CN102855417A - 一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法，该建模方法包括：输入射频信号经过静态非线性处理单元生成与输入无关的非线性信号；非线性信号经过动态非线性处理单元生成含记忆的动态非线性输出信号；所述动态非线性处理单元采用输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波，然后将滤波后的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号。本发明将记忆非线性模拟为一个静态的强非线性过程与一个输入相关的多级动态非线性过程的合成结果；其反映了任意时刻的增益非线性与不同记忆深度及不同强度的输入相关程度，实现了对功放动态非线性更好地自适应模型。

Description

一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法

技术领域

本发明属于第四代宽带移动通信技术领域，涉及一种宽带射频功率放大器的模型及建模方法，特别是涉及一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法。

背景技术

射频功率放大器是无线通信系统中的核心部件，其高昂的成本使其成为系统中最昂贵的部分。由于射频功率放大器消耗了系统中的大部分功率，从而使得射频功率放大器也成为影响无线系统运营商运营成本的一个关键因素。尤其是在能源变得越来越昂贵的今天，高效射频功放对节能降耗及绿色通信具有更为重要的意义。因此，世界各国的相关研究机构和人员投入了大量的时间、精力和金钱研发各种高效射频功率放大器。

然而，由于高效射频功率放大器偏置到饱和状态，因此它输出的射频信号的线性度非常差，不能直接应用于非恒包络调制信号的现代宽带无线通信系统中。数字预失真技术是一种行之有效的线性化技术，其可以大大提高射频功放的线性度。但是宽带射频放大器会呈现出记忆效应，使得射频功放当前时刻的输出不仅取决于当前时刻的输入，还受到以前时刻输入的影响，呈现出动态非线性。

对于广泛使用的记忆非线性模型，其参数提取处理算法的复杂度依赖于记忆深度和非线性强度。在预测复杂的非线性效应时要进行高阶多项式矩阵求逆运算，容易引起数值不稳定性问题。近来，研究提出了多项式模型和滤波器结合的方法、或者采用增益查找表和滤波器结合的方法模拟记忆非线性，但是前者需要优化高阶滤波器，后者则简化仅考虑弱非线性记忆。在实际应用中，记忆非线性模型需要更好地体现宽带基带调制输入信号大动态范围的幅度变化对功放增益记忆性行为的影响，并且模型结构要容易实现。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法，用于解决现有技术中记忆非线性模型结构复杂、非线性弱的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法。

一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型，所述宽带射频功率放大器记忆非线性模型包括：静态非线性处理单元、动态非线性处理单元；所述静态非线性处理单元用于模拟与输入无关的强非线性，生成非线性信号；所述动态非线性处理单元与所述静态非线性处理单元相连，用于模拟与输入相关的记忆性，生成含记忆的动态非线性输出信号。

优选地，所述静态非线性处理单元是采用一元高阶回归模型对功率放大器的复数增益特性进行模拟，生成静态非线性增益的处理单元。

优选地，所述一元高阶回归模型为多项式模型或复数增益查找表。

优选地，所述多项式模型为 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1};$ 其中，X(n)表示静态非线性处理单元的输入射频信号，S(n)表示静态非线性处理单元输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数；按多项式模型对输入射频信号X(n)进行计算生成非线性信号S(n)。

优选地，所述复数增益查找表利用功放实测AM/AM、AM/PM数据的光滑处理，实现静态-动态特性分离，然后构建复数增益的地址查找表；静态非线性处理单元根据复数增益的地址查找表，输入射频信号X(n)与复数增益进行复数乘法，生成非线性信号S(n)。

优选地，所述动态非线性处理单元包括：多元动态加权线性滤波器、复数加法器；所述多元动态加权线性滤波器与所述静态非线性处理单元相连；所述多元动态加权线性滤波器采用与输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波；所述复数加法器与所述多元动态加权线性滤波器相连，用于将多元动态加权线性滤波器输出的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号。

优选地，所述多级有限冲激响应滤波器组包括多元动态加权系数生成单元；所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。

优选地，所述多级有限冲激响应滤波器组还包括多级动态线性滤波器组，所述多级动态线性滤波器组的输入端与所述多元动态加权系数生成单元的输出端相连，输出端与所述复数加法器的输入端相连；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型；所述多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。

一种宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，所述宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法包括：输入射频信号X(n)经过静态非线性处理单元生成与输入无关的非线性信号S(n)；非线性信号S(n)经过动态非线性处理单元生成含记忆的动态非线性输出信号Y(n)；其中，所述动态非线性处理单元采用输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号S(n)及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波，然后将滤波后的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号Y(n)。

优选地，所述静态非线性处理单元采用一元高阶回归模型对功率放大器的复数增益特性进行模拟，生成静态非线性增益；所述一元高阶回归模型为多项式模型或复数增益查找表。

优选地，所述多项式模型为 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1};$ 其中，X(n)表示静态非线性处理单元的输入射频信号，S(n)表示静态非线性处理单元输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数。

优选地，所述复数增益查找利用功放实测AM/AM、AM/PM数据的光滑处理实现静态-动态特性分离；然后构建复数增益的地址查找表，静态非线性处理单元根据复数增益的地址查找表，输入射频信号X(n)与复数增益进行复数乘法，生成非线性信号S(n)。

优选地，所述多级有限冲激响应滤波器组采用多元动态加权系数生成单元生成动态加权系数，所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。

优选地，所述多级有限冲激响应滤波器组还采用多级动态线性滤波器组进行滤波；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。

如上所述，本发明所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型及建模方法，具有以下有益效果：

本发明将记忆非线性模拟为一个静态的强非线性过程与一个输入相关多级动态非线性过程的合成结果；其采用记忆权重生成函数定义了各个记忆时刻的输入幅度及其高阶项对各个记忆深度的影响，反映了在实际应用过程中，任意时刻的增益非线性与不同记忆深度的输入及不同幅度强度的输入相关程度，从而实现了对功率放大器动态的记忆非线性更好地自适应。

附图说明

图1显示为本发明所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型的结构示意图。

图2显示为本发明所述的多级动态线性滤波器组的一种结构示意图。

图3显示为本发明所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法的流程示意图。

元件标号说明

1      静态非线性处理单元；

2      动态非线性处理单元；

21     多元动态加权线性滤波器；

22     复数加法器；

211    多元动态加权系数生成单元；

212    多级动态线性滤波器组。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

请参阅附图。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明。

实施例

本实施例提供一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型，如图1所示，所述宽带射频功率放大器记忆非线性模型包括：静态非线性处理单元1、动态非线性处理单元2。所述静态非线性处理单元1用于模拟与输入无关的强非线性，生成非线性信号；所述动态非线性处理单元2与所述静态非线性处理单元1相连，用于模拟与输入相关的记忆性，生成含记忆的动态非线性输出信号。

进一步，所述静态非线性处理单元1是采用一元高阶回归模型对功率放大器的复数增益特性进行模拟，生成静态非线性增益的处理单元。更进一步，所述一元高阶回归模型为多项式模型或静态复数增益查找表。

具体地，所述多项式模型为 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1}.$ 其中，X(n)表示静态非线性处理单元的输入射频信号，S(n)表示静态非线性处理单元输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数；按多项式模型对输入射频信号X(n)进行计算生成非线性信号S(n)。

进一步，所述动态非线性处理单元2包括：多元动态加权线性滤波器21、复数加法器22；所述多元动态加权线性滤波器21与所述静态非线性处理单元1相连；所述多元动态加权线性滤波器21采用与输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波。所述复数加法器22与所述多元动态加权线性滤波器21相连，用于将多元动态加权线性滤波器输出的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆非线性的输出信号。

更进一步，所述多级有限冲激响应滤波器组包括多元动态加权系数生成单元221和多级动态线性滤波器组222；所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。所述多级动态线性滤波器组的输入端与所述多元动态加权系数生成单元的输出端相连，输出端与所述复数加法器的输入端相连；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型；所述多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。本发明提供了所述多级动态线性滤波器组的一种示例结构，如图2所示。

本发明所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型是一种宽带射频功率放大器“静态-动态联合”记忆非线性模拟装置。其中，宽带射频功率放大器的复数增益分解为静态非线性和加权动态非线性两部分，分别由一个静态非线性处理单元和一个动态非线性处理单元实现。

首先，静态非线性处理单元模拟输入信号X(n)经过高阶静态非线性增益处理单元产生信号S(n)。其中，高阶静态非线性增益处理单元可以采用一个非线性多项式模型拟合功放实测的AM/AM、AM/PM数据，平滑掉动态特性的影响。所述非线性多项式模型可以采用一般形式 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或者改进形式 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1}.$

高阶静态非线性增益处理单元的另一种实现方法是：构建一个静态复数增益查找模块。具体步骤包括：利用基于平均算法实现功放实测AM/AM、AM/PM数据的静态-动态特性分离，然后构建复数增益的地址查找表，根据复数增益的地址查找表将输入射频信号X(n)与复数增益进行复数乘法生成非线性信号S(n)。而后，非线性信号S(n)通过多元动态加权线性滤波器产生含记忆非线性的输出信号Y(n)。具体地，多元动态加权线性滤波器采用多级输入相关的“抽头-延迟线”滤波器组分别对应模拟所述非线性信号S(n)的输入幅度及其高阶项（考虑复杂度，可设置为2阶）的记忆行为；记忆权重生成函数

是记忆深度因子、输入幅度强度因子的线性函数。调节权重系数可以模拟不同记忆深度、不同输入幅度强度对非线性的影响程度，更好地适应宽带射频功率放大器的记忆性和非线性的动态影响。

工作时，非线性信号S(n)通过多元动态加权线性滤波器滤波，再由复数加法器将各级滤波结果合并，产生含记忆非线性的输出信号Y(n)。

本实施例还提供一种宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，如图3所示，所述宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法包括：

输入射频信号X(n)经过静态非线性处理单元生成与输入无关的非线性信号S(n)。具体地，所述静态非线性处理单元为高阶静态非线性增益处理单元；所述高阶静态非线性增益处理单元为一多项式模型或静态复数增益查找模块。所述多项式模型为

或

其中，X(n)表示静态非线性模块的输入射频信号，S(n)表示静态非线性模块输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数。

非线性信号S(n)经过动态非线性处理单元生成含记忆的动态非线性输出信号Y(n)；其中，所述动态非线性处理单元采用输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号S(n)及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波，然后将滤波后的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号Y(n)。

具体地，所述多级有限冲激响应滤波器组采用多元动态加权系数生成单元生成动态加权系数，所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。所述多级有限冲激响应滤波器组还采用多级动态线性滤波器组进行滤波；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。

本发明所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法是基于“静态-动态联合”的宽带射频功率放大器建模方法，是将记忆非线性模拟为一个静态的强非线性过程与一个输入相关多级动态非线性过程的合成结果。其中，静态的强非线性过程由输出与输入之间的复数增益表示；多级动态非线性过程由一组能反映输入幅度影响程度的多元动态加权系数线性滤波器组表示，其特点是采用记忆权重生成函数定义了各个记忆时刻的输入幅度及其高阶项对各个记忆深度的影响，反映了在实际应用过程中，任意时刻的增益非线性与不同记忆深度的输入及不同幅度强度的输入相关程度，从而实现了对功率放大器动态的记忆非线性更好地自适应。

在实际应用系统中，面对不同处理复杂度和不同精度的要求，多元动态加权系数线性滤波器组可以通过调整记忆非线性深度及多元非线性阶数，灵活配置模型的宽带性能或实时处理性能，而不改变本发明本身的技术思想。

综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (14)

1.一种宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于，所述宽带射频功率放大器记忆非线性模型包括：

静态非线性处理单元，用于模拟与输入无关的强非线性，生成非线性信号；

动态非线性处理单元，与所述静态非线性处理单元相连，用于模拟与输入相关的记忆性，生成含记忆的动态非线性输出信号。

2.根据权利要求1所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述静态非线性处理单元是采用一元高阶回归模型对功率放大器的复数增益特性进行模拟，生成静态非线性增益的处理单元。

3.根据权利要求2所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述一元高阶回归模型为多项式模型或复数增益查找表。

4.根据权利要求3所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述多项式模型为 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1};$ 其中，X(n)表示静态非线性处理单元的输入射频信号，S(n)表示静态非线性处理单元输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数；按多项式模型对输入射频信号X(n)进行计算生成非线性信号S(n)。

5.根据权利要求3所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述复数增益查找表利用功放实测AM/AM、AM/PM数据的光滑处理，实现静态-动态特性分离，然后构建复数增益的地址查找表；静态非线性处理单元根据复数增益的地址查找表，输入射频信号X(n)与复数增益进行复数乘法，生成非线性信号S(n)。

6.根据权利要求1所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于，所述动态非线性处理单元包括：

多元动态加权线性滤波器，与所述静态非线性处理单元相连；所述多元动态加权线性滤波器采用与输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波；

复数加法器，与所述多元动态加权线性滤波器相连，用于将多元动态加权线性滤波器输出的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号。

7.根据权利要求6所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述多级有限冲激响应滤波器组包括多元动态加权系数生成单元；所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。

8.根据权利要求7所述的宽带射频功率放大器记忆非线性模型，其特征在于：所述多级有限冲激响应滤波器组还包括多级动态线性滤波器组，所述多级动态线性滤波器组的输入端与所述多元动态加权系数生成单元的输出端相连，输出端与所述复数加法器的输入端相连；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型；所述多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。

9.一种宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于，所述宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法包括：输入射频信号X(n)经过静态非线性处理单元生成与输入无关的非线性信号S(n)；非线性信号S(n)经过动态非线性处理单元生成含记忆的动态非线性输出信号Y(n)；其中，所述动态非线性处理单元采用输入相关的多级有限冲激响应滤波器组对所述非线性信号S(n)及其高阶项进行多元的动态加权线性滤波，然后将滤波后的全部信号进行线性叠加，获得所述含记忆的动态非线性输出信号Y(n)。

10.根据权利要求9所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于：所述静态非线性处理单元采用一元高阶回归模型对功率放大器的复数增益特性进行模拟，生成静态非线性增益；所述一元高阶回归模型为多项式模型或复数增益查找表。

11.根据权利要求10所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于：所述多项式模型为 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{X}^k\left(n\right)$ 或 $S\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{k}X\left(n\right){\left|X\left(n\right)\right|}^{k-1};$ 其中，X(n)表示静态非线性处理单元的输入射频信号，S(n)表示静态非线性处理单元输出的非线性信号；s_k表示第k阶非线性项的系数，K是常数。

12.根据权利要求10所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于：所述复数增益查找利用功放实测AM/AM、AM/PM数据的光滑处理实现静态-动态特性分离；然后构建复数增益的地址查找表，静态非线性处理单元根据复数增益的地址查找表，输入射频信号X(n)与复数增益进行复数乘法，生成非线性信号S(n)。

13.根据权利要求9所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于：所述多级有限冲激响应滤波器组采用多元动态加权系数生成单元生成动态加权系数，所述动态加权系数为记忆权重生成函数F(n)；所述记忆权重生成函数为

其中，Y(n)表示含记忆的非线性输出信号；p表示记忆深度；所述记忆权重生成函数用以生成所述非线性信号S(n)及其高阶项的多元非线性记忆权重因子。

14.根据权利要求13所述的宽带射频功率放大器记忆非线性建模方法，其特征在于：所述多级有限冲激响应滤波器组还采用多级动态线性滤波器组进行滤波；所述多级动态线性滤波器组采用输入相关的多元动态加权系数抽头-延迟线模型将所述多元非线性记忆权重因子作为自身各级延迟单元的输入系数。

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