CN101765187B - 一种数字预失真方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种数字预失真方法包括：A1、提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}；A2、计算输入预矫正器的样点x和对应功率放大器输出的矢量误差e(n)；A3、将样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；A4、通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得预矫正器的FIR滤波器系数；其中，Mu为LMS步进因子；A5、判断e(n)值是否小于预定值，若否，则将n增加1后执行A1；若是，则结束迭代过程，确定此时矩阵w为FIR滤波器系数；B、通过FIR滤波器系数w，将FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。本发明提供一种数字预失真方法及系统，实现复杂度不高的算法及性价比较高的实现方案。

Description

一种数字预失真方法及系统

技术领域

本发明涉及通信领域，特别是涉及一种功率放大器的数字预失真方法及系统。

背景技术

无论是3G(第三代网络技术)还是4G(第四代网络技术)，无线信号的PAPR(Peak-to-Average Power Ratio，峰均功率比)都很高。为了不失真传输这些高峰均功率比的无线信号，发送端对高功率放大器的线性度要求就会很高，而且要求发送功率极低。接收端对前端放大器以及A/D转换器的线性度要求也很高。这是因为半导体器件对大功率信号具有不可避免的非线性特性，当宽带收发信机工作在非线性区时，会产生严重的互调分量，在带内就可以造成信号间的相互干扰，高峰均比是目前无线通讯技术实用化首要解决的问题。

目前功率放大器的线性化技术包括几种方法。有前馈法，反馈法，预失真法和用非线性部件实现线性化(LINC)等方法。前馈法的效果最好，但电路复杂。为了在工作环境变化时，保证工作稳定性，需要增加较大的成本，反馈法由于存在潜在的不稳定问题，故需要特别处理时延和带宽，这使功率放大器的带宽很窄，不适合做宽带频率放大。

关于预失真法，随着DSP(Digital Signal Processor，数字信号处理技术)的飞速发展，为线性化技术提供了有效手段，出现了自适应预失真技术。在预失真系统中，信号首先通过一个数字预失真器进行矫正，然后送到功率放大器进行放大输出。预失真器产生的信号失真特性与发送通道的失真特性相反，从而可以抵消失真分量，得到输出的信号无失真。预失真法具有电路结构简单，工作稳定，适用于宽带系统，是一种具有良好应用前景的线性化技术。

预失真是补偿功率放大器非线性失真的最好方法之一。该技术的本质是在功率放大器的输入端采用反失真来抵消功率放大器的非线性失真。通过设计这种随功率放大器的工作点(输出功率)变化而变化的反失真特性，就能补偿由温度、电源电压、晶体管老化等因素引起工作点变化造成系统性能的下降。

目前，预失真技术包括射频预失真、中频预失真和基带预失真三种方法。

射频预失真具有容易实现、成本低等优点，其缺点是使用射频非线性有源器件，难于调节和控制，不能做到较快的自适应。

中频预失真通过调整预失真器的系数，可以补偿由于功率放大器的三次互调引起的非线性失真，但这种方法采用模拟电路来实现线性化，对非线性失真的改善效果有限。

基带预失真不涉及复杂的射频信号处理，只对基带信号进行处理，而且很容易做到自适应，便于采用现代的数字信号处理技术来实现，是一种较好的线性化方法，基于数字预失真技术的线性化系统正逐步成为研究热点。

一般通用的基带预失真结构如下图1所示，经过多路合成的多载波数字信号通过数字预失真器处理，输出经预失真矫正后的信号送给D/A转换器，RF上变频器，最后由功率放大器进行放大，放大后经天线发送出去。同时，功率放大器输出信号的一部分则通过一个耦合器反馈，经过带通滤波器，RF下变频器，A/D转换器，正交解调，转化为基带信号，送到一个自适应预失真算法处理器，自适应预失真算法处理器的另一个输入则是延时的基带输入信号，通过比较这两个信号之差，更新数字预失真器的参数，实现自适应功能。

目前的DPD(Digital Pre-Distortion，数字预失真)实现方案主要有两种，一种是基于Wiener-Hammerstein模型的多项式方式，另外一种是查找表的方式。但目前这两种方案都有自己的缺陷，查找表的方式实现简单，但对于功放的记忆效应的补偿效果不明显或者根本没有；而多项式模式需要进行负载的矩阵运算，实现难度很大，这种方式一般都需要一个高性能的DSP(DigitalSignal Processing，数字信号处理)进行这类运算，硬件系统复杂。

因此，如何提供一种数字预失真方法，能够克服现有数字预失真实现方案的缺陷，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种数字预失真方法及系统，用于提供复杂度不高的算法，以及较高的性价比的实现方案。

本发明提供一种数字预失真方法，所述方法包括以下步骤：

A1、提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}；

A2、计算输入预矫正器的样点x和对应的功率放大器输出的矢量误差e(n)；

A3、将所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数；

A4、通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得预矫正器中的FIR滤波器系数；其中，Mu为最小均方算法步进因子；

A5、判断e(n)值是否小于预定值，若否，则将n增加1后，执行A1；若是，则结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数；

B、通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

优选地，w为滤波器系数3*3的矩阵。

优选地，预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

优选地，所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y。

优选地，

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)

                          +C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³

                          +C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

优选地，

C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)相当于第一个FIR滤波器；

C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³相当于第二个FIR滤波器；

C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵相当于第三个FIR滤波器。

本发明还提供一种数字预失真系统，所述系统包括：

提取单元，用于提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}；

第一计算单元，用于计算输入预矫正器的样点x和对应的功率放大器输出的矢量误差e(n)；

矩阵生成单元，用于将所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数；

第二计算单元，用于通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得所述FIR滤波器系数；其中，Mu为LMS步进因子；

判断单元，用于判断e(n)值是否小于预定值，若否，则将n增加1后，发送至所述提取单元；若是，则结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数；

矫正单元，用于通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

优选地，w为滤波器系数3*3的矩阵。

优选地，预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

优选地，所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y；

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)

                          +C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³

                          +C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明实施例所述数字预失真方法通过迭代过程，使得输入的两个变量之间的误差不断减小，直到稳定地收敛于预定值。为了使输入变量在幅度和相位上达到一致，计算修正预矫正器的FIR滤波器系数。通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号，从而实现功率放大器较好的线性校正效果。

附图说明

图1为本发明实施例所述数字预失真方法流程图；

图2数字预失真原理示意图；

图3为PD特征曲线图；

图4为PA非特征曲线图；

图5为理想功放图；

图6为本发明实施例所述PD(Pre-Distorter，预校正器)滤波器实现图；

图7本发明实施例所述数字预失真系统结构图。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种数字预失真方法，用于提供复杂度不高的算法，以及较高的性价比的实现方案。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

为了便于本领域技术人员理解本发明的工作原理，下面结合附图进行具体说明。

首先，参见图1，该图为本发明实施例所述数字预失真方法流程图。

本发明实施例所述数字预失真方法，包括以下步骤：

S100、提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}。

在步骤S100前，可以首先初始化PD FIR滤波器系数w。

S200、计算输入预矫正器的样点x和对应的功率放大器(简称功放)输出的矢量误差e(n)。

S300、将所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数。

S400、通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得预矫正器中的FIR滤波器系数。

其中，Mu为LMS(least-mean-square，最小均方(算法))步进因子。

S500、判断e(n)值是否小于预定值？若否，则将n增加1后，执行S100；若是，则执行步骤S600。

S600、结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数。

w为滤波器系数3*3的矩阵。

S700、通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y。

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)

                          +C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³

                          +C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)相当于第一个FIR滤波器；

C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³相当于第二个FIR滤波器；

C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵相当于第三个FIR滤波器。

本发明实施例所述数字预失真方法通过迭代过程，使得输入的两个变量之间的误差不断减小，直到稳定地收敛于预定值。为了使输入变量在幅度和相位上达到一致，计算修正预矫正器的FIR滤波器系数。通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号，从而实现功率放大器较好的线性校正效果。

参见图2至图5，图2为数字预失真原理示意图；图3为PD特征曲线图；图4为PA非特征曲线图；图5为理想功放图。

为了对功率放大器的非线性进行补偿，在功率放大器前面需要增加一个矫正模块。

矫正模块的特性和功率放大器的非线性特性应该正好相反。这样矫正模块和功率放大器叠加，就能实现对理想的线性特性的逼近。

矫正模块可以称为PD(Pre-Distorter)预矫正器。

输入X经过PD处理后，成为序列Y，经过PA(Power Amplifier，无线射频功放)即功率放大器放大后，成为序列Z。

X和Y的相互关系参见图3所示，图3即是PD的特性曲线。

Y在经过PA的放大后输出Z，Z和Y的关系如图4所示，图4即为PA的非线性曲线。

从图3和图4中可以看到以上两个曲线是互补的。当把图3和图4串联后，就可以得到X和Z的关系，如图5所示。图5所示即为理想的功放特性。

这样PA的非线性得到了补偿，从而得到了图5所示的线性关系。

为了补偿PA的非线性，必须在PA与输入信号之间增加一个PD(预失真模块)，这个PD的模块的非线性特性必须和功放的非线性特性相反，从而可以抵消掉功放的非线性。

关键就是如何根据功放输出Z和预失真模块的输入X，求出预失真模块PD的特性曲线。

本发明采用了LMS算法实现这个过程，LMS算法的特性就是通过迭代，使输入其中的两个变量之间的误差不断减小，直到稳定的收敛于一个极小值即前文所述预定值。

如图2所示，将输入信号X和输出信号Z均输入到LMS算法，经过持续一段时间的迭代过程后，输入信号X和输出信号Z在幅度和相位上达到一致，即X＝Z，这样就达到图5所示的线性化理想功放效果。

为了使得输入算法的变量在幅度和相位上达到一致，LMS算法用产生的误差来修正PD模块中的系数，如图2所示。

本发明所述方法的实现关键在于，对PD和LMS模块的简化和优化变形，以便在硬件上实现，并达到较好的线性矫正效果。

PD的FPGA(Field Programmable Gate Array，场可编程门阵列)实现。

简化PA的多项式模型如下

$Z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=0}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{(2k+1)q}\·Y_{(n-q)}\·{\left|Y_{(n-q)}\right|}^{2k}---\left(1\right)$

其中，C为功放多项式系数，Y为功放输入，Z为功放输出，K表示了功放的非线性特性，Q表示了功放的记忆效应。

为了达到线性化的效果，必须使PD能够抑制信号的3次和5次谐波。实验证明Q为2时即可有效表达功放的记忆效应。

因此，公式(1)可以简化成

Z(n)＝C₁₀*Y+C₃₀*Y³+C₅₀*Y⁵+C₁₁*(Y-1)+C₃₁*(Y-1)³+C₅₁*(Y-1)⁵+C₁₂*(Y-2)+C₃₁*(Y-2)³+C₅₂*(Y-2)⁵

＝C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)

+C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₁*(Y-2)³

+C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₁*(Y-2)⁵                            (2)

公式(2)可以看作是三个FIR滤波器的简单叠加。PD在FPGA中对应的实现参见图6所示，该图为本发明实施例所述PD(Pre-Distorter，预校正器)滤波器实现图。

C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)相当于第一FIR滤波器(fir1)。C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₁*(Y-2)³相当于第二FIR滤波器(fir2)。C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₁*(Y-2)⁵相当于第三FIR滤波器(fir3)。

输入的信号x经过变换为1，3，5次幂信号，经过溢出控制模块10(图6中用图形O表示)后输入到第一FIR滤波器(fir1)、第二FIR滤波器(fir2)、第三FIR滤波器(fir3)

再将第一FIR滤波器(fir1)、第二FIR滤波器(fir2)、第三FIR滤波器(fir3)叠加在一起，经过溢出控制模块10得到输出信号Y。

这样，PD在FPGA中的实现就非常简单和容易的。

将公式(2)写成矩阵的形式，如下，

Z＝w*Y，

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]---\left(3\right)$

因为传统的LMS是针对随机序列的，不能适用于矩阵系数的更新。本发明所述LMS算法需要对传统的LMS进行变形。为了适应多个滤波器的系数调整，LMS算法要按照本发明所述方法进行运算。

本发明还提供一种数字预失真系统，用于提供复杂度不高的算法，以及较高的性价比的实现方案。

本发明实施例所述数字预失真系统，包括提取单元11、第一计算单元12、矩阵生成单元13、第二计算单元14、判断单元15以及校正单元2。

提取单元11，用于提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}。

第一计算单元12，用于计算提取单元11提取的输入预矫正器样点x和对应的功率放大器输出的矢量误差e(n)。

矩阵生成单元13，用于将提取单元11提取的所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数。

第二计算单元14，与所述矩阵生成单元13相连，用于通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得所述预矫正器的FIR滤波器系数。

其中，Mu为LMS步进因子。

判断单元15，用于判断第一计算单元12计算得到的e(n)值是否小于预定值？若否，则将n增加1后，发送至所述提取单元。若是，则结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数。

矫正单元2，与所述判断单元15相连，用于通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

W可以为滤波器系数3*3的矩阵。

预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y；

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝C₁₀*Y+C₁₁*(Y-1)+C₁₂*(Y-2)

                          +C₃₀*Y³+C₃₁*(Y-1)³+C₃₂*(Y-2)³

                          +C₅₀*Y⁵+C₅₁*(Y-1)⁵+C₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

本发明实施例所述系统，可以为前文所述方法中的任何一种情况，在此不再详述。

本发明实施例所述数字预失真系统通过矫正单元2的迭代过程，使得输入的两个变量之间的误差不断减小，直到稳定地收敛于预定值。为了使输入变量在幅度和相位上达到一致，计算修正预矫正器的FIR滤波器系数。通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号，从而实现功率放大器较好的线性校正效果。

以上对本发明所提供的所述数字预失真方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种数字预失真方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

A1、提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}；

A2、计算输入预矫正器的样点x和对应的功率放大器输出的矢量误差e(n)；

A3、将所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数；

A4、通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得预矫正器中的FIR滤波器系数；其中，Mu为最小均方算法步进因子；

A5、判断e(n)值是否小于预定值，若否，则将n增加1后，执行A1；若是，则结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数；

B、通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

2.根据权利要求1所述的数字预失真方法，其特征在于，w为滤波器系数3*3的矩阵。

3.根据权利要求2所述的数字预失真方法，其特征在于，预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

4.根据权利要求3所述的数字预失真方法，其特征在于，所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y。

5.根据权利要求3所述的数字预失真方法，其特征在于，

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝c₁₀*Y+c₁₁*(Y-1)+c₁₂*(Y-2)

+c₃₀*Y³+c₃₁*(Y-1)³+c₃₂*(Y-2)³

+c₅₀*Y⁵+c₅₁*(Y-1)⁵+c₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

6.根据权利要求5所述的数字预失真方法，其特征在于，

c₁₀*Y+c₁₁*(Y-1)+c₁₂*(Y-2)相当于第一个FIR滤波器；

c₃₀*Y³+c₃₁*(Y-1)³+c₃₂*(Y-2)³相当于第二个FIR滤波器；

c₅₀*Y⁵+c₅₁*(Y-1)⁵+c₅₂*(Y-2)⁵相当于第三个FIR滤波器。

7.一种数字预失真系统，其特征在于，所述系统包括：

提取单元，用于提取预矫正器的输入样点x＝{x_n，x_n-q}；

第一计算单元，用于计算输入预矫正器的样点x和对应的功率放大器输出的矢量误差e(n)；

矩阵生成单元，用于将所述样点x变成矩阵X，规则为X＝[x，a*x³，b*x⁵]；其中，a、b为齐次谐波系数；

第二计算单元，用于通过迭代公式w＝w+Mu*e(n)*X，计算获得FIR滤波器系数；其中，Mu为最小均方算法步进因子；

判断单元，用于判断e(n)值是否小于预定值，若否，则将n增加1后，发送至所述提取单元；若是，则结束迭代过程，确定此时的矩阵w为FIR滤波器系数；

矫正单元，用于通过所述FIR滤波器系数w，将所述FIR滤波器进行叠加作为功率放大器的输出信号。

8.根据权利要求7所述的数字预失真系统，其特征在于，w为滤波器系数3*3的矩阵。

9.根据权利要求8所述的数字预失真系统，其特征在于，预矫正器输入信号转换为1、3、5次幂信号，再经过溢出控制后得到输入系数可变的FIR滤波器后叠加为信号Y；Y为功放输入信号。

10.根据权利要求9所述的数字预失真系统，其特征在于，所述功率放大器的输出信号Z＝w*Y；

其中， $w=\left[\begin{array}{ccc}{c}_{10}& c_{11}& c_{12}\\ c_{30}& c_{31}& c_{32}\\ c_{50}& c_{51}& c_{52}\end{array}\right]$

功率放大器的输出信号Z(n)＝c₁₀*Y+c₁₁*(Y-1)+c₁₂*(Y-2)

+c₃₀*Y³+c₃₁*(Y-1)³+c₃₂*(Y-2)³

+c₅₀*Y⁵+c₅₁*(Y-1)⁵+c₅₂*(Y-2)⁵；

其中，Y为功放输入信号。

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