mathrm{\θ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)))\right)$

在上述OFDM系统中的自适应预失真器中，自适应算法单元的迭代方程为：

α_i+1′(n)＝α_i′(n)+e_ρ(n)*μ_ρ

σ_i+1′(n)＝σ_i′(n)+e_θ(n)*μ_θ

其中e_ρ(n)为v_d(n)与的幅度误差， $e_{\mathrm{\ρ}}\left(n\right)=\left|v_d\left(n\right)\right|-\left|{\hat{v}}_d\left(n\right)\right|;$ e_θ(n)为v_d(n)与的相位误差， $e_{\mathrm{\θ}}\left(n\right)=\arg \left(v_d\left(n\right)\right)-\arg \left({\hat{v}}_d\left(n\right)\right);$ v_d(n)为经过第一预失真单元处理后的信号，为经过第二预失真单元处理后的信号；arg(v_d(n))与

为取信号的相位；μ_ρ为幅度的迭代步长，μ_θ为相位的迭代步长；n表示采样点数，为正整数。

一种OFDM系统中的自适应预失真方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)根据第一查询表中预失真系数将OFDM源信号v_i(n)进行预失真处理得到预失真信号v_d(n)；

(2)预失真信号v_d(n)依次经过数模变换处理、上变频处理、功率放大处理、下变频处理和模数变换处理后得到信号v_i′(n)，根据第二查询表中的预失真系数对信号v_i′(n)进行预失真处理，得到预失真信号

(3)将步骤(1)中的预失真信号v_d(n)和步骤(2)中的预失真信号

进行误差计算，得到误差信号e(n)；

(4)根据误差信号e(n)进行自适应迭代运算，更新步骤(2)中第二查询表中的预失真系数，使得误差信号e(n)趋近于0；

其中e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))，e_ρ(n)为v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)为v_d(n)与

的相位误差。

在上述OFDM系统中的自适应预失真方法中，步骤(4)中更新预失真系数的方法为：

使用一个与所述第二查询表地址数目一致的指示存储器，所述指示存储器初始化为0，仅第一个地址与最后一个地址的值赋为1，若地址N的数据已进行更新，则指示存储器在该位置上的值为1，接着向上和向下搜索与该地址最近的且指示存储器内容为1的两个地址，二者之间其余地址的查询表内容设置为地址N的值，其中N为正整数。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

(1)采用RASCAL迭代算法，相较传统的LMS，RLS等自适应算法，参数更少，且具有良好的收敛特性。

(2)采用一种新的查询表更新方法，通过使用一个与查询表地址数目一致的指示存储器，每次更新查询表内一段连续地址的内容，增加表项最小和最大处的迭代次处，既降低了计算量，又加快了查询表的收敛速度，并获得了更小的均方误差。

(3)通过采用利用输入信号的幅度进行索引的方式，具有实现简单、依赖因素少，性能较优的特点。

本发明技术方案大大降低了算法硬件实现的复杂程度，适合于工程实现。

图说明

图1为目前极坐标法查询表自适应预失真器结构图；

图2为本发明OFDM系统中自适应预失真器的结构图；

图3为本发明中第一预失真单元进行预失真工作流程图；

图4为本发明中第二预失真单元进行预失真工作流程图；

图5为经过10个OFDM符号后的查询表各项迭代次数曲线；

图6为本发明预失真器学习曲线比较图；

图7为经过30帧数据后(即30个OFDM符号)的功放输出解调星座图；

图8为经过30帧数据后(即30个OFDM符号)的功率谱密度；

图9为30个OFDM符号后，查询表内容作为查询表地址的函数的曲线图；

图10为HPA发射信号经过不同信噪比高斯信道时各种条件下的误码率比较。

具体实施方式

下面结合图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

图2为本发明OFDM系统中自适应预失真器的结构图，该系统将多项式预失真方法中的非直接学习结构与查询表自适应预失真方法相结合，本发明预失真器包括第一预失真单元、第二预失真单元两个预失真查询表单元，误差信号计算单元和自适应算法单元。

其中第一预失真单元根据存储预失真系数的第一查询表对输入的OFDM源信号v_i(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号v_d(n)分别输送给误差信号计算单元和外部的数模变换器DAC单元；第二预失真单元接收第一预失真单元预失真处理后的信号v_d(n)依次经过外部数模变换器DAC单元、上变频单元，功率放大器、下变频单元和模数变换器ADC单元处理后的信号v_i′(n)，根据存储预失真系数的第二查询表对信号v_i′(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号

输送给误差信号计算单元；误差信号计算单元接收第一预失真单元预失真处理后的信号v_d(n)和第二预失真单元预失真处理后的信号并进行误差计算，得到误差复信号e(n)；自适应算法单元接收误差复信号e(n)进行自适应迭代运算，更新第二预失真单元的第二查询表中的预失真系数，使得误差复信号e(n)趋近于0，其中e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))，e_ρ(n)代表v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)代表v_d(n)与

的相位误差，n表示采样点数，为正整数。

通过仿真对比可以得到以下结论：对于一个典型的AB类功率放大器，功率索引在任何情况下都是最差的一种方法；在动态功率控制系统中，μ律幅度索引与回退电平变化依赖性最小；相对于前两种方法，幅度索引产生的交调功率较小；而最优表项分布方案优于幅度索引。但是，虽然最优分布方案的性能最佳，但从工程实现的角度来看，更倾向于幅度索引的方法，因为它实现简单，依赖因素少，性能也最接近于最优分布，因此本发明在进行预失真处理时采用幅度索引的方法。

图3为本发明中第一预失真单元进行预失真工作流程图，首先输入OFDM源信号v_i(n)＝ρ_in(n)*exp(jθ_in(n))，其中ρ_in(n)为输入OFDM源信号的幅度，θ_in(n)为输入OFDM源信号的相位，幅度值ρ_in(n)经过地址量化得出LUT的索引地址index(n)，第一查询表包括第一幅度表和第一相位表，根据index(n)查找第一幅度表得到幅度预失真系数α(n)，根据index(n)查找第一相位表得到相位预失真系数σ(n)，计算得到复预失真系数β(n)＝α(n)exp(jσ(n))，β(n)与v_i(n)通过乘法器的运算得到预失真处理后的信号v_d(n)：

v_d(n)＝v_i(n)*β(n)＝ρ_in(n)*α(n)*exp(j(θ_in(n)+σ(n)))    (1)

信号v_d(n)经过外部数模变换器DAC单元、上变频单元，功率放大器、下变频单元和模数变换器ADC单元处理后得到信号v_i′(n)，本发明暂不考虑信号经过数模/模数转换及变频过程的影响，只考虑功率放大器对信号产生的失真，因此信号v_d(n)经过功率放大器处理后的信号v_i′(n)为：

v_i′(n)＝ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))*exp(j(θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))    (2)

其中G_ρ(.)代表功率放大器的AM/AM失真，F_θ(.)代表功率放大器的AM/PM失真，ρ_in(n)为输入OFDM源信号的幅度，θ_in(n)为输入OFDM源信号的相位，信号v_i′(n)输入到第二预失真单元。

如图4所示为本发明第二预失真单元进行预失真工作流程图，首先输入信号v_i′(n)＝ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))*exp(j(θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))，其中ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v_i′(n)的幅度，θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v_i′(n)的相位，幅度值ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))经过地址量化得出的索引地址index′(n)，第二查询表包括第二幅度表和第二相位表，根据index′(n)查找第二幅度表得到幅度预失真系数α′(n)，根据index′(n)查找第二相位表得到相位预失真系数σ′(n)，计算得到复预失真系数β′(n)＝α′(n)exp(jσ′(n))；β′(n)与v_i′(n)通过乘法器的运算得到预失真处理后的信号

${\hat{v}}_d\left(n\right)=v_i^{\′}\left(n\right)*{\mathrm{\β}}^{\′}\left(n\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)*{\mathrm{\α}}^{\′}\left(n\right)*G_{\mathrm{\ρ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right))*---\left(3\right)$

$\exp \left(j({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)+\mathrm{\σ}\left(n\right)+{\mathrm{\σ}}^{\′}\left(n\right)+F_{\mathrm{\θ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)))\right)$

当系统收敛时，应满足v_i(n)＝v′_i(n)，这时

自适应过程采用RASCAL算法，则迭代方程为：

$e_{\mathrm{\ρ}}\left(n\right)=\left|v_d\left(n\right)\right|-\left|{\hat{v}}_d\left(n\right)\right|---\left(4\right)$

$e_{\mathrm{\θ}}\left(n\right)=\arg \left(v_d\left(n\right)\right)-\arg \left({\hat{v}}_d\left(n\right)\right)---\left(5\right)$

α′_i+1(n)＝α′_i(n)+e_ρ*μ_ρ    (6)

σ′_i+1(n)＝σ′_i(n)+e_θ(n)*μ_θ    (7)

其中，e_ρ(n)，e_θ(n)分别代表v_d(n)与

的幅度和相位的误差，函数arg(.)表示取信号的相位，μ_ρ和μ_θ是幅度与相位的迭代步长。根据式(6)和式(7)所给出的自适应迭代方程来更新进行再次预失真处理的第二查询表中的预失真系数α′(n)和σ′(n)，使得误差信号e(n)趋近于0，其中

e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))。

需要说明的是第一预失真单元中的第一查询表是第二预失真单元中第二查询表的复制，当自适应算法单元对第二查询表中的预失真系数进行更新时，第一查询表中的预失真系数也相应进行了更新，本发明为描述方便，对第一查询表和第二查询表中的变量赋予了不同的符号表示。

由于功率放大器对输入信号相位的失真是在原相位上再叠加一个相位偏移，这个相位偏移只与输入信号的幅度值有关。因此，当幅度失真足够小时，可以利用下式来消除所有的残余相位误差。

σ′_i+1(n)＝σ′_i(n)+μ_θ    (8)

由于查询表的地址索引是根据幅度的均匀量化，而OFDM信号的幅度服从Rayleigh分布，因此若只对该地址所对应的内容进行调整，表项最小和最大处迭代的次数会很少，导致收敛速度很慢，图5所示为经过10个OFDM符号后的查询表各项迭代次数曲线。

考虑到功率放大器的幅度增益和相移具有一定的连续性，因此本发明提供一种新的查询表更新方法：可以使用一个与第二查询表地址数目一致的指示存储器(该指示存储器初始化为0，仅第一个地址与最后一个地址的值赋为1)，若地址N的数据已进行更新，则指示存储器在该位置上的值为1，接着向上和向下搜索与该地址最近的且指示存储器内容为1的两个地址，二者之间其余地址的查询表内容设置为地址N的值。这种方法既可以降低计算量，又可以加快收敛速度。

图6为本发明预失真曲线比较图，可以看出本发明预失真器结构相对于现有的查询表预失真系统结构，具有更快的收敛速度。图中曲线一是文章“Efficient Algorithm for Adjustment of Adaptive Predistorter in OFDMTransmitter”(作者：Krzysztof Wesolowski，Janusz Pochmara，出处：VTC2000，IEEE，pp：2491-2496)中所提方案的学习曲线，曲线二是只采用本发明预失真器结构而没有运用本发明提出的新的查询表更新方法的预失真器的学习曲线，由图可以看出，二者相差不多，印证了本发明所提供的预失真器结构可以有效提高收敛速度，且实现复杂降低。曲线三是既采用本发明预失真器结构又采用本发明提出的新的查询表更新方法的预失真器的学习曲线，可以看出采用上述结构和方法的预失真器具有更快的收敛速度，均方误差更小。

图7，8，9，10给出了将本发明预失真方案应用于数字电视地面多媒体广播(DTMB)系统中得到的性能结果，功率放大器采用TWTA模型。

图7是经过30帧数据后(即30个OFDM符号)的功放输出解调星座图，图8是经过30帧数据后(即30个OFDM符号)的功率放大器输出功率谱密度图，其中：(a)为无预失真校正的信号；(b)为经过本发明所提供预失真器校正后的信号；(c)为原始信号。由图可以看到本发明技术方案在DTMB系统中能很好地发挥作用，并且具有快速收敛性。在30个OFDM符号后已可以非常清晰完好的恢复解调星座图，对带外频谱泄漏的抑制已接近于理想曲线。

图9是在30个OFDM符号后，查询表内容作为查询表地址的函数的曲线图，查询标的尺寸为1024。曲线一是文章“Efficient Algorithm forAdjustment of Adaptive Predistorter in OFDM Transmitter”(作者：Krzysztof Wesolowski，Janusz Pochmara，出处：VTC2000，IEEE，pp：2491-2496)中公开的方法，可以看到在经过30个OFDM符号后，仍旧有很多查询表地址没有被选择过，其查询表内容还未被刷新过。而曲线二是本发明所提供的方案，可以看出该曲线对幅度增益的平滑效果优于曲线一。

图10是在输出功率回退OBO＝4.75dB条件下，HPA发射信号经过不同信噪比高斯信道时各种条件下的误码率比较，系统采用硬判决译码来计算BER，为了性能比较，还对“Efficient Algorithm for Adjustment of AdaptivePredistorter in OFDM Transmitter”(作者：Krzysztof Wesolowski，JanuszPochmara，出处：VTC2000，IEEE，pp：2491-2496)中的方法进行了仿真。由图看出，经过预失真器处理后的信号比不经过预失真器处理的信号在经过功率放大器后的误码率有明显降低，本发明所提出方案的误码率低于文章“Efficient Algorithm for Adjustment of Adaptive Predistorter in OFDMTransmitter”(作者：Krzysztof Wesolowski，Janusz Pochmara，出处：VTC2000，IEEE，pp：2491-2496)中方案的误码率，其BER性能与理想线性HPA非常接近，表明本发明所提供的方案可更有效降低功放非线性对系统误码特性的影响。

以上所述，仅为本发明最佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (4)

1.一种OFDM系统中的自适应预失真器，其特征在于：包括第一预失真单元、第二预失真单元、误差信号计算单元和自适应算法单元，

第一预失真单元：包括存储预失真系数的第一查询表，所述第一查询表包括第一幅度表和第一相位表，根据所述第一查询表对输入的OFDM源信号v_i(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号v_d(n)分别输送给误差信号计算单元和外部的数模变换器DAC单元，其中进行预失真处理的过程如下：

(1)输入OFDM源信号v_i(n)＝ρ_in(n)*exp(jθ_in(n))，其中ρ_in(n)为输入OFDM源信号v_i(n)的幅度，θ_in(n)为输入OFDM源信号v_i(n)的相位，ρ_in(n)经过地址量化得出第一查询表的索引地址index(n)；

(2)根据index(n)查找第一幅度表得到幅度预失真系数α(n)，根据index(n)查找第一相位表得到相位预失真系数σ(n)，计算得到预失真系数β(n)＝α(n)exp(jσ(n))；

(3)根据v_i(n)和β(n)计算得到预失真处理后的信号v_d(n)：

v_d(n)＝v_i(n)*β(n)＝ρ_in(n)*α(n)*exp(j(θ_in(n)+σ(n)))；

其中n表示采样点数，为正整数；

第二预失真单元：包括存储预失真系数的第二查询表，所述第二查询表包括第二幅度表和第二相位表，接收模数变换器ADC单元输出的信号v′_i(n)，所述信号v′_i(n)为第一预失真单元预失真处理后的信号v_d(n)依次经过外部数模变换器DAC单元、上变频单元，功率放大器、下变频单元和模数变换器ADC单元处理后得到的信号，根据所述第二查询表对信号v′_i(n)进行预失真处理，并将预失真处理后的信号

输送给误差信号计算单元，其中进行预失真处理的过程如下：

(4)输入信号v′_i(n)＝ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))*exp(j(θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))，其中ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v′_i(n)的幅度，θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v′_i(n)的相位，ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))经过地址量化得出第二查询表的索引地址index′(n)；G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/AM失真，F_θ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/PM失真；

(5)根据index′(n)查找第二幅度表得到幅度预失真系数α′(n)，根据index′(n)查找第二相位表得到相位预失真系数σ′(n)，计算得到预失真系数β′(n)＝α′(n)exp(jσ′(n))；

(6)根据v′_i(n)和β′(n)计算得到预失真处理后的信号

${\hat{v}}_d\left(n\right)=v_i^{\′}\left(n\right)*{\mathrm{\β}}^{\′}\left(n\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)*{\mathrm{\α}}^{\′}\left(n\right)*G_{\mathrm{\ρ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right))*;$

exp(j(θ_in(n)+σ(n)+σ′(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))

其中n表示采样点数，为正整数；

误差信号计算单元：接收第一预失真单元输出的信号v_d(n)和第二预失真单元输出的信号

进行误差计算得到误差信号e(n)，将e(n)输送给自适应算法单元；

自适应算法单元：接收误差信号e(n)进行自适应迭代运算，更新第二预失真单元的第二查询表中的预失真系数，使得误差信号e(n)趋近于0，第一预失真单元中的第一查询表是第二预失真单元中第二查询表的复制，对第二查询表中的预失真系数进行更新时，第一查询表中的预失真系数也相应进行了更新；

其中e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))，e_ρ(n)为v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)为v_d(n)与

的相位误差；n表示采样点数，为正整数。

2.根据权利要求1所述的一种OFDM系统中的自适应预失真器，其特征在于：所述自适应算法单元的迭代方程为：

α_i+1′(n)＝α′_i(n)+e_ρ(n)*μ_ρ

σ_i+1′(n)＝σ′_i(n)+e_θ(n)*μ_θ

其中e_ρ(n)为v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)为v_d(n)与

的相位误差，

v_d(n)为经过第一预失真单元处理后输出的信号，为经过第二预失真单元处理后输出的信号；arg(v_d(n))与

为取信号的相位；μ_ρ为幅度的迭代步长，μ_θ为相位的迭代步长；n表示采样点数，为正整数。

3.一种OFDM系统中的自适应预失真方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)根据第一查询表中预失真系数将OFDM源信号v_i(n)进行预失真处理得到预失真信号v_d(n)，预失真处理的过程如下：

(a)输入OFDM源信号v_i(n)＝ρ_in(n)*exp(jθ_in(n))，其中ρ_in(n)为输入OFDM源信号v_i(n)的幅度，θ_in(n)为输入OFDM源信号v_i(n)的相位，ρ_in(n)经过地址量化得出第一查询表的索引地址index(n)；

(b)根据index(n)查找第一幅度表得到幅度预失真系数α(n)，根据index(n)查找第一相位表得到相位预失真系数σ(n)，计算得到预失真系数β(n)＝α(n)exp(jσ(n))；

(c)根据v_i(n)和β(n)计算得到预失真处理后的信号v_d(n)：

v_d(n)＝v_i(n)*β(n)＝ρ_in(n)*α(n)*exp(j(θ_in(n)+σ(n)))；

其中n表示采样点数，为正整数；

(2)预失真信号v_d(n)依次经过数模变换处理、上变频处理、功率放大处理、下变频处理和模数变换处理后得到信号v′_i(n)，根据第二查询表中的预失真系数对信号v′_i(n)进行预失真处理，得到预失真信号

预失真处理的过程如下：

(d)输入信号

v′_i(n)＝ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))*exp(j(θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))，其中ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v′_i(n)的幅度，θ_in(n)+σ(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))为输入信号v′_i(n)的相位，ρ_in(n)*α(n)*G_ρ(ρ_in(n)*α(n))经过地址量化得出第二查询表的索引地址index′(n)；G_ρ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/AM失真，F_θ(ρ_in(n)*α(n))为功率放大器的AM/PM失真；

(e)根据index′(n)查找第二幅度表得到幅度预失真系数α′(n)，根据index′(n)查找第二相位表得到相位预失真系数σ′(n)，计算得到预失真系数β′(n)＝α′(n)exp(jσ′(n))；

(f)根据v′_i(n)和β′(n)计算得到预失真处理后的信号

${\hat{v}}_d\left(n\right)=v_i^{\′}\left(n\right)*{\mathrm{\β}}^{\′}\left(n\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right)*{\mathrm{\α}}^{\′}\left(n\right)*G_{\mathrm{\ρ}}({\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{in}}\left(n\right)*\mathrm{\α}\left(n\right))*.$

exp(j(θ_in(n)+σ(n)+σ′(n)+F_θ(ρ_in(n)*α(n))))

其中n表示采样点数，为正整数；

(3)将步骤(1)中的预失真信号v_d(n)和步骤(2)中的预失真信号

进行误差计算，得到误差信号e(n)；

(4)根据误差信号e(n)进行自适应迭代运算，更新步骤(2)中第二查询表中的预失真系数，使得误差信号e(n)趋近于0，第一预失真单元中的第一查询表是第二预失真单元中第二查询表的复制，对第二查询表中的预失真系数进行更新时，第一查询表中的预失真系数也相应进行了更新；

其中e(n)＝e_ρ(n)*exp(je_θ(n))，e_ρ(n)为v_d(n)与

的幅度误差，e_θ(n)为v_d(n)与

的相位误差；n表示采样点数，为正整数。

4.根据权利要求3所述的一种OFDM系统中的自适应预失真方法，其特征在于：所述步骤(4)中更新预失真系数的方法为：

使用一个与所述第二查询表地址数目一致的指示存储器，所述指示存储器初始化为0，仅第一个地址与最后一个地址的值赋为1，若地址N的数据已进行更新，则指示存储器在该位置上的值为1，接着向上和向下搜索与该地址最近的且指示存储器内容为1的两个地址，二者之间其余地址的查询表内容设置为地址N的值，其中N为正整数。

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