CN105635009B - 联合补偿多支路串扰和iq非平衡的自适应mimo预失真方法 - Google Patents

联合补偿多支路串扰和iq非平衡的自适应mimo预失真方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，主要解决在线性化功率放大器的同时，还能补偿串扰效应和IQ非平衡效应的问题。该方法在MIMO系统中进行，其实现步骤是：S1，前向预失真器对输入两路基带信号进行非线性特性逆处理，得到预失真信号；S2，预失真信号受到串扰效应的干扰后输入至功率放大器中进行功率放大；S3，功率放大器输出信号受到IQ非平衡效应的干扰后得到IQ干扰信号；S4，对IQ干扰信号进行补偿；S5，估计串扰系数和预失真器系数；S6，将后向预失真器的系数复制到前向预失真器中。本发明能有效提高预失真器的抗干扰能力，同时降低实现复杂度，可用于宽带MIMO无线通信系统中对功率放大器的线性化。

Description

联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种联合补偿多支路串扰和IQ非平衡(In-phase and Quadrature-phase Imbalance)效应的自适应MIMO(Multiple Input MultipleOutput)系统预失真方法，可用于宽带MIMO无线通信系统中，实现对发射机功率放大器的线性化的同时，提高预失真器的抗干扰能力。
背景技术
目前，数字预失真技术已成为无线通信系统射频功率放大器线性化中最具成本效益和最有应用前景的技术。在补偿串扰效应的MIMO系统预失真方法中，Bassam S A等人在“Crossover digital predistorter for the compensation of crosstalk andnonlinearity in MIMO transmitters”中给出了交叉数字预失真CO-DPD(CrossoverDigital Predistorter)方法；Suryasarman P等人在“Digital predistortion formultiple antenna transmitters”中给出了串扰消除数字预失真CTC-DPD(CrosstalkCanceling Predistorter)方法，并在“Adaptive digital pre-distortion for multipleantenna transmitters”中给出了串扰消除自适应数字预失真方法；Zayani R等人在“Crossover neural network predistorter for the compensation of crosstalk andnonlinearity in MIMO OFDM systems”中给出了交叉神经网络预失真(Neural NetworkPredistorter)方法。
上述的MIMO系统预失真方法主要是针对多条支路间的串扰效应进行补偿，达到线性化功率放大器的同时，提高预失真器的抗干扰能力。然而在实际的预失真结构反馈链路中，下变频的正交解调器性能往往不理想而造成信号的IQ非平衡效应，该效应会使提取的预失真器系数产生偏差，影响功率放大器的线性化性能。但是现有的补偿串扰效应的MIMO系统预失真方法均没有对IQ非平衡效应进行补偿，在抑制带外频谱扩展和抗干扰方面的性能欠佳，另一方面，现有方法大多采用LS算法来提取预失真器的系数，尚存在计算复杂度高、运算环节数据存储量巨大等缺陷，不利于实际应用。
发明内容
本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种联合补偿多支路串扰和IQ非平衡效应的自适应MIMO系统预失真方案，一方面可以同时补偿串扰效应和IQ非平衡效应，提高预失真器的抗干扰能力，有效地抑制带外频谱扩展，满足宽带MIMO无线通信系统中对功率放大器的线性化需求；另一方面，采用RLS自适应学习算法来估计串扰系数和预失真器系数，降低了MIMO预失真方法的计算复杂度，更利于实际应用。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其在2×2的MIMO系统发射端的预失真结构中进行，所述预失真结构包括:前向预失真器、串扰预消除模块、功率放大器、IQ补偿器、后向预失真器、参数提取模块；其中，将多支路串扰效应和IQ非平衡干扰效应分别等效为串扰模型和IQ非平衡模型，所述参数提取模块包括串扰估计模块和DPD(Digital Predistorter，数字预失真器)参数估计模块，其实现步骤包括如下：
(1)前向预失真器对第n时刻输入基带信号x1(n)和x2(n)进行非线性特性的逆处理后，再通过串扰预消除模块进行补偿，输出预失真信号z1(n)和z2(n)；
(2)将该预失真信号z1(n)和z2(n)受到串扰模型的干扰后，得到串扰干扰信号w1(n)和w2(n)；
(3)受到串扰效应干扰后得到信号w1(n)和w2(n)输入至功率放大器进行功率放大，得到输出信号y1(n)和y2(n)；
(4)功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)受到正交解调器的IQ非平衡效应的干扰后得到v1(n)和v2(n)并输入至IQ补偿器；
(5)利用输入的IQ干扰信号v1(n)和v2(n)以及功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)，按照如下两公式估计出IQ补偿器的系数：
其中pinv(·)是求广义逆的运算，Re[·]是求复信号实部的运算，Im[·]是求复信号虚部的运算，cα、cβ和cγ为IQ补偿器的系数，η1、η2和η3为中间变量；
根据IQ补偿器的系数可以得到IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)：
(6)经IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)通过后向预失真器进行非线性特性逆处理后得到预失真估计信号和
(7)将预失真信号z1(n)和z2(n)，以及预失真估计信号和输入值参数估计模块进行处理，其中DPD参数估计模块根据RLS算法迭代估计出后向预失真器系数，串扰估计模块根据如下迭代公式估计出串扰系数并复制给串扰预消除模块：
其中，α1(n)和α2(n)分别是两支路的串扰系数，r是该迭代的步长因子；
(8)将第n时刻得到的后向预失真器的滤波系数向量复制到前向预失真器中，从而对输入的基带信号进行非线性特性的逆处理；
(9)在第n+1个时刻重复步骤(1)-(8)。经过持续迭代，使得前向预失真器的非线性特性不断接近于功率放大器的非线性特性的逆，以实现对功率放大器的非线性处理。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
1)现有MIMO系统预失真方法虽然大多未考虑到反馈链路中的IQ非平衡效应，导致提取的预失真器系数产生偏差，降低了功率放大器的线性化性能；本发明利用IQ补偿器，对正交解调器不理想而造成的IQ非平衡效应进行估计并加以补偿，有效的减小了IQ非平衡效应对预失真方法性能的影响，抑制了带外频谱的扩展和再生，提高了预失真方法的抗干扰能力和综合性能。
2)现有MIMO预失真技术大多基于LS算法提取预失真器系数，导致计算复杂度高，运算环节数据存储量巨大，且难于实际应用；本发明在前向预失真器之后增加一个串扰预消除模块，利用自适应辨识算法估计串扰系数，利用RLS算法来提取预失真器系数，从而实现降低预失真算法计算复杂度的目的，且更利于实际应用。
附图说明
图1是本发明的结构示意框图；
图2是本发明与现有两种方法的频谱性能仿真效果对比示意图；
图3是是本发明与现有两种方法的ACPR性能比较表格。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实例进行详细描述。本实例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实例。
参照图1，本发明的预失真方案包括：前向预失真器、串扰预消除模块、串扰模型、功率放大器、IQ非平衡模型、IQ补偿器、后向预失真器、参数提取模块(包括串扰估计模块和DPD参数估计模块)。前向预失真器对第n时刻输入基带信号x1(n)和x2(n)进行非线性特性的逆处理后，再通过串扰预消除模块进行补偿，输出预失真信号z1(n)和z2(n)；该预失真信号z1(n)和z2(n)受到串扰模型的干扰后，得到串扰干扰信号w1(n)和w2(n)并输入至功率放大器进行功率放大，得到输出信号y1(n)和y2(n)；功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)受到正交解调器的IQ非平衡效应的干扰后得到v1(n)和v2(n)并输入至IQ补偿器；经IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)通过后向预失真器进行非线性特性逆处理后得到预失真估计信号和将预失真信号z1(n)和z2(n)，以及预失真估计信号和输入值参数估计模块进行处理，其中DPD参数估计模块根据RLS算法迭代估计出后向预失真器系数，串扰估计模块估计出串扰系数并复制给串扰预消除模块；将第n时刻得到的后向预失真器的滤波系数向量复制到前向预失真器中，从而对输入的基带信号进行非线性特性的逆处理；
参照图2，本发明预失真方案的实现步骤如下：
步骤一：前向预失真器对第n时刻输入基带信号x1(n)和x2(n)进行非线性特性的逆处理后，第i条支路(i＝1,2)按如下公式进行非线性特性的逆处理，得到输出信号si(n)：
其中，xi(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)的基带输入信号xi(n)在q个时刻之前的历史信号，di,k,q为第i条支路的预失真器的滤波系数，k和q分别为前向预失真器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q；K和Q分别为前向预失真器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合；
将信号s1(n)和s2(n)通过串扰预消除模块进行补偿，输出预失真信号z1(n)和z2(n)：
其中，α1和α2分别是两支路的串扰系数。
步骤二：将该预失真信号z1(n)和z2(n)受到串扰模型的干扰后，得到串扰干扰信号w1(n)和w2(n)：
其中，α1和α2分别是两支路的串扰系数。
步骤三：对受到串扰效应干扰后得到信号w1(n)和w2(n)进行功率的放大处理，功率放大器采用记忆多项式模型，则第i条支路(i＝1,2)的功率放大器输出信号为：
其中，wi(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)功率放大器的输入信号wi(n)在q个时刻之前的历史信号，hi,k,q为第i条支路功率放大器的滤波系数，k和q分别为功率放大器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q，K和Q分别为功率放大器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合。
步骤四：功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)受到正交解调器的IQ非平衡效应的干扰后得到IQ干扰信号v1(n)和v2(n)：
其中，α和β为非平衡系数，γ为直流偏移，非平衡系数主要由幅度非平衡ε和相位非平衡θ决定，具体联系为：α＝[1+(1+ε)ejθ]/2，β＝[1-(1+ε)e-jθ]/2。
步骤五：利用输入的IQ干扰信号v1(n)和v2(n)以及功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)，按照如下两公式估计出IQ补偿器的系数：
其中pinv(·)是求广义逆的运算，Re[·]是求复信号实部的运算，Im[·]是求复信号虚部的运算，cα、cβ和cγ为IQ补偿器的系数，η1、η2和η3为中间变量；
根据IQ补偿器的系数可以得到IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)：
步骤六：后向预失真器对输入的补偿后的信号u1(n)和u2(n)进行非线性特性的逆处理后，第i条支路(i＝1,2)按如下公式进行非线性特性的逆处理，得到输出信号
其中，ui(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)的补偿后的信号ui(n)在q个时刻之前的历史信号，di,k,q为第i条支路的预失真器的滤波系数，k和q分别为后向预失真器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q；K和Q分别为后向预失真器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合；
步骤七：将预失真信号z1(n)和z2(n)，以及预失真估计信号和输入值参数估计模块进行处理；
7.1)串扰估计模块根据如下迭代公式估计出串扰系数并复制给串扰预消除模块：
其中，α1(n)和α2(n)分别是两支路的串扰系数，r是该迭代的步长因子；
7.2)DPD参数估计模块根据RLS算法迭代估计出后向预失真器系数向量d1(n)和d2(n)；
步骤八：将第n时刻得到的后向预失真器的滤波系数向量复制到前向预失真器中，从而对输入的基带信号进行非线性特性的逆处理；
步骤九：在第n+1个时刻重复步骤(1)-(8)。经过持续迭代，使得前向预失真器的非线性特性不断接近于功率放大器的非线性特性的逆，以实现对功率放大器的非线性处理。
上述步骤描述了本发明的优选实例，显然本领域的研究人员可参考本发明的优选实例和附图可以对本发明做出各种修改和替换，这些修改和替换都应落入本发明的保护范围之内。
本发明的效果可通过仿真作进一步说明。
1)仿真条件：基带输入x1(n)和x2(n)为OFDM信号，子载波个数为1024，调制方式为64QAM，循环前缀为128，上采样取8倍；预失真器和放大器均采用记忆多项式模型，预失真器滤波系数初始化为[1,0,…,0]T最高非线性阶数K＝5，最大记忆深度Q＝3；串扰效应大小为-20dB，IQ非平衡效应的幅度非平衡为3％，相位非平衡为3°，直流偏置为0.03+0.01j；RLS算法遗忘因子λ＝0.95，τ＝1。
2)仿真内容与结果：
用本发明的预失真方法和现有的预失真方法分别对功率放大器的输入信号进行预失真处理，其获得的功率放大器输出信号的频谱性能如图2所示，对应的邻信道功率比ACPR性能如图3所示。其中，曲线a为未经预失真处理的功率放大器输出信号频谱；曲线b是受到串扰和IQ非平衡效应干扰的CO-DPD方法；曲线c是受到串扰和IQ非平衡效应干扰的CTC-DPD方法；曲线d是采用本发明所述的联合补偿串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法；曲线e是仅受到串扰效应干扰的CTC-DPD方法；曲线f为原始基带信号频谱。
由图2和图3可见，传统的MIMO系统预失真方法无法抑制IQ非平衡效应带来的干扰，导致预失真器的性能下降，而本发明能联合补偿串扰和IQ非平衡效应，提高了系统的抗干扰能力，在抑制带外频谱扩展和降低临信道干扰两方面与传统预失真方法相比具有较大的提升。

Claims (7)

1.一种联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其在2×2的MIMO系统发射端的预失真结构中进行，所述预失真结构包括前向预失真器、串扰预消除模块、功率放大器、IQ补偿器、后向预失真器、参数提取模块；其中，将多支路串扰效应和IQ非平衡干扰效应分别等效为串扰模型和IQ非平衡模型，所述参数提取模块包括串扰估计模块和DPD参数估计模块；其特征在于：所述预失真方法包括如下步骤：
S1，前向预失真器对第n时刻输入基带信号x1(n)和x2(n)进行非线性特性的逆处理，再通过串扰预消除模块进行补偿，输出预失真信号z1(n)和z2(n)；
S2，将该预失真信号z1(n)和z2(n)受到串扰模型的干扰后，得到串扰干扰信号w1(n)和w2(n)；
S3，受到串扰效应干扰后得到信号w1(n)和w2(n)输入至功率放大器进行功率放大，得到输出信号y1(n)和y2(n)；
S4，功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)受到正交解调器的IQ非平衡效应的干扰后得到v1(n)和v2(n)并输入至IQ补偿器；
S5，利用输入的IQ干扰信号v1(n)和v2(n)以及功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)，按照如下两公式估计出IQ补偿器的系数：
其中，pinv(·)是求广义逆的运算，Re[·]是求复信号实部的运算，Im[·]是求复信号虚部的运算，cα、cβ和cγ为IQ补偿器的系数，η1、η2和η3为中间变量；
根据IQ补偿器的系数可以得到IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)：
S6，经IQ补偿器补偿后的信号u1(n)和u2(n)通过后向预失真器进行非线性特性逆处理后得到预失真估计信号和
S7，将预失真信号z1(n)和z2(n)，以及预失真估计信号和输入值参数估计模块进行处理，其中DPD参数估计模块根据RLS算法迭代估计出后向预失真器系数，串扰估计模块根据如下迭代公式估计出串扰系数并复制给串扰预消除模块：
其中，α1(n)和α2(n)分别是两支路的串扰系数，r是该迭代的步长因子；
S8，将第n时刻得到的后向预失真器的滤波系数向量复制到前向预失真器中，从而对输入的基带信号进行非线性特性的逆处理；
S9，在第n+1个时刻重复步骤S1至步骤S8，经过持续迭代，使得前向预失真器的非线性特性不断接近于功率放大器的非线性特性的逆，实现对功率放大器的非线性处理。
2.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S1中所述的对第i条支路(i＝1,2)的基带信号进行非线性特性的逆处理得到输出信号si(n)，按照如下公式进行：
其中，xi(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)的基带输入信号xi(n)在q个时刻之前的历史信号，di,k,q为第i条支路的预失真器的滤波系数，k和q分别为前向预失真器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q；K和Q分别为前向预失真器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合。
3.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S1中所述的信号s1(n)和s2(n)通过串扰预消除模块进行补偿，输出预失真信号z1(n)和z2(n)，按照如下公式进行：
其中，α1和α2分别是两支路的串扰系数。
4.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S2中所述的预失真信号z1(n)和z2(n)受到串扰模型的干扰后，得到串扰干扰信号w1(n)和w2(n)，按照如下公式进行：
其中，α1和α2分别是两支路的串扰系数。
5.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S3中所述的对串扰效应干扰后的信号w1(n)和w2(n)进行功率的放大处理，按照如下公式进行：
其中，wi(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)的功率放大器输入信号wi(n)在q个时刻之前的历史信号，hk,q为功率放大器的滤波系数，k和q分别为功率放大器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q，K和Q分别为功率放大器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合。
6.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S4中所述的功率放大器输出信号y1(n)和y2(n)受到IQ非平衡效应干扰后得到IQ干扰信号v1(n)和v2(n)，按照如下公式进行：
其中，α和β为非平衡系数，γ为直流偏移，非平衡系数α和β主要由幅度非平衡ε和相位非平衡θ决定，具体关系为：α＝[1+(1+ε)ejθ]/2，β＝[1-(1+ε)e-jθ]/2，e为自然常数，j表示虚数单位。
7.根据权利要求1所述的联合补偿多支路串扰和IQ非平衡的自适应MIMO预失真方法，其特征在于：所述步骤S6中所述的对第i条支路(i＝1,2)输入的补偿后的信号u1(n)和u2(n)进行非线性特性的逆处理后，按照如下公式进行：
其中，ui(n-q)表示第i条支路(i＝1,2)的补偿后的信号ui(n)在q个时刻之前的历史信号，di,k,q为第i条支路的预失真器的滤波系数，k和q分别为后向预失真器滤波系数的非线性阶数和记忆深度，0≤k≤K，1≤q≤Q；K和Q分别为后向预失真器的最高非线性阶数和最高记忆深度；odd表示奇数集合。
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