CN102195912A - 数字预失真处理设备和方法 - Google Patents

Abstract

数字预失真处理设备和方法。该设备包括：预失真器，用于对将要提供给非线性装置的数据源信号进行预失真，并输出经预失真的信号；信号转换装置，用于将来自所述非线性装置的输出信号转换成与所述数据源信号的格式相同的经转换的输出信号；延时装置，用于将所述数据源信号延时一时间段，并输出经延时的数据源信号，该时间段近似等于从所述数据源信号被产生到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；参数优化装置，用于计算第一代价函数，并根据所述第一代价函数来优化所述预失真器的参数，所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差。

Description

数字预失真处理设备和方法

技术领域

本发明涉及无线通信，具体而言，涉及一种针对非线性信号处理器件或装置(如功率放大器等非线性器件)进行预失真的数字预失真处理设备和优化预失真器的参数的方法。

背景技术

随着无线通信系统的发展，各种高频谱效率的调制方式得到了广泛的应用，而这种调制信号具有非恒定包络，因而对发射机内的非线性器件(如功率放大器)的线性度提出了很高的要求。一般来说，功放输出信号功率越高，效率也越高，但同时非线性也更加显著，从而导致出现输出信号畸变、误差矢量幅度(EVM)性能恶化以及邻近信道泄露等。

数字预失真器利用反馈信息，在数字基带对源数据进行预失真，以补偿功率放大器的非线性，从而提高功率放大器的输出信号的线性度。

公开号为6,885,241B2的美国专利公开了一种基于幅度累积分布函数(CDF)的非参数化的预失真方法。其基本思路是：如果功率放大器(PA)的AM(幅度调制)传输特性是单调的，且PA的输入信号和输出信号的幅度CDF曲线分别表示为F₁(·)和F₂(·)，那么同一个累积概率值P_i对应的输入输出的幅度分别为：F₁ ^-1(P_i)和F₂ ^-1(P_i)，则点(F₁ ^-1(P_i)，F₂ ^-1(P_i))是PA的AM曲线上的一个点。如果将一系列这样的点连接起来就能得到PA的AM-AM曲线，求该曲线的逆函数，从而可以一次得到预失真器的AM特性。这种预失真器涉及求CDF的逆函数，需要排序或插值，运算量较大。另外，其不是自适应的，可能存在一定的误差，尤其对于高功率部分和低功率部分，由于参与统计的点数较少，误差比较明显。

发明内容

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

根据本发明的一个方面，提供了一种数字预失真处理设备。该设备包括：预失真器，其被配置用于对将要提供给非线性装置的数据源信号进行预失真，并输出经预失真的信号；信号转换装置，其被配置用于将来自所述非线性装置的输出信号转换成与所述数据源信号的格式相同的经转换的输出信号；延时装置，其被配置用于将所述数据源信号延时一时间段，并输出经延时的数据源信号，该时间段近似等于从所述数据源信号被产生到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；参数优化装置，其被配置用于根据所述经转换的输出信号的统计特性与所述经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，并根据所述第一代价函数来优化所述预失真器的参数，所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差。

根据本发明的另一方面，提高了一种优化预失真器的参数的方法。该方法包括：将来自非线性装置的输出信号转换成经转换的输出信号，所述经转换的输出信号与数据源信号的格式相同；将所述数据源信号延时一时间段，该时间段近似等于产生所述数据源信号到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；根据所述经转换的输出信号的统计特性与经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，该第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差；以及根据所述第一代价函数来优化预失真器的参数。

另外，本发明的实施例还提供了用于实现上述方法的计算机程序。

此外，本发明的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其上记录有用于实现上述方法的计算机程序代码。

附图说明

参照下面结合附图对本发明实施例的说明，会更加容易地理解本发明的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本发明的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。

图1(A)是示出了根据本发明的一个实施例的数字预失真处理设备的结构的示意性框图；

图1(B)和(C)是分别示出了图1(A)所示的非线性装置和信号转换装置的结构的一个示例的示意性框图；

图2是示出了根据本发明的另一实施例的数字预失真处理设备的结构的示意性框图；

图3是示出了根据本发明的一个实施例、用于基于信号的统计特性来计算代价函数的示例性流程图；

图4是示出了根据本发明的另一实施例的数字预失真处理设备的结构的示意性框图；

图5是示出了利用同一信号中的多个数据段计算得到的与幅度相关的累积分布函数的示意图；

图6(A)和(B)是分别示出了两种代价函数随AM参数的等高线的示意图；

图7是示出根据输出功率的变化程度来选择代价函数的一个示例的示意图；

图8是示出了根据本发明的另一实施例的数字预失真处理设备的结构的示意性框图；

图9是示出了抛物线优化算法的示意图；

图10是示出了根据本发明的一个实施例的优化预失真器的参数的方法的示意性流程图；

图11是示出了对数据源信号和输出信号进行调整的一个示例的示意性流程图；

图12和图13是分别示出了根据本发明的其他实施例的优化预失真器的参数的方法的示意性流程图；

图14是示出了可用于实施根据本发明的实施例的计算机的示意性框图；以及

图15是示出了数据源信号的与幅度相关的CDF曲线和输出信号的与幅度相关的CDF曲线的示意图。

具体实施方式

下面参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。

图1(A)是示出了根据本发明的一个实施例的用于无线通信系统的数字预失真处理设备的一个示例。如图1(A)所示，预失真处理设备100包括预失真器101、信号转换装置109、延时装置105和参数优化装置104。

预失真器101用于对来自数据源120的数字信号进行预失真，并将经预失真的信号输出给非线性装置110。非线性装置110的输入信号与输出信号之间呈非线性关系。预失真器101对数据源信号进行预失真，是为了补偿该非线性。

图1(B)给出了非线性装置110的一个示例性结构。在图1(B)中，非线性装置110为射频输出装置，包括数字模拟转换器(D/A)130、调制器140和功率放大器150，其中功率放大器150是非线性器件，预失真器101可以针对功率放大器150的特性对数据源信号进行预失真。

应理解，图1(B)所示的非线性装置是示例性的，是为了使得该实施例更易于被理解，而绝非限制性的。根据本发明的实施例的预失真处理设备还能够应用于通信领域的其他应用场景，例如可用于对非线性放大器、信号发射/传输链路等非线性装置进行预失真，这里不一一列举。

信号转换装置109与非线性装置110相连，用于将非线性装置110的输出信号转换成与数据源输出的数字信号的格式相同的信号。下文中，将信号转换装置109输出的信号称为经转换的输出信号。

图1(C)示出了与图1(B)的非线性装置对应的信号转换装置的一个示例。在该示例中，信号转换装置109可以包括解调器102和模拟数字(A/D)转换器103。解调器102用于解调来自所述功率放大器150的输出信号，模拟数字转换器103用于将经解调的输出信号转换成数字输出信号。

应理解，图1(C)的信号转换装置109也是示例性的。根据所对应的非线性装置的结构，信号转换装置109也具有其他不同的结构，以便将非线性装置输出的信号转换成与数据源信号的格式相同的信号，这里不作详述。

延时装置105用于将数据源信号延时一预定的时间段，并输出经延时的数据源信号给参数优化装置104。所延迟的时间段近似等于从所述数据源信号被数据源120产生到所述信号转换装置109输出经转换的输出信号所需的时间。

参数优化装置104用于根据经转换的输出信号的统计特性与所述经延时的数据源信号的统计特性来计算代价函数(称为第一代价函数，即基于统计特性的代价函数)，并根据该第一代价函数来收敛所述预失真器101的参数。第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差别。

作为一个示例，这里所述的统计特性可以是累积分布函数(CDF)。即第一代价函数反映输出信号的CDF与数据源信号的CDF之间的差，也可以称为基于CDF的代价函数。优选地，所述的统计特性可以是与信号的幅度相关的CDF，例如幅度CDF或者功率CDF。

图15示意性地示出了数据源信号的与幅度相关的CDF曲线F₁(|x|)和输出信号的与幅度相关的CDF曲线F₂(|x|)，两条CDF曲线分别用附图标记1501和1502来表示。理论上，当预失真器能够完全补偿非线性装置的AM畸变时，这两条曲线应该是接近重合的。而当存在AM畸变时，两条曲线会有明显差别，如图15所示。

作为一个示例，参数优化装置104可以通过计算输出信号的与幅度相关的累积分布函数与所述数据源信号的与幅度相关的累积分布函数之间的差并对所述差或所述差的绝对值的M次方求积分来计算所述第一代价函数，M＞0。例如，设CF表示该第一代价函数，则可以采用下述公式来计算CF：

CF＝∫|F₁(x)-F₂(x)|^Mdx  公式(1)

其中，M为任何正数。例如，M可以等于1/2、1、2、3等，这里不一一列举。优选地，M＝2，此时代价函数CF反映两个曲线1501和1502之间的阴影部分的面积。

图3示出了参数优化装置104计算第一代价函数的一个示例性的过程。如图3所示，在步骤303，参数优化装置确定多个幅度阈值{th₀，th₁，..，th_i，...，th_P-1}，这些幅度阈值彼此不同，且每个幅度阈值大于0且小于非线性装置(如功率放大器)的输出信号的幅度的最大绝对值。P＞1，表示幅度阈值的数量，P越大(即选取的幅度阈值的数量越多)，则计算得到的代价函数越准确。P的值可以根据需要来设定，这里不作任何限定。初始设置i＝0，代价函数CF＝0。在步骤305中，对于幅度阈值th_i，计算数据源信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数N_i1以及经转换的输出信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数N_i2。在步骤307中，求两个个数之间的差的平方值，累加到CF。在步骤307中，判断是否已处理到th_P-1。若是，则结束代价函数的计算。否则，重复上述步骤。这样计算得到的代价函数可以表示为： $\mathrm{CF}=\underset{i=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{(N_{i1}-N_{i2})}^2$ (公式2)。

在图3所示的示例中，计算代价函数的过程仅包括计数和乘加运算。计算过程相对简单，可以加快计算过程，降低参数优化装置的复杂度和成本。

作为一个示例，参数优化装置可以逐步调整预失真器的参数，使所得到的代价函数值最小。例如，参数优化装置还可以判断输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值。若是，则可认为预失真器的参数已达到最优，从而停止基于统计特性的差来优化预失真参数的过程。若否，则参数优化装置可以控制预失真处理设备中的其他装置继续进行预失真参数的优化。所述阈值可以根据需要来设定，这里不作限定。通过这样的多次循环，可以使得预失真器的参数逐步收敛。

作为一个示例，参数优化装置104可以采用抛物线优化法来优化预失真器的参数。具体地，设y₀表示起始点，即预失真器的当前参数(即进行本次优化前预失真器的参数)。假设预失真器的参数是k维的数组，则该点对应于一个k维参数的组合。y_i表示在k维数组的某一维上与初始点y₀相距距离i×d的点，i＝...，-2，-1，0，1，2，...。d的值可以根据实际需要来选取，这里不作限制。

表示采用起始点y₀所对应的参数进行预失真后得到的代价函数，即通过计算采用该组参数对数据源信号进行预失真后非线性装置(如功率放大器)输出的输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性(如CDF)之差而得到的代价函数。对于第一次优化，y₀可以表示预失真器的初始设置参数。以y₀为中心，在k维向量空间中求取在某一维上的几个点{...，y_-2，y_-1，y₀，y₁，y₂，...}所对应的代价函数值：

$\{...,f_{y_{-2}},f_{y_{-1}},f_{y_0},f_{y_1},f_{y_2},...\}.$

这些点所对应的代价函数值构成图9所示的曲线901。然后，在最小均方误差的标准下，用二次多项式g(y)＝ay²+by+c(如图9所示的曲线902)去逼近这些点构成的曲线901：

$\underset{a,b,c}{\min }\underset{i=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left((f_{y_i}-g\left(y_i\right)\right)}^2,$ (公式3)

其中，N≥1。在k维空间中这一维上所取的点数为2N+1。则，二次多项式的最小点x_opt＝-b/2a即为对最优点(即所对应的代价函数的一组参数)的一个估计，重复如上过程并缩小搜索区间，既可逐渐逼近最优点。图9示出了上述抛物线优化算法的示意图。

当然，参数优化装置104还可以采用任何其他适当的算法来优化预失真器的参数。作为一个示例，可以采用坐标轮换法(univariate searchtechnique)(请参见《非线性最优化》第二版，国防科技大学出版社，谢政、李建华、汤泽潆编著)。作为另一示例，还可以采用直接搜索算法(Direct search method，请参见Robert Michael Lewis、Virginia Torczon和Michael W.Trosset等人的文献“direct search methods，then andnow”)。作为其他示例，还可以采用最速下降法、牛顿法、黄金分割法等其他优化算法，这里不一一列举。上述文献通过引用合并于此。

在上述实施例/示例中，第一代价函数反映输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差，还反映非线性装置(如功率放大器等)的线性度。采用经过这样优化的预失真器参数对数据源信号进行预失真，可以有效地补偿非线性装置(如功率放大器等)的非线性，使得输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差别最小化。

另外，对于同一信号，利用其不同段的数据计算得到的统计特性之间的差别有可能是非常大的。图5示出了这样一个示例，在该示例中，对于WCDMA和WiMAX信号，取100段不同的数据段，每个数据段分别包括在不同的时间点取出的1000个样点。图5中的曲线示出了这些数据段的统计特性，其中横轴表示样点的幅度的绝对值(abs())，纵轴表示与幅度相关的CDF。可以看出，不同数据段的统计特性的差别是很大的。因此，为了保证计算得到一个稳定的代价函数，加快预失真参数优化的收敛速度，输入到参数优化装置104中的数据源信号和经转换的输出信号应基本上对应于同一段数据。延时装置105将数据源信号进行延时，使得进入参数优化装置104中的数据源信号与经转换的输出信号基本上对应于同一段数据。因此，延时装置105使得参数优化装置104能够利用较少的样点得到一个有效的代价函数。

在本实施例中，由于利用信号的统计特性之间的差别来计算代价函数，因此，不要求数据源信号与经转换的输出信号之间的非常精确的同步。换言之，即使输入到参数优化装置的两个信号之间有一两个采样点或分数个样点的延时的错位，也只会导致统计参数发生少许的误差，在本实施例中是可以接受的。因此，延时装置105可以采用对链路总延时的估计值作为延时的时间量。例如，该估计值可以是对从数据源中产生信号到信号转换装置输出信号的总时延的估计值，该估计值对链路几乎是固定的。

如上所述，在本发明的实施例中，延时装置105可以是一个粗延时装置，其无需使得输入到参数优化装置的两个信号之间保持精确的对准。因此，与采用精确延时的方法相比，本发明的实施例可以有效提高处理速度，并降低整个设备的复杂性和成本。

另外，在本发明的实施例中，信号转换器中的A/D转换器可以不采用很高的采样速率和比特数。相对比地，如果采用计算数据源信号与功率放大器的输出信号的时域上的差作为代价函数，则需要进行精确的延时、精确的同步(以及I/Q信号的非平衡校正)等，还需要高速高精度的模拟数字转换器，因而反馈链路比较复杂，并且本身也会带来较大的功耗。因而，本发明的实施例可以降低整个设备的复杂性、成本和功耗，并加快参数收敛的速度。

作为一个示例，在参数优化装置计算经转换的输出信号和经延迟的数据源信号的统计特性之前，还需要对这两个信号的采样速率进行调整(例如对经过延时的数据源信号进行抽取)，使得两个信号的采用速率完全一致，从而进一步保证输入到参数优化装置的两个信号基本上对应于同一段数据。另外，还需要对这两个信号的功率进行调整(如将输出信号乘以一个因子)，使得输出信号的功率与数据源信号的功率近似相等。图11示出了这样的一个示例性过程。经过这样调整，计算所得的信号的统计特性之差(基于统计特性的代价函数)才是有效的。

图2示出了根据本发明另一实施例的预失真处理设备的结构。在该实施例中，参数优化装置可以根据非线性装置的输出功率的变化程度来选择不同的代价函数。具体地，当非线性装置的输出功率快速变化时，选择基于统计特性之差的代价函数(即上文所述的第一代价函数)来优化预失真器的参数；而当非线性装置的输出功率平稳时(如平稳了一段时间之后)，选择基于非线性装置的输出信号的带外功率的代价函数(即下文将描述的第二代价函数)来优化预失真器的参数。

如图2所示，预失真处理设备200包括预失真器201、信号转换装置209、延时装置205和参数优化装置204。另外，预失真处理设备200还包括带通滤波器(BPF)206和切换装置207。

预失真器201、信号转换装置209、延时装置205和参数优化装置204具有与上述实施例/示例中的对应装置相似的功能，这里不再赘述。

带通滤波器206连接在信号转换装置209与切换装置207之间，用于对信号转换装置209输出的经转换的输出信号进行带通滤波，以得到所述经转换的输出信号的带外信号。该带通滤波器的作用是提取经转换的输出信号的带外信号，并抑制带内信号和高频干扰。非线性装置(如功率放大器)的非线性会使得信号的频谱泄漏到其他信道，产生新的频率分量。这里所述的带外信号即泄漏到其他信道的信号分量。带通滤波器206的参数可以根据实际的应用场景(例如输出信号的带宽、频带等)来选择，这里不作详述。

切换装置207用于在信号转换装置209的输出端与带通滤波器206的输出端之间进行切换，以将这两个装置209和206之一的输出端连接至参数优化装置204的输入端。

参数优化装置204还可以判断非线性装置210的输出功率是否在快速变化。参数优化装置204可以采用任何适当的方法来判断输出功率的变化程度。例如，假设该数字预失真处理设备200设置在移动通信系统中的移动终端中，用于对移动终端的射频发射链路中的功率放大器进行预失真。在这种情况下，当该移动终端接收到基站发送的TPC(发射功率控制)指令时，移动终端中的主控制单元(如主CPU)可以通知参数优化装置204，参数优化装置204既可确定功率放大器的输出功率正在快速变化。又如，当移动终端在移动中需要改变输出功率时，移动终端中的主控制单元也可以通知参数优化装置204。

在输出功率快速变化的情况下，参数优化装置204控制切换装置207将信号转换装置209的输出端连接至参数优化装置204的输入端。在这种情况下，信号转换装置209输出的、没有经过带通滤波的信号被直接输入到参数优化装置204。参数优化装置可以利用该信号以及经过延迟的数据源信号的统计特性之间的差别来计算第一代价函数，从而优化预失真器201的参数。

在输出功率不快速变化的情况下，例如当输出功率稳定了一段时间之后，参数优化装置204控制切换装置207将带通滤波器206的输出端连接至参数优化装置204的输入端。在这种情况下，经过带通滤波得到的带外信号被输入到参数优化装置。参数优化装置204可以计算该带外信号的功率(即输出信号的带外功率)，作为代价函数(即基于带外功率的代价函数，称为第二代价函数)，并利用该代价函数来优化所述预失真器的参数。参数优化装置204可以利用该基于带外功率的函数来逐步优化预失真器的参数，使得功率放大器的输出信号的带外功率最小化。

第一代价函数和第二代价函数都是非线性装置(如功率放大器)的非线性度的一个好的测度。图6(A)和(B)分别示出了这两种代价函数随AM参数的等高线。如图中所示，这两个代价函数都是凸函数，并且最优点的位置也基本上相同。因此，使用这两种代价函数都具有良好的收敛性。

在该实施例中，当非线性装置(如功率放大器)的输出功率快速改变或者功率放大器接近饱和时，输出信号的带外功率波动非常剧烈，如果采用第二代价函数则会导致收敛时间较长，跟不上发射功率的快速变化。在这种情况下，自适应地选择使用基于统计特性之差的代价函数(第一代价函数)能够快速收敛AM参数，补偿功率放大器的AM畸变。当非线性装置(如功率放大器)的输出功率稳定后，则利用基于带外功率的代价函数(第二代价函数)来收敛PM参数，并进一步优化AM参数。图7示出了当将图2所示的设备应用于移动通信系统的移动终端时根据基站的TPC指令来自适应选择代价函数的示意图。如图7所示。当移动终端的功率放大器的输出功率快速变化(如接收到TPC指令)时选择第一代价函数，而在发射功率平稳时则选择第二代价函数，这样，预失真器既能快速地跟踪发射功率、温度及其它外界环境的变化，又能获得良好的收敛性能。

在图2的实施例中，综合考虑了预失真器的收敛速度、性能和反馈链路复杂度，自适应地选择使用基于统计特性的代价函数(第一代价函数)或者基于带外功率的代价函数(第二代价函数)进行收敛。其中，预失真器可以采用正交多项式或正交查找表(LUT)的线性组合来构造(可以采用任何适当的方法利用参数来构造预失真器，这里不作详述)，根据参数优化装置得到的参数来生成用于进行预失真的AM和PM曲线。第一代价函数和第二代价函数都是各参数的凸函数，这种凸性使得预失真收敛的鲁棒性大大增加。

在一个示例中，可以采用两级滤波来求取功率放大器的输出信号的带外功率。例如，首先采用带通滤波器对在经过解调器解调得到的信号进行带通滤波，对于例如OFDM信号，带内功率与带外功率之差在30dB以上，并且过渡带非常窄，因此这样得到带外信号仍有很强的带内信号分量。此时，还可以通过数字域的滤波器对信号进行再次滤波，以滤除其中的带内信号分量，以进一步提取出带外信号。

图8示出了根据上述实施例的一个数字预失真处理设备的一个示例。在该示例中，非线性装置包括D/A转换器830、正交调制器840和功率放大器850。预失真处理设备800的结构与图1和图2所示的结构相似，其中的各个部件也具有与图1或图2所示的对应部件相似的功能。由于调制器840采用正交调制方式，因此设备800中的解调器也采用对应的正交解调方式。另外，由于有I、Q两路信号，设备800具有两个模拟数字转换器803，用于分别将经过解调的I、Q信号转换成数字I、Q信号。延时装置805也对I、Q两路数据源信号分别进行延时，并将延时的两路信号输出到参数优化装置804。参数优化装置804的功能与图1所示的装置104相似，这里不再重复。

另外，可选地，设备800还可以包括两个带通滤波器806和两个切换装置807，从而实现与图2所示的实施例相似的功能。即参数优化装置804可以根据功率放大器的输出功率的变化程度来自适应地选择不同的代价函数。具体的操作和功能与上述实施例/示例相似，这里不再重复。

图10示出了根据本发明的一个实施例的用于优化预失真器的参数的方法。如图10所示，该方法包括步骤1001、1007、1009和1011。

在步骤1001中，将来自非线性装置的输出信号转换成经转换的输出信号，使得经转换的输出信号与数据源信号的格式相同。与上述实施例/示例中相同，这里的非线性装置可以是包括功率放大器的射频输出装置(如图1(B)所示)，在这种情况下，步骤1001可以包括子步骤1003和1005。在子步骤1003中，解调来自功率放大器的输出信号，而在子步骤1005中，将经解调的输出信号转换成数字输出信号。在其他示例中，非线性装置还可以是非线性放大器、非线性发射/传输链路等其他类型的非线性器件，在这些情况下，可以根据该非线性装置的具体处理方式将其输出的信号转换成与数据源信号的格式相同的数字信号，这里不作详述。

在步骤1007中，将数据源信号延时一时间段，该时间段近似等于产生所述数据源信号到所述经转换的输出信号被输出所需的时间。例如，在图1(B)所示示例的情况下，该时间段可以大约等于数据源产生所述数据源信号到解调器输出的信号被转换成数字输出信号所需的时间。

在步骤1009中，根据所述经转换的输出信号的统计特性与经延时的数据源信号的统计特性来计算代价函数(即上文中的第一代价函数)。与上述实施例/示例相似，第一代价函数反映输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差。另外，第一代价函数还能反映非线性装置的线性度。

与上文所述的实施例/示例相似，这里所述的统计特性可以是信息的累积分布函数，并且所述第一代价函数反映所述输出信号的累积分布函数与所述数据源信号的累积分布函数的差。优选地，所采用的累积分布函数可以是与幅度相关的累积分布函数，如幅度CDF或者功率CDF。与上文描述的示例相似，当采用与幅度相关的CDF时，可以采用上述公式(1)来计算第一代价函数，具体步骤可以包括：计算所述输出信号的与幅度相关的CDF与所述数据源信号的与幅度相关的CDF之间的差，并对所述差或所述差的绝对值的M次方平方求积分，作为第一代价函数，M＞0。作为另一示例，还可以采用图3所示的过程来计算第一代价函数，这里不再重复。

在步骤1011中，根据第一代价函数来优化预失真器的参数。可以采用上文描述的抛物线法、坐标轮换法(univariate search technique)、直接搜索算法、最速下降法、牛顿法、黄金分割法等优化算法来优化预失真器的参数，这里不再重复。

在上述方法中，第一代价函数反映输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差，还反映非线性装置(如功率放大器等)的线性度。采用经过这样优化的预失真器参数对数据源信号进行预失真，可以有效地补偿非线性装置(如功率放大器等)的非线性，使得输出信号的统计特性与数据源信号的统计特性之间的差别最小化。

另外，由于利用信号的统计特性之间的差别来计算代价函数，因此，不要求数据源信号与经转换的输出信号之间的精确对准或同步。步骤1007可以采用对链路总延时的估计值作为延时的时间量。例如，该估计值可以是对从数据源中产生信号到信号转换装置输出信号的总时延的估计值，该估计值对链路几乎是固定的。该延时步骤是一种粗延时，其无需使两个信号之间保持精确的对准。因此，与采用精确延时的方法相比，本发明的实施例可以有效提高处理速度，并降低整个设备的复杂性和成本。

另外，在本发明的实施例中，不需要采用很高的采样速率和比特数对输出信号进行A/D采样。因而，可以降低整个设备的复杂性、成本和功耗，并加快参数收敛的速度。

作为一个示例，图10所示的方法还可以包括如图11所示的步骤。在步骤1013，对两个信号的采样速率进行调整(例如对经过延时的数据源信号进行抽取)，使得两个信号的采用速率保持完全一致，从而进一步保证输入到参数优化装置的两个信号基本上对应于同一段数据。另外，还可以在步骤1015中对这两个信号的功率进行调整(如将输出信号乘以一个因子)，使得输出信号的功率与数据源信号的功率近似相等。经过这样调整，计算所得的信号的统计特性之差(第一代价函数)才有效。

图12示出了根据本发明的另一实施例的优化预失真器的参数的方法。图12所示的方法与图10所示的方法类似。不同之处在于，图12所示的方法包括逐步调整预失真器的参数的过程。

如图12所示，步骤1203、1205、1207、1209和1211均与图11所示的对应步骤相似，这里不再重复。

在步骤1213中，判断所述输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值。若是，则可认为预失真器的参数已收敛，从而停止基于统计特性的差来优化预失真参数的过程。若否，则重复执行上述步骤，即继续进行预失真器参数的优化。所述阈值可以根据需要来设定，这里不作限定。通过这样的多次循环，可以使得预失真器的参数逐步收敛。

图13示出了根据本发明的另一实施例的优化预失真器的参数的方法。

如图13所示，在步骤1304中，判断非线性装置(如功率放大器)的输出功率是否在快速变化。可以采用上文描述的方法来判断输出功率是否在快速变化，这里不再重复。若是，则采用上述的基于统计特性之差的代价函数(第一代价函数)来优化预失真参数，计算第一代价函数的方法与上述实施例/示例相同，这里不再重复。如果输出功率没有快速变化(如输出功率平稳了一段时间)，则计算非线性装置(如功率放大器)的输出信号的带外功率作为代价函数(即第二代价函数)，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

图13示出了在非线性装置包括如图1(B)所示的结构的情况下计算第二代价函数的一个具体过程。在步骤1306中，解调来自功率放大器的输出信号。在步骤1308中，对经过解调的输出信号进行带通滤波，以得到经过解调的输出信号的带外信号。可以采用上述实施例/示例中的BPF进行带通滤波，以滤除输出信号中的带内信号并抑制高频噪声，这里不再重复。在步骤1310中，将带外信号转换成数字信号。在步骤1312中，计算该数字信号的功率，作为第二代价函数。在步骤1314中利用该第二代价函数优化预失真器的参数。

在上述方法中，当非线性装置(如功率放大器)的输出功率快速改变时，可以使用基于统计特性之差的代价函数(第一代价函数)来快速收敛AM参数，补偿功率放大器的AM畸变。当非线性装置(如功率放大器)的输出功率稳定后，则利用基于带外功率的代价函数(第二代价函数)来收敛PM参数，并进一步优化AM参数。这样，预失真器能快速地跟踪发射功率、温度及其它外界环境的变化。

应理解，上述实施例和示例是示例性的，而不是穷举性的，本发明不应被视为局限于任何具体的实施例或示例。

在上述实施例和示例中，采用了“第一”、“第二”等表述(例如第一代价函数、第二代价函数等)。本领域的普通技术人员应理解，上述表述只是为了对术语作文字上的区分，而并非表示其顺序或任何其他限定。

作为一个示例，上述方法的各个步骤以及上述数字预失真处理设备的各个组成模块和/或装置可以实施为无线通信网络(如WIMAX、LTE、LTE-A、WCDMA通信系统等等，这里不一一列举)中的基站或者终端或者其他通信设备中的软件、固件、硬件或其组合。例如可以作为基站或者终端中的射频传输部分的一部分。上述装置中各个组成模块通过软件、固件、硬件或其组合的方式进行配置时可使用的具体手段或方式为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。

如上所述，上述方法和设备中对数字信号进行处理的步骤和模块可以通过软件来实现。从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机(例如图14所示的通用计算机1400)安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等。

在图14中，中央处理单元(CPU)1401根据只读存储器(ROM)1402中存储的程序或从存储部分1408加载到随机存取存储器(RAM)1403的程序执行各种处理。在RAM 1403中，也根据需要存储当CPU 1401执行各种处理等等时所需的数据。CPU 1401、ROM 1402和RAM 1403经由总线1404彼此连接。输入/输出接口1405也连接到总线1404。

下述部件连接到输入/输出接口1405：输入部分1406(包括键盘、鼠标等等)、输出部分1407(包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等)、存储部分1408(包括硬盘等)、通信部分1409(包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等)。通信部分1409经由网络比如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1410也可连接到输入/输出接口1405。可拆卸介质1411比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1410上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1408中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质1411安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图14所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1411。可拆卸介质1411的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 1402、存储部分1408中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

本发明还提出一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。所述指令代码由机器读取并执行时，可执行上述根据本发明实施例的方法。

相应地，用于承载上述存储有机器可读取的指令代码的程序产品的存储介质也包括在本发明的公开中。所述存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等等。

在上面对本发明具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以用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、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

此外，本发明的方法不限于按照说明书中描述的时间顺序来执行，也可以按照其他的时间顺序地、并行地或独立地执行。因此，本说明书中描述的方法的执行顺序不对本发明的技术范围构成限制。

通过以上的描述可以看出，根据本发明的实施例，提供了如下的方案：

附记1.一种数字预失真处理设备，包括：

预失真器，其被配置用于对将要提供给非线性装置的数据源信号进行预失真，并输出经预失真的信号；

信号转换装置，其被配置用于将来自所述非线性装置的输出信号转换成与所述数据源信号的格式相同的经转换的输出信号；

延时装置，其被配置用于将所述数据源信号延时一时间段，并输出经延时的数据源信号，该时间段近似等于从所述数据源信号被产生到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；

参数优化装置，其被配置用于根据所述经转换的输出信号的统计特性与所述经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，并根据所述第一代价函数来优化所述预失真器的参数，所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差。

附记2.根据附记1所述的设备，其中，所述参数优化装置还被配置用于判断所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值，若否，则控制所述预失真处理设备中的其他装置继续进行预失真器的参数的优化。

附记3.根据附记1或2所述的设备，其中，所述统计特性为累积分布函数，并且所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的累积分布函数与所述数据源信号的累积分布函数之间的差。

附记4.根据附记1或2所述的设备，还包括：

带通滤波器，其被配置用于对所述输出信号进行带通滤波，以得到所述输出信号的带外信号；

切换装置，其被配置用于在所述信号转换装置的输出端与所述带通滤波器的输出端之间进行切换，

其中，所述参数优化装置还被配置用于判断所述非线性装置的输出功率是否在稳定了一预定的时间快速变化；若是否，则控制所述切换装置将所述信号转换装置的输出端连接至所述参数优化装置的输入端；否则，则控制所述切换装置将所述带通滤波器的输出端连接至所述参数优化装置的输入端，计算根据所述带外信号来计算所述功率放大器的输出信号的带外的功率作为第二代价函数，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

附记5.根据附记3所述的设备，其中，所述参数优化装置被配置用于通过计算所述经转换的输出信号的与幅度相关的累积分布函数与所述数据源信号的与幅度相关的累积分布函数之间的差并对所述差或所述差的绝对值的N次方平方求积分来计算所述第一代价函数，N＞0。

附记6.根据附记3所述的设备，其中，所述参数优化装置被配置用于通过以下过程来计算所述第一代价函数：

确定多个幅度阈值，所述多个幅度阈值彼此不同，且每个幅度阈值大于0且小于所述经转换的输出信号的幅度的最大绝对值；

对于每个幅度阈值，计算所述经转换的输出信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数以及所述数据源信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数之间的差的平方值；以及

计算与每个幅度阈值对应的差的平方值的和，作为所述第一代价函数。

附记7.根据附记1或2的设备，其中，所述非线性装置为功率放大器，并且所述信号转换装置包括：

解调器，其被配置用于解调来自所述功率放大器的输出信号；

模拟数字转换器，其被配置用于将经解调的输出信号转换成数字输出信号。

附记8.根据附记7所述的设备，还包括：

带通滤波器，其被配置用于对所述经解调的输出信号进行带通滤波，以得到所述经解调的输出信号的带外信号；

切换装置，其被配置用于在所述解调器的输出端与所述带通滤波器的输出端之间进行切换，

其中，所述参数优化装置还被配置用于判断所述功率放大器的输出功率是否在快速变化；若是，则控制所述切换装置将所述解调器的输出端连接至所述模拟数字转换器的输入端；否则，则控制所述切换装置将所述带通滤波器的输出端连接至所述模拟数字转换器的输入端以将所述带外信号转换成数字带外信号，计算所述数字带外信号的功率作为第二代价函数，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

附记9.一种优化预失真器的参数的方法，包括：

将解调来自非线性装置功率放大器的输出信号，并将经解调的输出信号转换成数字输出经转换的输出信号，所述经转换的输出信号与数据源信号的格式相同；

将所述对数据源信号进行延时一时间段，该时间段近似等于产生所述数据源信号到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；

根据所述经转换的数字输出信号的统计特性与经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，该第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差；以及

根据所述第一代价函数来优化预失真器的参数。

附记10.根据附记9所述的方法，还包括：

判断所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值，若否，则重复执行上述过程。

附记11.根据附记9或10所述的方法，其中，所述统计特性为累积分布函数，并且所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的累积分布函数与所述数据源信号的累积分布函数的差。

附记12.根据附记9或10所述的方法，还包括：

判断所述非线性装置的输出功率是否在稳定了一预定的时间快速变化，若否是，则计算所述经转换的输出信号的带外功率作为第二代价函数，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

附记13.根据附记11所述的方法，其中，计算所述第一代价函数包括：

计算所述经转换的输出信号的与幅度相关的累积分布函数与所述数据源信号的与幅度相关的累积分布函数之间的差；以及

对所述差或所述差的绝对值的N次方求积分，作为所述第一代价函数，N＞0。

附记14.根据附记11所述的方法，其中，计算所述第一代价函数包括：

确定多个幅度阈值，所述多个幅度阈值彼此不同，且每个幅度阈值大于0且小于所述经转换的输出信号的幅度的最大绝对值；

对于每个幅度阈值，计算所述经转换的输出信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数以及所述数据源信号中绝对幅度值小于该幅度阈值的样点的个数之间的差的平方值；以及

计算与每个幅度阈值对应的差的平方值的和，作为所述第一代价函数。

尽管上面已经通过对本发明的具体实施例的描述对本发明进行了披露，但是，应该理解，上述的所有实施例和示例均是示例性的，而非限制性的。本领域的技术人员可在所附权利要求的精神和范围内设计对本发明的各种修改、改进或者等同物。这些修改、改进或者等同物也应当被认为包括在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种数字预失真处理设备，包括：

预失真器，其被配置用于对将要提供给非线性装置的数据源信号进行预失真，并输出经预失真的信号；

信号转换装置，其被配置用于将来自所述非线性装置的输出信号转换成与所述数据源信号的格式相同的经转换的输出信号；

延时装置，其被配置用于将所述数据源信号延时一时间段，并输出经延时的数据源信号，该时间段近似等于从所述数据源信号被产生到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；

参数优化装置，其被配置用于根据所述经转换的输出信号的统计特性与所述经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，并根据所述第一代价函数来优化所述预失真器的参数，所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述参数优化装置还被配置用于判断所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值，若否，则控制所述预失真处理设备中的其他装置继续进行预失真器的参数的优化。

3.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述统计特性为累积分布函数，并且所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的累积分布函数与所述数据源信号的累积分布函数之间的差。

4.根据权利要求1或2所述的设备，还包括：

带通滤波器，其被配置用于对所述输出信号进行带通滤波，以得到所述输出信号的带外信号；

切换装置，其被配置用于在所述信号转换装置的输出端与所述带通滤波器的输出端之间进行切换，

其中，所述参数优化装置还被配置用于判断所述非线性装置的输出功率是否在快速变化；若是，则控制所述切换装置将所述信号转换装置的输出端连接至所述参数优化装置的输入端；否则，则控制所述切换装置将所述带通滤波器的输出端连接至所述参数优化装置的输入端，计算所述带外信号的功率作为第二代价函数，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

5.根据权利要求3所述的设备，其中，所述参数优化装置被配置用于通过计算所述经转换的输出信号的与幅度相关的累积分布函数与所述数据源信号的与幅度相关的累积分布函数之间的差并对所述差或所述差的绝对值的N次方求积分来计算所述第一代价函数，N＞0。

6.一种优化预失真器的参数的方法，包括：

将来自非线性装置的输出信号转换成经转换的输出信号，所述经转换的输出信号与数据源信号的格式相同；

将所述数据源信号延时一时间段，该时间段近似等于产生所述数据源信号到所述经转换的输出信号被输出所需的时间；

根据所述经转换的输出信号的统计特性与经延时的数据源信号的统计特性来计算第一代价函数，该第一代价函数反映所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差；以及

根据所述第一代价函数来优化预失真器的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

判断所述经转换的输出信号的统计特性与所述数据源信号的统计特性之间的差是否小于一预定的阈值，若否，则重复执行上述过程。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述统计特性为累积分布函数，并且所述第一代价函数反映所述经转换的输出信号的累积分布函数与所述数据源信号的累积分布函数的差。

9.根据权利要求6或7所述的方法，还包括：

判断所述非线性装置的输出功率是否在快速变化，若否，则计算所述经转换的输出信号的带外功率作为第二代价函数，并利用该第二代价函数来优化所述预失真参数。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，计算所述第一代价函数包括：

计算所述经转换的输出信号的与幅度相关的累积分布函数与所述数据源信号的与幅度相关的累积分布函数之间的差；以及

对所述差或所述差的绝对值的N次方求积分，作为所述第一代价函数，N＞0。

Images