CN104301269B - 等效采样预失真系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数字预失真功放线性化技术,目的是为了解决现有功放系统中当输入信号的频谱较宽时需要反馈通道中模数转换器有较高的采样率，带来模数转换器电路实现困难的问题。本发明提供等效采样预失真系统，包括：训练序列发生器、数模转换器、功放系统、模数转换器、延时估计模块及预失真器参数获取模块，训练序列发生器与数模转换器连接，数模转换器与功放系统连接，功放系统与模数转换器连接，延时估计模块分别与训练序列发生器、模数转换器及模型参数获取模块连接，模型参数获取模块与模数转换器及训练序列发生器连接。本发明还提供一种等效采样预失真方法，适用于通信系统中的信号预失真。

Description

等效采样预失真系统及其方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别涉及数字预失真功放线性化技术。

背景技术

在通信系统中，为了将射频信号发送出去，射频功率放大器是必不可少的一个器件，早期通信系统中由于采用恒定包络调制技术，信号带宽较窄，受射频功率放大器非线性的影响较小。随着现代无线通信技术的发展，频带资源变得越来越紧张，为此提出了WCDMA(宽带码分多址)及OFDM(正交频分复用)等高频谱利用率的传输和调制技术。采用这类技术所传输的信号具有宽频带及高峰均比等特点，这些特点决定了必须采用高线性度的射频功率放大器，否则会产生严重的带内和带外失真，使通信系统的误码率增大，并干扰邻近通信信道。功率放大器的非线性是其固有的特性，目前还无法通过电路设计的方式解决该问题，于是人们提出了许多功放线性化技术，常用的功率放大器线性化技术有功率回退、前馈及预失真等，其中数字预失真技术具有稳定、高效及自适应等优势，能达到中等程度的线性化，是目前广泛应用的一种功放线性化技术。

数字预失真系统的基本原理是：在功率放大器之前加入一个预失真器，预失真器由数字信号处理器件实现，数字基带IQ信号经过预失真器进行处理后再经D/A变换、上变频后送入功放，当预失真器的非线性特性与射频功放相逆时，经过功率放大器后输出为线性放大的射频信号。为了设计出较理想的预失真器，使其非线性特性与功率放大器相逆，需要获取功放输出信号的失真信息，所以预失真系统需将功放输出信号反馈回来，射频信号经耦合衰减、下变频、A/D变换后提供给预失真器设计模块，预失真器设计模块通过相应的算法设计出预失真器。

由于功放的非线性特性，会导致输出的射频信号频谱扩展，如果只考虑到最高5阶的功放非线性交调失真，则信号的频谱大约会扩展至原信号带宽的5倍，如信号带宽为20MHz，则频谱扩展后信号带宽为100MHz。当待发送的信号频谱较宽时，为了不失真的采集到反馈回来的信号，反馈通道的模数转换器则需要较高的采样率，根据奈奎斯特采样定理，频谱扩展后信号带宽为100MHz，则需要至少200MHz的采样率，对模数转换器采样率的要求会非常高，对电路设计以及硬件实现提出了较高的要求。

为了降低对反馈通道ADC采样率的要求，有人提出了欠采样预失真方法，经理论证明：反馈通道中的A/D采用原基带信号带宽两倍以上的采样率，如信号带宽为20MHz，则采样率至少为40MHz以上，同样可以获取到功放的非线性失真特性。该方法的提出缓解了信号频谱较宽时对A/D采样速率的要求。然而，随着通信技术的发展，信号的频谱也越来越宽，即使采用欠采样方法仍然需要较高采样率的模数转换器。高速A/D采样电路的设计、以及后续高速数字信号的处理都增加了系统的设计和实现难度，且成本也较高。

上述方法大大降低了预失真系统的实现难度，但是当信号带宽进一步提高时，该方法仍然需要较高的采样速率。为此，本发明提出一种等效采样预失真方法，可进一步降低反馈通道ADC的采样率，并降低系统成本和实现难度。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有功放预失真系统中当输入信号的频谱较宽时需要反馈通道中模数转换器有较高的采样率，带来模数转换器电路实现困难且成本较高的问题。

为达到上述目的，本发明提供一种等效采样预失真方法，该方法用于射频功率放大器中，其包括：

训练序列发生器，用于产生周期性的训练序列；

数模转换器，用于将训练序列发生器产生的训练序列转换成模拟信号；

功放系统，用于将数模转换器转换得到的模拟信号依次进行上变频、功率放大、耦合衰减及下变频处理；

模数转换器，将功放系统输出后反馈回的模拟信号转换为数字信号；

延时估计模块，用于将训练序列与模数转换器输出的反馈序列进行延时估计；

模型参数获取模块，根据训练序列、延时估计得到的延时及反馈序列获取预失真器的模型参数；

所述训练序列发生器与数模转换器连接，所述数模转换器与功放系统连接，所述功放系统与模数转换器连接，所述延时估计模块分别与训练序列发生器、模数转换器及模型参数获取模块连接，所述模型参数获取模块与模数转换器及训练序列发生器连接。

具体地，所述功放系统包括上变频模块、功率放大器、衰减器及下变频模块，分别用于对模拟信号进行上变频处理、功率放大、衰减及下变频处理。功放输出的射频信号经天线后发射出去，少部分反馈回来。

具体地，所述模数转换器中的工作频率为数模转换器工作频率的1/(N+1)。

较佳地，反馈序列的采样点数至少为训练序列点数的2倍。

本发明还提供一种等效采样预失真方法，包括如下步骤：

A.将周期性的训练序列送到数模转换器，信号经过功放系统进行等效采样后反馈到模数转换器；

B.利用等效采样得到的反馈数据序列与训练序列进行延时估计，利用延时估计得到的延时将反馈数据序列和训练序列在时域上对齐；

C.利用基于模式识别的学习结构得到预失真器的模型参数。

利用上述方法得到的模型参数可设计出等效采样预失真系统，具体地，步骤A中，模数转换器的工作频率为数模转换器工作频率的1/(N+1)，所述反馈序列的采样点数至少为训练序列点数的2倍。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出的等效采样预失真方法，可进一步降低对反馈通道模数转换器的采样率的要求，并降低系统成本和实现难度。

附图说明

图1为本发明的等效采样预失真系统的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明的技术方案作进一步描述，实施例仅仅是为了帮助读者更好地理解本发明技术方案的思路，并不用以限制本发明权利要求的保护范围。

本发明针对现有功放系统中当输入信号的频谱较宽时需要反馈通道中模数转换器有较高的采样率，带来模数转换器电路实现困难的问题，提供一种等效采样预失真系统，该系统用于射频功率放大器中，如图1所示，其包括：

训练序列发生器，用于产生周期性的训练序列；

数模转换器，用于将训练序列发生器产生的训练序列转换成模拟信号；

功放系统，用于将数模转换器转换得到的模拟信号依次进行上变频、功率放大、耦合衰减及下变频处理；

模数转换器，将功放系统输出的反馈序列的模拟信号转换为数字信号；

延时估计模块，用于将训练序列与模数转换器输出的反馈序列进行延时估计；

预失真器参数获取模块，根据训练序列、延时估计得到的延时及反馈序列获取预失真器的模型参数；

所述训练序列发生器与数模转换器连接，所述数模转换器与功放系统连接，所述功放系统与模数转换器连接，所述延时估计模块分别与训练序列发生器、模数转换器及预失真器参数获取模块连接，所述预失真器参数获取模块与模数转换器及训练序列发生器连接。

实施例

采用等效采样技术可以极大的降低对模数转换器采样率的要求，但要求待采样信号具有一定周期性，而实际的通信系统通常发送的都是非周期信号，为了使用等效采样技术对反馈信号进行采样，本发明采用周期性训练序列的方式，结合等效采样技术来设计失真器。

等效采样预失真方法分为两个阶段：设计阶段和实时工作阶段。在设计阶段，预失真器的输出用训练序列发生器取代，训练序列发生器产生的周期性训练序列经过功放非线性系统后，在反馈回路中用等效采样的方式采集回来，然后根据功放非线性系统的输入和输出采用适当的算法就可设计出预失真器，首先识别出功放的非线性模型，然后得到逆模型参数；而在预失真器实时工作阶段，预失真器的输出数据实时的送到功放非线性系统，若预失真器设计合理，则功放非线性系统的输出相对于预失真器的输入信号是线性放大的。

实现数字预失真的一个重点是通过适当的算法获取预失真器的模型参数，为了获取预失真器的参数，本发明采用基于模型识别的学习结构通过使用两次自适应学习算法获取到预失真器模型参数，其优点是能克服功放非线性系统加性噪声的影响。考虑到等效采样是利用多个周期采样得到的数据重构出实时采样数据，不同周期中采样时刻可能出现误差，导致重构出的采样数据产生新的噪声。为了克服等效采样引入的噪声所带来的不利影响，本发明采用基于模型识别的学习结构。

下面将通过理论推导来分析该学习结构的抗噪声特性。

x(n)表示D/A转换前的数字信号，功放非线性系统涵盖D/A变换、上变频、功率放大、耦合反馈、下变频、A/D变换整个过程，功放非线性系统的输出y(n)表示反馈信号进行A/D变换后的数字信号，y(n)是一个关于x(n)的非线性函数，n₀(n)表示加性噪声，包括A/D量化噪声、外部干扰噪声、等效采样所引入的新噪声。功放模型的输出可以表示为：

z(n)＝w^HX(n) (1)

其中，x(n)是由输入信号x(n)构成的向量，具体形式与功放模型有关，W为功放模型参数向量，H表示取共轭转置，功放模型识别的代价函数可以表示为：

J(w)＝E(|e(n)|²)

＝E(|y(n)+n₀-z(n)|²) (2)

＝E(y(n)+n₀-w^HX(n))(y(n)+n₀-w^HX(n))^*)

＝E(|y(n)|²)-P^Hw-w^HP+w^HRw+δ²

其中

R＝E(X(n)X^H(n)) (3)

P＝E(X(n)y(n)^*) (4)

该代价函数是一个关于模型参数向量W的二次性能函数，故存在唯一的W0使该代价函数的值最小。对该代价函数求偏导并令偏导数为0，则可得功放模型参数的最佳解(即维纳解)为：

w₀＝R^-1P (5)

从式(2)、式(5)可以看出，加性噪声n0(n)会影响代价函数的J(W)极值，但是不会影响最佳解，即采用该方法得到的功放系统的模型参数是不受加性噪声影响的，相应地，采用逆模型算法所得到的预失真器模型参数也不受此加性噪声影响的。

顺序等效采样在具体电路中实现时，控制多周期采样中的采样点与触发点的时间间隔是一个关键，为此需要设计一个精确的延时单元，使下一次采样相对于本次采样延迟一个采样点的时间。此外，在实际的预失真系统中，D/A输出的信号经过功放系统反馈回来后会存在一个延时，这也是在等效采样时需要考虑的一个问题。若在预失真系统中按照常规的等效采样方法来实现则会使设计复杂化，为此本发明提出了一种简易的等效采样实现方案。该方法步骤如下：

A.将周期性的训练序列送到D/A器，信号经过功放系统进行等效采样后反馈到A/D器；

B.利用等效采样得到的反馈数据序列与训练序列进行延时估计，利用延时估计得到的延时将反馈数据序列和训练序列在时域上对齐；

C.利用基于模式识别的学习结构得到预失真器的模型参数。

下面将说明等效采样的实现原理：

设D/A转换器的工作频率为f，周期性训练序列一个周期中包含的采样点数为N，所以输出的训练序列的周期为N/f。根据训练序列的周期性X(N+n)＝X(n)，其中n＝1,2，…，N。若A/D转换器的采样频率为f/(N+1)，也即周期为(N+1)/f，则采样周期与训练序列的周期相比，增加了一个采样点的时间，这样经过连续的N次采样后可得到如式(6)所示的采样序值。

由于采样周期为(N+1)/f，所以相对于周期为N/f的训练序列，每次得到的采样点都后推一个采样步进，步进为1/f，这样经过N次采样后得到的采样值(y₁,y₂,y₃,…,y_N)进行顺序组合后就可以恢复出信号一个完整的等效采样周期。

在数字预失真系统中，A/D转换器和D/A转换器的工作时钟可以由一个统一的参考时钟来提供，使用FPGA等可编程器件可以非常精确、方便的控制A/D和D/A的采样时钟，由以上分析得出的A/D转换器的工作频率为D/A转换器工作频率的1/(N+1)，即经过N+1分频即可。式(6)中是连续N个采样点的示例，若连续采样M*N个采样点，则顺序组合得到的采样序列为连续M个周期的训练序列。

由于预失真系统中反馈回路存在一定的延时，所以，等效采样得到的采样序列与原周期性序列相比有一个固定的延时，在使用模型识别算法之前需要将等效采样得到的反馈信号与输出信号在时间上对齐，这里我们可以采用相关算法对该延时进行估计。

Claims (3)

1.等效采样预失真系统，其特征在于，包括：

训练序列发生器，用于产生周期性的训练序列；

数模转换器，用于将训练序列发生器产生的训练序列转换成模拟信号；

功放系统，用于将数模转换器转换得到的模拟信号依次进行上变频、功率放大、耦合衰减及下变频处理；

模数转换器，将功放系统输出的反馈序列的模拟信号转换为数字信号；

延时估计模块，用于将训练序列与模数转换器输出的反馈序列进行延时估计；

预失真器参数获取模块，基于模型识别的学习结构，根据训练序列、延时估计得到的延时及反馈序列获取预失真器的模型参数；

所述训练序列发生器与数模转换器连接，所述数模转换器与功放系统连接，所述功放系统与模数转换器连接，所述延时估计模块分别与训练序列发生器、模数转换器及预失真器参数获取模块连接，所述预失真器参数获取模块与模数转换器及训练序列发生器连接；

所述模数转换器中的工作频率为数模转换器工作频率的1/(N+1)，周期性训练序列一个周期中包含的采样点数为N；

所述反馈序列的采样点数至少为训练序列点数的2倍。

2.如权利要求1所述的等效采样预失真系统，其特征在于，所述功放系统包括上变频模块、功率放大器、衰减器及下变频模块，分别用于对模拟信号进行上变频处理、功率放大、衰减及下变频处理。

3.等效采样预失真方法，其特征在于，包括如下步骤：

A.将周期性的训练序列送到数模转换器，数模转换得到的模拟信号经过功放系统进行等效采样后反馈到模数转换器；

B.利用等效采样得到的反馈数据序列与训练序列进行延时估计，利用延时估计得到的延时将反馈序列和训练序列在时域上对齐；

C.利用基于模型识别的学习结构，根据训练序列、反馈序列延时估计得到的延时获取预失真器的模型参数；

步骤A中，模数转换器的工作频率为数模转换器工作频率的1/(N+1)，周期性训练序列一个周期中包含的采样点数为N；

步骤B中，所述反馈序列的采样点数至少为训练序列点数的2倍。