CN105516051A - 数字预失真分数时延估计与信号对齐算法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字预失真分数时延估计与信号对齐算法及系统，该算法包括如下步骤：首先，对DPD输入信号与PA反馈输出信号进行等速率采样，同时分别截取N点送存储器；对截取的数据做互相关运算；根据幅度相关函数法估计两路信号的整数倍采样间隔时延；然后，根据“三点二次”插值算法由幅度相关函数的最大值与次大值估计分数倍采样间隔时延；并将估出的整数倍采样间隔时延与分数倍采样间隔时延相加输出；最后，根据已知的信号时延，结合窗函数法与Nyquist插值滤波器设计“前插”滤波器，并作用于功率放大器的反馈信号，实现DPD输入信号与PA反馈输出信号的对齐。本发明DPD的信号时延估计时运算量低。

Description

数字预失真分数时延估计与信号对齐算法及系统

技术领域

本发明涉及通信信号数字处理技术领域，具体涉及一种数字预失真分数时延估计与信号对齐算法及系统。

背景技术

数字预失真(DPD)是功率放大器(PA)线性化校正的主流方法，其性能一直受困于信号对齐精度。由于，DPD系统需考虑PA带宽几个以上的失真，所以采样速率非常高，需要有性能良好的时延估计算法与信号插值对齐算法保障该系统的实现。

目前，关于DPD系统中信号的时延估计算法主要有五种。一，迭代法时延估计算法。利用信号间存在一定线性关系，通过迭代方法实现DPD输出与PA反馈输出对齐。实践证明：该方法稳定性受迭代步长影响，延时估计精度差。二，延时锁定环(DLL)算法。利用环路鉴相器给出的误差信号控制环路中的压控振荡器VCO的输出时钟，实现PA反馈回路的采样脉冲的脉位变化达到信号对齐的目的。实践证明：该算法的实现复杂、收敛速度慢。三，相关函数法。又分幅度差相关函数法和幅度相关函数法两种。前者对输入信号和反馈信号的对应样点取幅度差，然后对差求互相关。再通过最大值估计信号间的整数(倍T_s)时延；与下面要讨论的幅度相关函数信号时延估计方法相比，增加了求插值过程。后者是最流行的信号同步方法，也是利用相关函数的最大值位置实现信号时延的估计，同样也实现整数(倍T_s)时延估计。实践中，为了采用该方法实现对分数时延的估计，需要对DPD的输入信号或者对PA的反馈输出信号进行高倍插值，再按插前间隔抽取，构成多路后，再与未进行插值操作的信号分别相关，然后取各路相关结果的峰值，再将这些峰值放在一起比较，取其中取最大的峰值，其对应的抽取信号即认为与另一相关信号是对齐的。该方法虽具有很多优点，但是缺点也相当明显：(1)不能从根本上消除时延的模糊问题；(2)运算量过大，DPD系统不能跟随PA参数的变化速度。为了保证DPD的性能，一般需要32或64倍甚至更高倍数的插值再抽取。四，基于小波分析时延估计方法。通过对信号的幅度相关函数做小波分析后，实现对信号时延的估计的。这种基于全局的寻找最优解过程运算量也不小。五，基于黄金分割法实现时延的估计。首先假设时延范围为[a，b]，采用黄金分割法在[a，b]中寻优。具体过程为：利用黄金分割方法，令利[a，b]中一点τ₁，并用其对升余弦补偿器的系数进行估计，再讲估计出系数的滤波器与PA的反馈输出卷积得到输出v(n)，再将v(n)与PA反馈输出信号相关运算，重复上述这个过程，直到|τ_k-τ_k-1|小于设定的一个小常数ε，此时即得到同步输出v_k(n)。可见对DPD系统的时延范围有先验知识决定了系统的运算复杂性。其实质是一种穷举方法，且在这一系列的运算过程中，难免出现算法的数值计算问题。

实现信号的对齐方法主要有三种方法：一，基于重采滤波器法。因速度问题或硬件消耗问题不适合于DPD系统。二，基于多项式近似法。利用了一个低阶的多项式在一定区域对插值滤波器系数进行估计，以适应信号的变化。其实质为一个时变滤波器，该方法所实现的滤波器的新系数的误差取决于插值算法与老系数的量化精度；三。基于FRROW滤波器法。该方法是将多项式系数作为滤波器系数与输入卷积后，再与时间偏差卷积实现信号对齐，运算过程中也需要对滤波器权值修正，存在的数值计算问题也会影响到DPD系统的性能。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种数字预失真分数时延估计与信号对齐算法及系统，DPD系统中存在采样模糊问题，在详细分析了基于DPD的PA信道模型后认为：对DPD的高速采样而言，可利用互相关函数在峰值点附近具有二次函数特征，取其最大值与次大值三个点，采用本发明的分数倍采样间隔时延估计算法估计出小于采样间隔的信号时延，彻底解决离散互相关函数与连续互相关函数峰值间因采样造成的偏差问题；在获得了信号的精确时延信息后，根据多速率数字信号处理技术，采用窗函数方法对PA反馈输出进行“前插”递推，实现DPD系统中的信号的对齐。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，包括如下步骤：

(1)对PA反馈信号y(n)与DPD输入信号d(n)进行相同速率采样，并同时分别取N点(L＝2^M≥N，M∈Z⁺)，将其暂存到双口RAM中；

(2)采样2L点FFT计算y(n)与d(n)的互相关；并提取r(n)中取最大值与两个次大值；

(3)按照本发明所述时延估计y(n)与d(n)之间的分数间隔时延τ；

(4)按照本发明所述插值滤波器系数计算方法计算h_w(n)；

(5)按照实现信号前插。

结束。

具体为：

S1、同时读取DPD输入信号d(n)与PA反馈输出信号y(n)各N个点，并将其分别放到具有L＝2^m，其中(m∈Z，L＞2N)个单元存储器中，d(n)与y(n)分别按照式(1)，

$\left\{\begin{array}{c}d\left(n\right)=d_1\left(n\right)+j\·d_Q\left(n\right)\\ y\left(n\right)=y_1\left(n\right)+j\·y_Q\left(n\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

操作；

S2、计算上述信号的互相关函数r(n)，取{|r(n)|}的最大值记为f₂，f₂的左右两边的次大值分别记为f₁、f₃，本发明所述分数时延估计多项式如式(4)所示，

$\mathrm{\τ}=\frac{(f_3-f_1)}{4(f_2-\mathrm{\η}\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ})-2\·(f_1+f_3)}\·T_s---\left(4\right)$

进行分数倍采样间隔估计；其中，T_s为y(n)或d(n)的采样间隔；η为调节因子，其大小为：0＜η≤1。

设信号的整数采样间隔时延为Γ，同时Δδ＝Var(y(n+Γ))-Var(d(n))，按照式(5)，

γ＝Γ+τ(5)

估计信号的总时延值γ；

S3、采用窗函数法计算“前”插对齐滤波器系数h_w(n)；插值滤波器单位冲击响应按式(6)，

h_w(n)＝W(k)×^sin[π·(γ-kT_s)]/[π·(γ-kT_s)]，k＝0，1，…M(6)

进行，其中 $W\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M-1}{2})},& (M-1)/2\∈Z^{+}\\ {(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M}{2})},& M/2\∈Z^{+}\end{array}\right.$ 为窗函数，M为窗函数的长。

本发明具有以下有益效果：

(1)DPD的信号时延估计时运算量低。具体的讲：分数倍采样间隔时间的估计算法仅需要通过三次移位、三次加减运算与两次乘法运算就可以完成。

(2)算法使用了互相关函数幅度值，信道中的高斯噪声不影响时间的估计精度。按照最优化理论方法，本发明所述的分数倍采样间隔时延估值就是DPD系统中的信号时延小数部分的真值。

(3)本发明所述“向前”插值信号对齐方法所采用的数字滤波器具有随噪声功率变化的特征，且具有计算复杂度低，并保持FIR滤波器各种优点。

(4)本发明所论述的算法可在DPD系统中实现DPD输入信号与PA反馈输出信号在时间上的对齐。

附图说明

图1为基于直接学习方式的DPD系统电路结构原理示意图。

图2为本发明实施例数字预失真分数时延估计与信号对齐系统的结构示意图图。

图3为本发明实施例数字预失真分数时延估计与信号对齐算法系统的内部结构示意图。

图4为本发明数字预失真分数时延估计与信号对齐算法在DPD系统中的使用流程图。

图5为本发明实施例数字预失真分数时延估计与信号对齐算法中的信号互相关运算流程示意图。

图6为本发明实施例数字预失真分数时延估计与信号对齐算法中的分数时延估计算法实现流程示意图。

图7为本发明实施例数字预失真分数时延估计与信号对齐算法中的信号“前”插对齐算法实现流程示意图。

图中，1-数字预失真器(DPD)，2-数模转换器(DAC)，3-上变混频器，4-功率放大器(PA)，5-天线，6-衰减器，7-本地振荡器，8-延时估计器(T)，9-前插滤波器，10-模数转换器，11-下变混频器，12-控制器，13-存储器，14-信号相关器。其中，前插滤波器9由91-滤波器系数计算器，92-加窗器，93-前插滤波器三部分构成；其中，加窗器92由921-窗函数系数存储器，922-乘法器两部分构成。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进-步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1-7所示，本发明实施例提供了数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，包括如下步骤：

首先，对DPD输入信号与PA反馈输出信号进行等速率采样，同时分别截取N点送存储器；对截取的数据做互相关运算；根据幅度相关函数法估计两路信号的整数倍采样间隔时延；

然后，根据“三点二次”插值算法由幅度相关函数的最大值与次大值估计分数倍采样间隔时延；并将估出的整数倍采样间隔时延与分数倍采样间隔时延相加输出；

最后，根据已知的信号时延，结合窗函数法与Nyquist插值滤波器设计“前插”滤波器，并作用于功率放大器的反馈信号，实现DPD输入信号与PA反馈输出信号的对齐；

具体为：

S1、同时读取DPD输入信号d(n)与PA反馈输出信号y(n)各N个点，并将其分别放到具有L＝2^m，其中(m∈Z，L＞2N)个单元存储器中，d(n)与y(n)分别按照式(1)，

$\{\begin{array}{c}d\left(n\right)=d_1\left(n\right)+j\·d_Q\left(n\right)\\ y\left(n\right)=y_1\left(n\right)+j\·y_Q\left(n\right)\end{array}---\left(1\right)$

操作；

S2、计算上述信号的互相关函数r(n)，取{|r(n)|}的最大值记为f₂，f₂的左右两边的次大值分别记为f₁、f₃，本发明所述分数时延估计多项式如式(4)所示，

$\mathrm{\τ}=\frac{(f_3-f_1)}{4(f_2-\mathrm{\η}\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ})-2\·(f_1+f_3)}\·T_s---\left(4\right)$

进行分数倍采样间隔估计；其中T_s为y(n)或d(n)的采样间隔；η为调节因子，其大小为：0＜η≤1。

设信号的整数采样间隔时延为Γ，同时，Δδ＝Var(y(n+Γ))-Var(d(n))，}按照式(5)，

γ＝Γ+τ(5)

估计信号的总时延值γ；

S3、采用窗函数法计算“前”插对齐滤波器系数h_w(n)；插值滤波器单位冲击响应按式(6)，

h_w(n)＝W(k)×sin[π·(γ-kT_s)]/[π·(γ-kT_s)]，k＝0，1，…M(6)

进行，其中 $W\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M-1}{2})},& (M-1)/2\∈Z^{+}\\ {(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M}{2})},& M/2\∈Z^{+}\end{array}\right.$ 为窗函数，M为窗函数的长。

具体包括如下步骤：

步骤1、同时截取DPD输入信号与PA的反馈输出信号各N点，放到两个独立的存储器中；

步骤2、相关器对两个独立的存储器中的数据做互相关函数，并估计DPD输入信号与PA的反馈输出信号的整数倍采样间隔与互相关函数幅度的两个次大值及其最大值到延时估计器，同时计算DPD输入信号与PA的反馈输出信号按估计的整数倍采样间隔前移之差的方差；

步骤3、延时估计器采用分数倍采样间隔估计算法计算DPD输入信号与PA的反馈输出信号见的分数倍采样间隔时延，并输出分数倍采样间隔时延到插值滤波器系数计算器；

步骤4、插值滤波器系数计算器根据分数倍采样间隔时延(τ)计算Nyquist插值滤波器单位冲击响应；

步骤5、根据Δδ计算窗函数，并对Nyquist滤波器单位冲击响应进行加窗处理，得“前”插值滤波器单位冲击响应h_w(n)；将“前”插值滤波器与PA反馈输出信号进行卷积运算，输出一个与DPD输入信号对齐的结果。

3、根据权利要求1所述的数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，其特征在于，所述的分数倍采样间隔时延估计算法包括如下步骤：根据互相关函数，取其模的最大值与次大值；然后按照分数时延估计多项式估计分数倍采样间隔时延(τ)，并输出(τ)。

本发明具体实施还提供了了数字预失真分数时延估计与信号对齐算法系统，包括d(n)与y(n)和存储器13，d(n)与y(n)接存储器13，存储器13接信号相关器14，信号相关器14接延时估计器8，延时估计器8接前插滤波器系数计算器91，前插滤波器系数计算器91接加窗器92，加窗器92接前插滤波器93，前插滤波器93接信号y(n)与加窗器92，前插滤波器93输出信号插值对齐算法的实现按如下步骤进行：前插值滤波器系数计算计算器91、加窗器92、前插值滤波器93与控制器12相连接，控制器12提供外部访问接口功能与逻辑控制。

按照本发明所述算法，已经实现了一套基于基带数字预失真器的功放原型机。多次测试结果表明：采用本发明所述的算法能为DPD系统提供一个性能优良的时间对齐信号。本发明所述算法运算量小，实现结构简单，算法在运行过程中未发现有任何收敛问题与稳定问题出现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，其特征在于，包括如下步骤：

首先，对DPD输入信号与PA反馈输出信号进行等速率采样，同时分别截取N点送存储器；对截取的数据做互相关运算；根据幅度相关函数法估计两路信号的整数倍采样间隔时延；

然后，根据“三点二次”插值算法由幅度相关函数的最大值与次大值估计分数倍采样间隔时延；并将估出的整数倍采样间隔时延与分数倍采样间隔时延相加输出；

最后，根据已知的信号时延，结合窗函数法与Nyquist插值滤波器设计“前插”滤波器，并作用于功率放大器的反馈信号，实现DPD输入信号与PA反馈输出信号的对齐；

具体为：

S1、同时读取DPD输入信号d(n)与PA反馈输出信号y(n)各N个点，并将其分别放到具有L＝2^m，其中(m∈Z，L>2N)个单元存储器中，d(n)与y(n)分别按照式(1)，

$\left\{\begin{array}{c}d\left(n\right)=d_l\left(n\right)+j\·d_Q\left(n\right)\\ y\left(n\right)=y_l\left(n\right)+j\·y_Q\left(n\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

操作；

S2、计算上述信号的互相关函数r(n)，取{|r(n)|}的最大值记为f₂，f₂的左右两边的次大值分别记为f₁、f₃，本发明所述分数时延估计多项式如式(4)所示，

$\mathrm{\τ}=\frac{(f_3-f_1)}{4(f_2-\mathrm{\η}\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ})-2\·(f_1+f_3)}\·T_s---\left(4\right)$

进行分数倍采样间隔估计；设信号的整数采样间隔时延为Γ，按照式(5)，

Υ＝Γ+τ(5)

估计信号的总时延值Υ；

S3、采用窗函数法计算“前”插对齐滤波器系数h_w(n)；插值滤波器单位冲击响应按式(6)，

h_w(n)＝W(k)×sin[π·(Υ-kT_s)]/[π·(Υ-kT_s)]，k＝0，1，…M(6)

进行，其中 $W\left(n\right)=\left\{\begin{array}{c}{(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M-1}{2})},(M-1)/2\∈Z^{+}\\ {(1+\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}/2)}^{(n-\frac{M}{2})},M/2\∈Z^{+}\end{array}\right.$ 为窗函数，M为窗函数的长。

2.根据权利要求1所述的数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1、同时截取DPD输入信号与PA的反馈输出信号各N点，放到两个独立的存储器中；

步骤2、相关器对两个独立的存储器中的数据做互相关函数，并估计DPD输入信号与PA的反馈输出信号的整数倍采样间隔与互相关函数幅度的两个次大值及其最大值到延时估计器，同时计算DPD输入信号与PA的反馈输出信号按估计的整数倍采样间隔前移之差的方差；

步骤3、延时估计器采用分数倍采样间隔估计算法计算DPD输入信号与PA的反馈输出信号见的分数倍采样间隔时延，并输出分数倍采样间隔时延到插值滤波器系数计算器；

步骤4、插值滤波器系数计算器根据分数倍采样间隔时延(τ)计算Nyquist插值滤波器单位冲击响应；

步骤5、根据Δδ计算窗函数，并对Nyquist滤波器单位冲击响应进行加窗处理，得“前”插值滤波器单位冲击响应h_w(n)；将“前”插值滤波器与PA反馈输出信号进行卷积运算，输出一个与DPD输入信号对齐的结果。

3.根据权利要求1所述的数字预失真分数时延估计与信号对齐算法，其特征在于，所述的分数倍采样间隔时延估计算法包括如下步骤：根据互相关函数，取其模的最大值与次大值；然后按照分数时延估计多项式估计分数倍采样间隔时延(τ)，并输出(τ)。

4.数字预失真分数时延估计与信号对齐算法系统，其特征在于，包括d(n)与y(n)和存储器，d(n)与y(n)接存储器，存储器接信号相关器，信号相关器接延时估计器，延时估计器接前插滤波器系数计算器，前插滤波器系数计算器接加窗器，加窗器接前插滤波器，前插滤波器接信号y(n)与加窗器，前插滤波器输出信号插值对齐算法的实现按如下步骤进行：前插值滤波器系数计算计算器、加窗器、前插值滤波器与控制器相连接，控制器提供外部访问接口功能与逻辑控制。