CN105519062B - 一种信号处理装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种信号处理装置和方法，涉及通信领域，能够保证系统稳定，包括：接收输入信号x，所述x是复数向量；根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量。本发明应用于调整功放非线性失真。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种信号处理装置和方法。
背景技术
现代移动通信系统对功率放大器的线性度提出了更高的要求,功率放大器(简称功放)的非线性失真会造成信号失真和邻道干扰。DPD(Digital Pre-Distortion，数字预失真)技术是目前用来克服功放非线性化的最常用的技术。
现有技术中，典型的DPD的直接训练的预失真系数估计的目标函数可以写成：
其中，x是输入信号，fPA是功放函数，z是预失真信号。
典型的DPD的直接训练的反馈系统示意图如图1所示，预失真单元接收当前的x和自适应单元发送的预失真系数c，根据x和c获取预失真信号z，z经过调制、数模转换等一系列处理之后，再经过功放放大，得到输出信号y’，最后由天线发送出去。其中，预失真系数是根据上次采集的x、上次采集的反馈信号y和目标函数经迭代生成的，而y是将上次采集时耦合回来的y’混频至中频信号后，再进行ADC(Analog-to-Digital Converter，模/数转换器)采数、同步处理得到的，同步处理可以包括频率同步、时延同步、相位同步、幅度同步等，其中，相位同步和幅度同步用于估计系统的相位和幅度，其中，系统是指DPD的直接训练的整个反馈系统。需要指出的是，由于系统的相位和幅度可能实时发生变化，因此，系统的相位和幅度的估计必须是实时进行的。由于根据目标函数估计出的预失真系数的估计、相位的估计和幅度的估计都是有偏估计，而三者的有偏估计的差异会在采集中累积，如果没有相应的控制，那么预失真增益和预失真相位会在迭代中严重发散，从而严重影响系统稳定。
发明内容
本发明的实施例提供一种信号处理装置和方法，能够保证系统稳定。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
第一方面，提供一种信号处理装置，包括：
预失真单元，用于接收输入信号x，所述x是复数向量；
所述预失真单元，还用于根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
功放单元，用于将所述预失真单元获取的所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量。
结合第一方面，在第一种可实现方式中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述z表示预失真信号，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足预失真增益公式：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
结合第一方面的第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，所述信号处理装置还包括：
同步单元，用于采集所述x(n)，获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
自适应单元，用于获取与所述x(n)对应的z(n)；
所述自适应单元，还用于获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
非线性建模单元，用于将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
所述自适应单元，还用于当所述迭代法是最小均方LMS迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：
计算出所述c(n+1)，其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
结合第一方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，所述
结合第一方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第四种可实现方式中，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，
所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
结合第一方面的第四种可实现方式，在第五种可实现方式中，所述信号处理装置还包括：
估计单元，用于根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
自适应单元，还用于根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
自适应单元，还用于将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
第二方面，提供一种信号处理方法，包括：
接收输入信号x，所述x是复数向量；
根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量。
结合第二方面，在第一种可实现方式中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述z表示预失真信号，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足预失真增益公式：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
结合第二方面的第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，所述接收输入信号x之前，所述信号处理方法还包括：
采集所述x(n)；
获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
获取与所述x(n)对应的z(n)；
获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
当所述迭代法是最小均方LMS迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：
计算出所述c(n+1)，
其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是最小均方-牛顿LMS-Newton迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
结合第二方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，所述
结合第二方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第四种可实现方式中，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，
所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
结合第二方面的第四种可实现方式，在第五种可实现方式中，在所述获取所述第n次采集的反馈信号y(n)之后，所述信号处理方法还包括：
根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
第三方面，提供一种信号处理装置，包括：
接收机，用于接收输入信号x，所述x是复数向量；
处理器，用于根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
所述处理器，还用于将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量。
结合第三方面，在第一种可实现方式中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述z表示预失真信号，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
结合第三方面的第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，所述处理器还用于：
采集所述x(n)；
获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
获取与所述x(n)对应的z(n)；
获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
当所述迭代法是LMS(Least Mean Square，最小均方)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：
计算出所述c(n+1)，其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
结合第三方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，所述
结合第三方面的第一种可实现方式和第二种可实现方式，在第四种可实现方式中，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，
所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
结合第三方面的第四种可实现方式，在第五种可实现方式中，所述处理器还用于：
根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
本发明提供一种信号处理装置和方法，包括：接收输入信号x，所述x是复数向量；根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述预失真系数用于使得预失真增益和预失真相位在系统可控范围内；将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量。这样一来，由于根据增加的用于补偿预失真增益的惩罚函数估计得到的预失真系数，该预失真系数可以使得实时产生的预失真增益(预失真相位和预失真幅度)在系统可控范围内，从而保证了系统稳定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为典型的DPD的直接训练的反馈系统示意图；
图2为本发明实施例提供的一种信号处理装置结构方框图；
图3为本发明实施例提供的另一种信号处理装置结构方框图；
图4为本发明实施例提供的再一种信号处理装置结构方框图；
图5为本发明实施例提供的一种信号处理方法的流程图；
图6为本发明实施例提供的另一种信号处理方法的流程图；
图7为本发明实施例提供的第一种惩罚函数的DPD的直接训练的反馈系统示意图；
图8为本发明实施例提供的第二种惩罚函数的DPD的直接训练的反馈系统示意图；
图9为本发明实施例提供的又一种信号处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供一种信号处理装置10，该信号处理装置可以是部署在基站，也可以是单独的处理信号非线性的装置，如图2所示，包括：
预失真单元101，用于接收输入信号x，该x是复数向量。
预失真单元101，还用于根据x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，该z是复数向量，该n是自然数，第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内。
具体的，该c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、第n次采集的预失真信号z(n)、第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
目标函数J为：
其中，x-y表示系统误差，xH是x的共轭转置，γ表示惩罚因子，γ是正实数，zH是z的共轭转置，fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，y表示反馈信号。
本发明实施例提供的惩罚函数还需要满足以下特征：
fp是关于z和zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，fp单调增加，其中，α0是预期预失真增益，α0满足预失真增益公式：g0是预期预失真幅度，θ0是预期预失真相位；
γ的值根据预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
优选的，
优选的，
其中，α表示预失真增益，f(α)满足条件：
(1)α＝gejθ，g表示预失真幅度，θ表示预失真相位，
θ∈[-π,π)，g∈R+，
相应的，当α＝1时，f(1)＝1，
(2)若θ＝θ0，记 是关于g的单调减函数，且
当g≥1时，当g＜1时，
(3)若g＝g0，记 是关于θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当时，
当θ≥0，当θ＜0，则
功放单元102，用于将预失真单元获取的z放大，得到输出信号y’，y’是复数向量。
这样一来，由于根据增加的用于补偿预失真增益的惩罚函数估计得到的预失真系数，预失真系数可以使得实时产生的预失真增益(预失真相位和预失真幅度)在系统可控范围内，从而保证了系统稳定。
进一步的，如图3所示，信号处理装置10还包括：
同步单元103，用于采集x(n)，获取第n次采集的反馈信号y(n)。
自适应单元104，用于获取与x(n)对应的z(n)。
自适应单元104，还用于获取第n次采集的预失真系数c(n)。
非线性建模单元105，用于将x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)。
自适应单元104，还用于当迭代法是最小均方LMS迭代法时，
将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS迭代公式，LMS迭代公式为：计算出c(n+1)，其中，μ是最小均方系数，是fp关于zH的偏导，
或，
当迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出c(n+1)，LMS-Newton迭代公式为：
其中，是fp关于zH的偏导，是fp关于z和zH的混合偏导。
进一步的，如图4所示，若则信号处理装置还包括：
估计单元106，用于根据x(n)和y(n)，计算出第n次迭代的预失真相位θ(n)和第n次迭代的预失真幅度g(n)。
自适应单元104，还用于根据θ(n)、g(n)和预失真增益公式，确定第n次迭代的预失真增益α(n)，α(n)满足预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)。
自适应单元104，还用于将α(n)带入迭代公式，以便于计算出c(n+1)。
实施例二
本发明实施例提供一种信号处理方法，如图5所示，可以包括：
步骤201、接收输入信号x，该x是复数向量。
步骤202、根据x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，z是复数向量，n是自然数，第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内。
c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、第n次采集的预失真信号z(n)、第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，目标函数J为：
其中，x-y表示系统误差，xH是x的共轭转置，γ表示惩罚因子，该γ是正实数，所述z表示预失真信号，zH是z的共轭转置，fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号。
本实施例中x(n)是在预设条件下采集输出信号x得到的，预设条件可以是按照预设周期采集的，也可以是在系统误差超过预设范围采集的，本发明对采集的情况不做限定。相应的，采集x(n)对应的y(n)和z(n)。
本实施例中先将x进行非线性建模，得到与x对应的建模矩阵X，X是向量矩阵，根据X和预失真公式，获取z，其中，预失真公式为：
z＝X×c(n+1)。
具体的，将X和c(n+1)带入预失真公式计算z，也可以通过查表法，通过X和c(n+1)查询出对应的预失真信号。值得说明的是，本发明实施例所述的非线性建模可以是将向量形式的信息转化成矩阵形式的信息的过程，非线性建模可以有很多种方式，例如记忆多项式方式。
特别说明的是，本发明实施例中的y(n)的获取与现有技术相同，本实施例就不再详述了。
值得说明的是，本实施例中fp是关于z和zH的凸函数，当|zHx/xHx-α0|增大时，fp单调增加，其中，α0是预期预失真增益，α0满足预失真增益公式，预失真增益公式为：g0是预期预失真幅度，θ0是预期预失真相位，zHx/xHx用于表示预失真增益，若实际预失真增益与预期预失真增益差值越大，则惩罚函数的值也越大，也就是说预失真增益的补偿越多；γ的值根据预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
优选的，
优选的，
其中，α表示预失真增益，该f(α)满足条件：
(1)α＝gejθ，
θ∈[-π,π)，g∈R+，
相应的，当α＝1时，f(1)＝1，
(2)若θ＝θ0，记 是关于g的单调减函数，且
当g≥1时，当g＜1时，
(3)若g＝g0，记 是关于θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当时，
当θ≥0，当θ＜0，则
步骤203、将z放大，得到输出信号y’，该y’是复数向量。
值得说明的是，在放大之前，z还需要进行解调、数模转换等一系列处理。
这样一来，由于根据增加的用于补偿预失真增益的惩罚函数估计得到的预失真系数，该预失真系数可以使得实时产生的预失真增益(预失真相位和预失真幅度)在系统可控范围内，从而保证了系统稳定。
在步骤201之前，信号处理方法还可以包括：将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入迭代公式，计算出c(n+1)，该迭代公式是迭代法对应的公式。本发明可选的迭代法可以有很多种方法，例如，LMS迭代法、LMS-Newton迭代法、牛顿迭代法、高斯迭代法、雅可比迭代法等等，本实施例以LMS迭代法和LMS-Newton迭代法为例。
可选的，当采用的迭代法是LMS迭代法时，将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS迭代公式，该LMS迭代公式：
计算出c(n+1)，其中，μ是最小均方系数，是fp关于zH的偏导，
或，
当采用的迭代法是LMS-Newton迭代法时，信号处理装置可以将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS-Newton迭代公式，该LMS-Newton迭代公式为：
计算出c(n+1)，其中，是fp关于zH的偏导，是fp关于z和zH的混合偏导。
在获取y(n)之后，该信号处理方法还包括：信号处理装置可以先根据x(n)和y(n)，计算出第n次迭代的预失真相位θ(n)和第n次迭代的预失真幅度g(n)；再根据θ(n)、g(n)和预失真增益公式，确定第n次迭代的预失真增益α(n)，α(n)满足预失真增益公式：α(n)＝g(n)×ejθ(n)；最后，将α(n)带入迭代公式。
实施例三
本发明实施例提供一种信号处理方法，假设应用于基站中的信号处理装置，假设该信号处理装置是包括由功放和预失真器组成，其中，预失真器用于优化功放的非线性输出，将基站接收到的基带信号作为输入信号，将功放输出的射频信号作为输出信号。如图6所示，可以包括：
步骤301、接收信号处理指令，执行步骤302。
在信号处理装置接收该信号处理指令之后，信号处理装置开始进行信号处理。
基站开启之后，基站能够自动生成信号处理指令，该信号处理指令用于指示处理基站接收基带信号。
步骤302、获取第n+1次采集的预失真系数，执行步骤303。
值得说明的是，n是正整数。信号处理装置在接收到信号处理指令之后，开始工作时，预失真系数可以是系统预设的，信号处理装置可以将初始的预失真系数作为第1次采集的预失真系数。
步骤303、接收输入信号，执行步骤304。
步骤304、根据输入信号和第n+1次采集的预失真系数，获取预失真信号，执行步骤305。
信号处理装置可以先将输入信号x进行非线性建模，得到与x对应的建模矩阵X，X是向量矩阵，根据X和预失真公式，获取z，其中，x∈Cm×1，m大于0，预失真公式为：z＝X×c(n+1)。
值得说明的是，第n+1次采集的预失真系数可以和输入信号计算出与输入信号对应的输出信号，本实施例中的输入信号即为第n次采集的输入信号至第n+1次采集的输入信号之间的输入信号或第n+1次采集的输入信号。
步骤305、放大预失真信号，得到输出信号，执行步骤306。
该输出信号y∈C1×l满足功放公式：y＝fPA(z)，l是正整数，
fPA是功放函数。
值得说明的是，由于本发明实施例应用于基站功放输出，基站输出信号是射频信号，因此，在预失真信号放大之前，本发明实施例还可以包括：信号处理装置可以增加一个射频电路，使得预失真信号调制得到射频信号，再放大该射频信号，再将放大后的射频信号进行数模转换，最终得到输出信号。
步骤306、判断是否计算第n+2次采集的预失真系数。若否，继续接收下一个输入信号，则执行步骤303；若是，执行步骤307。
本实施例用于判断是否计算第n+2次采集的预失真系数的方法有很多种，例如，数据处理装置可以计算出系统误差，若系统误差不在预设范围内，则计算第n+2次采集的预失真系数；若系统误差在预设范围内，则继续根据第n+1次采集的预失真系数补偿输出信号。
步骤307、采集第n+1次采集输入信号和第n+1次采集的预失真信号。
步骤308、获取第n+1采集的反馈信号。
具体的，本实施例中将耦合回来的当前的输出信号混频至中频信号，再经过ADC采数，最后进行同步处理，得到第n+1次采集的反馈信号，其中，同步处理可以包括频率同步、时延同步、相位同步、幅度同步等。
步骤309、根据第n+1次采集的输入信号、第n+1次采集的预失真信号、第n+1次采集的反馈信号、第n+1次采集的预失真系数和迭代公式，计算出第n+2次采集的预失真系数，执行步骤302。
当第n+1次采集时，信号处理装置可以根据第n+1次采集的输入信号x(n+1)、与x(n+1)对应的第n+1次采集的预失真信号z(n+1)、与x(n+1)对应的第n+1次采集的反馈信号y(n+1)和目标函数J，通过迭代法生成该第n+2次采集的预失真系数c(n+1)，目标函数J为：
其中，表示系统误差，xH是x的共轭转置，γ表示惩罚因子，γ是正实数，zH是z的共轭转置，fp表示惩罚函数，y表示反馈信号；
值得说明的是，fp是关于z和zH的凸函数，当|zHx/xHx-α0|增大时，fp单调增加，其中，α0是预期预失真增益，α0满足：g0是预期预失真增益，θ0是预期预失真相位；γ的值根据预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
具体的，信号处理装置可以将x(n+1)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n+1)；其次，信号处理装置可以将以上第n+1次采集的信号、第n+1次采集的预失真系数c(n+1)和建模矩阵X(n+1)带入迭代公式，得到第n+2次预失真系数c(n+2)。
本发明实施例提供两种优选的惩罚函数，第一种惩罚函数结构较为简单，易于计算，复杂度低；第二种惩罚函数计算出的结果较为精确。
当采用第一种惩罚函数且采用LMS迭代公式时，相应的，LMS迭代公式为：
当采用第一种惩罚函数且采用LMS-Newtown迭代公式时，相应的，LMS-Newtown迭代公式为：
目标函数J发生了改变，相应的迭代公式也发生了相应的改变，所以采集框图也会改变，图7为本发明实施例提供的第一种惩罚函数的DPD的直接训练的反馈系统示意图，图7(a)为LMS迭代法的DPD的直接训练的反馈系统示意图，图7(b)为LMS-Newtown迭代法的DPD的直接训练的反馈系统的示意图。相较于现有技术，图7的虚线框部分是本发明主要改变的部分，图7(a)的该部分是本发明实施例中LMS迭代公式对应的部分示意图；图7(b)的该部分是本发明实施例中LMS迭代公式对应的部分示意图。
当采用第二种惩罚函数且采用LMS迭代公式时，第二种惩罚函数为：其中，α为预失真增益，信号处理装置可以根据x(n)和y(n)计算出第n次采集的预失真增益α(n)，假设相应的，LMS迭代公式为：
c(n+2)＝c(n+1)+μ·X(n+1)H{x(n+1)-y(n+1)+γ·[f(α(n+1))·x(n+1)-z(n+1)]}；
采用第二种惩罚函数且采用LMS-Newtown迭代公式时，相应的，LMS-Newtown迭代公式为：
图8为本发明实施例提供的第二种惩罚函数的DPD的直接训练的反馈系统示意图，图8(a)为LMS迭代法的DPD的直接训练的反馈系统示意图，图8(b)为LMS-Newtown迭代法的DPD的直接训练的反馈系统示意图。相较于现有技术，图8的虚线框部分是本发明主要改变的部分，图8(a)的该部分是本发明实施例中LMS迭代公式对应的部分示意图；图8(b)的该部分是本发明实施例中LMS迭代公式对应的部分示意图。
值得说明的是，本实施例提供的两种迭代法，LMS迭代法在迭代过程中复杂度较低，计算所需的内存较小，而LMS-Newton迭代法在迭代过程中计算结果更加精确。每种迭代法都有自己的优点，研发人员可以根据实际情况选择合适的采集方法。
本发明提供一种信号处理装置和方法，包括：接收输入信号x，x是复数向量；根据x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，z是复数向量，n是自然数，第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；将z放大，得到输出信号y’，y’是复数向量。这样一来，由于根据增加的用于补偿预失真增益的惩罚函数估计得到的预失真系数，该预失真系数可以使得实时产生的预失真增益(预失真相位和预失真幅度)在系统可控范围内，从而保证了系统稳定。
实施例四
如图9为本发明实施例提供的又一种信号处理装置的结构示意图，该信号处理装置40可以包括处理器402、存储器404、接收机401和用于进行该信号处理装置40内部各设备之间的连接的一种或组合通信总线403，用于实现这些设备之间的连接和相互通信。
通信总线403可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线等。该总线305可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器404可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器402提供指令和数据。
接收机401，用于接收输入信号x，x是复数向量。
处理器402，用于根据x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，z是复数向量，n是自然数，第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内。
c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、第n次采集的预失真信号z(n)、第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，目标函数J为：
其中，x-y表示系统误差，xH是x的共轭转置，γ表示惩罚因子，该γ是正实数，z表示预失真信号，zH是z的共轭转置，fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，y表示反馈信号。
fp是关于z和zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，fp单调增加，其中，α0是预期预失真增益，α0满足：g0是预期预失真幅度，θ0是预期预失真相位；γ的值根据预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
优选的，
优选的，
其中，α表示预失真增益，f(α)满足条件：
(1)α＝gejθ，g表示预失真幅度，θ表示预失真相位，θ∈[-π,π)，g∈R+，
相应的，当α＝1时，f(1)＝1，
(2)若θ＝θ0，记 是关于g的单调减函数，且
当g≥1时，当g＜1时，
(3)若g＝g0，记 是关于θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当时，
当θ≥0，当θ＜0，则
处理器402还用于将z放大，得到输出信号y’，y’是复数向量。
这样一来，由于根据增加的用于补偿预失真增益的惩罚函数估计得到的预失真系数，该预失真系数可以使得实时产生的预失真增益(预失真相位和预失真幅度)在系统可控范围内，从而保证了系统稳定。
处理器402还用于：采集x(n)；获取第n次采集的反馈信号y(n)；获取与x(n)对应的z(n)；获取第n次采集的预失真系数c(n)将x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)。
当迭代法是LMS(Least Mean Square，最小均方)迭代法时，
将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS迭代公式，LMS迭代公式为：计算出c(n+1)，其中，μ是最小均方系数，是fp关于zH的偏导，
或，
当迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将c(n)、X(n)、x(n)、z(n)和y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出c(n+1)，LMS-Newton迭代公式为：
其中，是fp关于zH的偏导，是fp关于z和zH的混合偏导。
处理器402可以根据x(n)和y(n)，计算出第n次迭代的预失真相位θ(n)和第n次迭代的预失真幅度g(n)；根据θ(n)、g(n)和预失真增益公式，确定第n次迭代的预失真增益α(n)，α(n)满足预失真增益公式：α(n)＝g(n)×ejθ(n)；将α(n)带入迭代公式，以便于计算出c(n+1)。
需要说明的是，本发明实施例提供的信号处理方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此不再赘述。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (15)
1.一种信号处理装置，其特征在于，包括：
预失真单元，用于接收输入信号x，所述x是复数向量；
所述预失真单元，还用于根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
功放单元，用于将所述预失真单元获取的所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量；
其中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足预失真增益公式：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
2.根据权利要求1所述的信号处理装置，其特征在于，所述信号处理装置还包括：
同步单元，用于采集所述x(n)，获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
自适应单元，用于获取与所述x(n)对应的z(n)；
所述自适应单元，还用于获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
非线性建模单元，用于将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
所述自适应单元，还用于当所述迭代法是最小均方LMS迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：计算出所述c(n+1)，其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
3.根据权利要求1或2所述的信号处理装置，所述
4.根据权利要求2所述的信号处理装置，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
5.根据权利要求4所述的信号处理装置，所述信号处理装置还包括：
估计单元，用于根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
自适应单元，还用于根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
自适应单元，还用于将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
6.一种信号处理方法，其特征在于，包括：
接收输入信号x，所述x是复数向量；
根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量；
其中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述z表示预失真信号，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足预失真增益公式：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
7.根据权利要求6所述的信号处理方法，其特征在于，所述接收输入信号x之前，所述信号处理方法还包括：
采集所述x(n)；
获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
获取与所述x(n)对应的z(n)；
获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
当所述迭代法是最小均方LMS迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：计算出所述c(n+1)，其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是最小均方-牛顿LMS-Newton迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
8.根据权利要求6或7所述的信号处理方法，所述
9.根据权利要求7所述的信号处理方法，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
10.根据权利要求9所述的信号处理方法，在所述获取所述第n次采集的反馈信号y(n)之后，所述信号处理方法还包括：
根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
11.一种信号处理装置，其特征在于，包括：
接收机，用于接收输入信号x，所述x是复数向量；
处理器，用于根据所述x以及第n+1次采集的预失真系数c(n+1)训练获取预失真信号z，所述z是复数向量，所述n是自然数，所述第n+1次采集的预失真系数用于使得预失真增益在系统可控范围内；
所述处理器，还用于将所述z放大，得到输出信号y’，所述y’是复数向量；
其中，所述c(n+1)是根据第n次采集的输入信号x(n)、所述第n次采集的预失真信号z(n)、所述第n次采集的反馈信号y(n)和目标函数J，通过迭代法生成的，
所述目标函数J为：
其中，所述x-y表示系统误差，所述xH是所述x的共轭转置，所述γ表示惩罚因子，所述γ是正实数，所述z表示预失真信号，所述zH是所述z的共轭转置，所述fp表示用于补偿预失真增益的惩罚函数，所述y表示反馈信号；
所述fp是关于所述z和所述zH的凸函数，
当|zHx/xHx-α0|增大时，所述fp单调增加，其中，所述α0是预期预失真增益，所述α0满足预失真增益公式：所述g0是预期预失真幅度，所述θ0是预期预失真相位；
所述γ的值根据所述预失真幅度的系统要求范围和预失真相位的系统要求范围而定。
12.根据权利要求11所述的信号处理装置，其特征在于，所述处理器还用于：
采集所述x(n)；
获取所述第n次采集的反馈信号y(n)；
获取与所述x(n)对应的z(n)；
获取所述第n次采集的预失真系数c(n)；
将所述x(n)进行非线性建模，得到对应的建模矩阵X(n)；
当所述迭代法是LMS(Least Mean Square，最小均方)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS迭代公式，所述LMS迭代公式为：计算出所述c(n+1)，其中，所述μ是最小均方系数，所述是所述fp关于所述zH的偏导，
或，
当所述迭代法是LMS-Newton(Least Mean Square-Newton，最小均方-牛顿)迭代法时，
将所述c(n)、所述X(n)、所述x(n)、所述z(n)和所述y(n)代入LMS-Newton迭代公式，计算出所述c(n+1)，所述LMS-Newton迭代公式为：其中，所述是所述fp关于所述zH的偏导，所述是所述fp关于所述z和所述zH的混合偏导。
13.根据权利要求11或12所述的信号处理装置，所述
14.根据权利要求12所述的信号处理装置，所述
其中，所述α表示预失真增益，所述f(α)满足条件：
(1)所述α＝gejθ，所述g表示预失真幅度，所述θ表示预失真相位，
所述θ∈[-π,π)，所述g∈R+，
相应的，当所述α＝1时，f(1)＝1，
(2)若所述θ＝θ0，记 是关于所述g的单调减函数，且
当所述g≥1时，当所述g＜1时，
(3)若所述g＝g0，记 是关于所述θ∈[-π,π)的单调减函数，且
当所述时，
当所述θ≥0，当所述θ＜0，则
15.根据权利要求14所述的信号处理装置，所述处理器还用于：
根据所述x(n)和所述y(n)，计算出所述第n次迭代的预失真相位θ(n)和所述第n次迭代的预失真幅度g(n)；
根据所述θ(n)、所述g(n)和所述预失真增益公式，确定所述第n次迭代的预失真增益α(n)，所述α(n)满足所述预失真增益公式：
α(n)＝g(n)×ejθ(n)；
将所述α(n)带入所述迭代公式，以便于计算出所述c(n+1)。
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1335699A (zh) * | 2000-07-20 | 2002-02-13 | 华为技术有限公司 | 一种宽带发射机的自适应数字预失真方法和装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102010038482B4 (de) * | 2009-07-31 | 2014-07-24 | Intel Mobile Communications GmbH | Digitale Vorverzerrung und Kompensation einer Betriebsbedingungsauswirkung |
| CN102231620A (zh) * | 2010-09-06 | 2011-11-02 | 刘郁林 | 一种基于基带数字预失真技术的功放线性化方法和装置 |
| US9680434B2 (en) * | 2012-12-28 | 2017-06-13 | Mediatek, Inc. | Method and apparatus for calibrating an envelope tracking system |
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2014
- 2014-07-28 CN CN201480029046.4A patent/CN105519062B/zh active Active
- 2014-07-28 WO PCT/CN2014/083123 patent/WO2016015193A1/zh active Application Filing
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1335699A (zh) * | 2000-07-20 | 2002-02-13 | 华为技术有限公司 | 一种宽带发射机的自适应数字预失真方法和装置 |
Also Published As
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| C06 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |