CN106533998B - 非线性特性的确定方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种非线性特性的确定方法、装置和系统，该非线性特性的确定方法包括：根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。通过本发明实施例，可以估计待测系统在不同输入和/或参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。

Description

非线性特性的确定方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种非线性特性的确定方法、装置和系统。
背景技术
随着通信系统的传输速率不断提高，系统中的非线性特性已成为性能的主要限制因素之一，因而受到重视。而在各种应对系统非线性特性的方法中，一个必要的前提步骤是对非线性特性的测量和估计。
目前，常用的对非线性特性进行测量和估计的方法有两种，方法一是基于输入和输出时域波形直接比对(参考文献1)，得到输入输出传递函数，其优点是简便直接，缺点是对大带宽系统误差很大，可能低估了非线性，进而会导致系统传输失败；方法二是先对系统的非线性进行建模，再利用训练序列或迭代的方法训练出模型系数(参考文献2)，其优点是较方法一准确，缺点是测量装置及过程十分复杂，很难满足高速通信系统的硬件和时间效率要求。
图1A是一个参数固定的待测系统的示意图，图1B是对应于图1A的待测系统的Volterra非线性模型(简称为Volterra模型)的示意图，如图1A和图1B所示，在图1B中，
Figure BDA0000802691560000011
其中，
Figure BDA0000802691560000012
是一阶项，N1是记忆长度，
Figure BDA0000802691560000013
是系数；
Figure BDA0000802691560000021
是二阶项，N2是记忆长度，是系数；
Figure BDA0000802691560000023
是三阶项，N3是记忆长度，是系数；
n表示一个信号x()的时间坐标，x(n)就是这个信号的第n个时刻的值，x(n+1)就是这个信号的第n+1个时刻的值，x(n-k)就是这个信号的第n-k个时刻的值。k,l,m表示记忆长度，是相对于时刻n的偏移量，比如x(n)偏移记忆长度k就是x(n-k)。
以此类推。
因项数完备、假设少、准确度好等优点，Volterra模型适用于高速大带宽的长记忆效应的非线性特性估计。
参考文献1：CN103297155A
参考文献2：Dennis R.Morgan,etc,‘A Generalized Memory Polynomial Modelfor Digital Predistortion of RF Power Amplifiers’,IEEE Transactions on SignalProcessing,vol.54,no.10,2006
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
在灵活的高速通信系统中，由于存在自适应控制、反馈控制、动态控制等功能，系统参数都必须可以调节，如放大器增益等，系统参数的调节会导致非线性特性的变化。然而，现有的Volterra模型及测量方法仅适用于固定参数的待测系统的非线性估计，因此，现有的Volterra模型不能反应非线性特性的这种变化。为了解决这一问题，现有的技术是针对不同的系统参数，采用多次测量，进行非线性特性估计，其缺点在于，多次测量往往伴随着额外的时间复杂度和空间复杂度，系统效率低。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种非线性特性的确定方法、装置和系统。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种非线性特性的确定装置，其中，所述装置包括：
第一确定单元，其根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
修正单元，其利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
第二确定单元，其根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种非线性特性的确定方法，其中，所述方法包括：
根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种网络实体，所述网络实体包括前述第一方面所述的装置。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种通信系统，所述通信系统包括前述第三方面所述的网络实体。
本发明的有益效果在于：通过本发明实施例，可以估计待测系统在不同输入和/参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。
参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
所包括的附图用来提供对本发明实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本发明的实施方式，并与文字描述一起来阐释本发明的原理。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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1A是一个参数固定的待测系统的示意图；
图1B是对应图1A的待测系统的Volterra非线性模型的工作原理示意图；
图2是本发明实施例的非线性特性确定装置的组成示意图；
图3是图2的装置的第一确定单元的一个实施方式的组成示意图；
图4是图2的装置的第一确定单元的另一个实施方式的组成示意图；
图5A是一个参数可调的待测系统的示意图；
图5B是对应图5A的待测系统的修正后的Voterra模型的工作原理示意图；
图6A是以放大器作为待测系统的示意图；
图6B是对应图6A的放大器的修正后的Voterra模型的工作原理示意图；
图7是不同的放大器增益时，非线性特性估计的示意图；
图8是本发明实施例的非线性特性的确定方法的流程图；
图9是图8的方法中步骤801的一个实施方式的流程图；
图10是图9的方法中确定经验公式的一个实施方式的流程图；
图11是图8的方法中步骤801的另一个实施方式的流程图；
图12是本发明实施例的网络实体的硬件组成示意图；
图13是本发明实施例的通信系统的拓扑示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
本发明实施例提供了一种适用于可调参数的通信系统的非线性特性的确定方法、装置和系统，通过对Volterra模型的非线性项进行修正，并利用修正后的模型来估计待测系统在不同输入和/或参数配置下的非线性特性。
下面结合附图和具体实施方式对本发明实施例进行说明。
实施例1
本发明实施例提供了一种非线性特性的确定装置，该装置适用于可调参数的通信系统，例如可调参数的高速通信系统。图2是该装置的组成示意图，请参照图2，该装置200包括：第一确定单元201、修正单元202和第二确定单元203。其中，第一确定单元201用于根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；修正单元202用于利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正，得到修正后的非线性模型；第二确定单元203用于根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
在本实施例中，该待测系统的输入是指测试信号，可以是类噪声信号，为了使非线性特性的估计结果更加准确，可以设置不同的系统输入，以测量不同系统输入下的信号功率，进而估计该待测系统在该输入下的非线性特性。
在本实施例中，该待测系统的参数可以是非线性特性较大的对应参数，例如，以放大器为待测系统为例，该待测系统的参数可以是放大器的增益。对于参数可调的通信系统，不同的参数下，非线性特性是不同的。
在本实施例中，为了使非线性模型适用于不同的系统输入和/或参数，采用修正因子对该非线性模型的非线性项进行修正，该修正因子可以根据该待测系统的输入和/或参数确定。
在一个实施方式中，如图3所示，该第一确定单元201包括第一确定模块301和第二确定模块302，该第一确定模块301根据该待测系统的输入和/或参数确定信号功率，该第二确定模块302根据该信号功率，利用修正因子和信号功率的经验公式，确定上述修正因子。
在该实施方式中，根据该待测系统的输入和/或参数可以确定其信号功率，该信号功率反应了当前的输入和/或参数。
在该实施方式中，该修正因子和信号功率的经验公式可以是预先设定的。例如，该经验公式可以是：修正因子等于信号功率的幂函数，也即γ＝Pa，其中，γ为修正因子，P为信号功率，a是该幂函数的参数，可以为常数，其可以是预先设定的，也可以是通过预先测量得到的。
在该实施方式中，该修正因子和信号功率的经验公式也可以根据该待测系统的不同输入和/或参数确定。则在该实施方式中，如图3所示，该第一确定单元201还可以包括第三确定模块303，其根据该待测系统的不同输入和/或参数确定上述经验公式。
如图3所示，在该第三确定模块303的一个实施方式中，该第三确定模块可以包括：第一测量模块3031和拟合模块3032，该第一测量模块3031根据预先设定的修正因子的优化准则测量该待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率，该拟合模块3032对上述不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到该修正因子和信号功率的经验公式。
在该实施方式中，修正因子的优化准则可以是测试信号对应的非线性噪声功率误差最小原则。这里的测试信号是指系统输入，也即，对于系统每一次的输入和/或参数，以该输入(测试信号)对应的非线性噪声功率误差最小为原则，找到该输入和/或参数下对应的最优修正因子和信号功率。
在该实施方式中，修正因子的优化准则也可以是模型和实验的误码率(BER/Q因子)之间的差别最小原则。也即，对于系统每一次的输入和/或参数，以模型和实验的误码率之间的差别最小为原则，找到该输入和/或参数下对应的最优修正因子和信号功率。
以上两种修正因子的优化准则只是举例说明，在实施过程中，可以根据其它优化准则确定待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率，本实施例并不以此作为限制。
在本实施方式中，得到了待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率，可以对该最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到该修正因子和信号功率的经验公式。例如，可以采用幂函数拟合，也可以采用其它拟合方法。
在本实施方式中，通过第一确定模块301确定了当前输入和/或参数下测试信号的信号功率，第二确定模块302即可根据该信号功率，利用上述修正因子和信号功率的经验公式确定当前输入和/或参数下的修正因子，进而，利用该修正因子对该待测系统的非线性模型的非线性项进行修正，即可得到该输入和/或参数下的该待测系统的非线性特性。
在另一个实施方式中，如图4所示，该第一确定单元201包括第二测量模块401、和第四确定模块402。在本实施方式中，与图3所示的第一测量模块3031类似，第二测量模块401根据预先设定的修正因子优化准则，测量该待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子，得到不同的输入和/或参数与最优修正因子的对应关系。其中，修正因子优化准则如前所述，此处省略说明。在本实施方式中，第四确定模块402根据该待测系统的输入和/或参数以及上述对应关系确定上述修正因子。
在本实施方式中，不再对不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，而是直接利用不同的输入和/或参数与最优修正因子的对应关系，确定修正因子。其中，该对应关系可以通过表格的方式实现，也可以通过其它方式实现，例如曲线、函数等，有了这样的对应关系，根据该待测系统的输入和/或参数，即可确定其对应的最优的修正因子，利用该修正因子对该待测系统的非线性模型的非线性项进行修正，即可得到该输入和/或参数下的该待测系统的非线性特性。
在本实施例中，修正单元202可以通过将上述修正因子乘以该待测系统的非线性模型的非线性项来实现对所述待测系统的非线性模型的非线性项的修正。由此，由于该修正因子反应了待测系统的不同的输入和/或参数，即便改变该待测系统的输入和/回参数，也可以利用该修正后的非线性模型去估计该待测系统的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性，解决了背景技术指出的问题。
在本实施例中，根据系统复杂度的要求，上述非线性模型可以是截短的Volterra模型，例如，通过设定截短的Voterra模型的阶数和各阶对应的记忆长度得到截短的Voterra模型作为上述非线性模型。
在本实施例中，上述非线性模型的系数可以通过常规方法测量获得，例如最小二乘估计法、自适应迭代法等。
图5A是一个参数可调的待测系统的示意图；图5B是对应图5A的待测系统的修正后的Voterra模型的示意图，如图5A所示，对于该待测系统，其参数是可调的，并且，其输入x(n)也可以改变，通过本实施例的装置200的第一确定单元201确定的修正因子对Voterra模型的非线性项进行修正，得到修正后的Voterra模型，如图5B所示，对应待测系统的不同的输入和/或参数，利用该修正后的Voterra模型，可以估计该待测系统的非线性特性。
为了使本实施例的装置200的原理和应用更加清楚，下面以放大器作为待测系统为例，对该装置200的工作原理进行说明，其中，可调参数为放大器增益。
图6A是以放大器作为待测系统的示意图，图6B是对应图6A的放大器的修改后的Voterra模型的工作原理示意图。
在该例子中，如图6B所示，可以先设定用于放大器建模的Volterra阶数和记忆长度。如最高阶为3阶，记忆长度分别为1阶101样点，2阶11样点，3阶9样点，对应的总项数和系数个数为332。然后，可以设定输入信号(测试信号)和增益，如输入为类噪声信号，增益为最大增益，由此建模为如前所述的Volterra模型，并测量模型系数。
在该例子中，可以根据修正因子的优化准则，找出该输入和/或参数下的最优修正因子，而后测量增益后的信号功率。然后改变不同的系统输入和/或参数，利用同样的方法得到对应的最优修正因子和信号功率。对于不同的系统输入和/或参数下测得的最优修正因子和信号功率，可以进行公式拟合，得到修正因子的经验公式。
以幂函数拟合为例，得到的修正因子的经验公式如下：
γ＝a1·SgnlPwra2
其中，γ为修正因子，SgnlPwr为信号功率，a1和a2为拟合参数。
利用该修正因子对前述的Volterra模型的非线性项进行修正，也即，将该修正因子乘以该Volterra模型的非线性项，得到修正后的Volterra模型，如下：
Figure BDA0000802691560000081
由此，可以得到该放大器在该系统输入和/或参数下的非线性特性，也即：
Figure BDA0000802691560000082
其中，由于修正因子γ与信号功率相关，不同的系统输入和/或参数，信号功率不同，因此，基于不同的系统输入和/或参数，可以得到不同的修正因子γ，由此，可以得到不同的系统输入和/或参数下的不同的非线性特性。
在该例子中，考虑到放大器增益与信号功率(非线性特性)直接相关，针对放大器，该修正后的Volterra模型需要把增益提到非线性传递函数之外，如图6所示。
以上是以利用修正因子优化准则对放大器的不同输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行幂函数拟合，以得到修正因子的经验公式为例，但是，如前所述，本实施例并不以此作为限制。该修正因子也可以利用预先设定的与信号功率相关的经验公式确定，或者，该修正因子也可以根据放大器的不同输入和/或参数下的最优修正因子与该不同输入和/或参数的对应关系确定。
图7是不同的放大器增益时，非线性特性估计的示意图，在图7中，传输信号为符号率为32G的NRZ(Non-Return to Zero，不归零码)16QAM信号。从图7可以看出，与现有的方法相比，本申请提出的方法更接近于实验值，非线性特性估计的准确性更高。
通过本发明实施例的装置，可以估计待测系统在不同输入和/参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。
实施例2
本发明实施例还提供了一种非线性特性的确定方法，由于该方法解决问题的原理与实施例1的装置类似，因此其具体的实施可以参照实施例1的装置的实施，内容相同之处不再重复说明。
图8是本实施例的非线性特性的确定方法的流程图，请参照图8，该方法包括：
步骤801：根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
步骤802：利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
步骤803：根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
图9是步骤801的一个实施方式的流程图，请参照图9，在该实施方式中，步骤801包括：
步骤901：根据所述待测系统的输入和/或参数，确定信号功率；
步骤902：利用修正因子和信号功率的经验公式，根据所述信号功率确定所述修正因子。
在一个实施方式中，该经验公式是预先设定的。例如，该经验公式为：修正因子等于信号功率的幂函数。其中，该幂函数的参数可以是预先设定的，也可以是通过预先测量得到的。
在另一个实施方式中，该经验公式是根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定的。例如，该经验公式可以通过图10的方法确定，如图10所示，该方法包括：
步骤1001：根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率；
步骤1002：对所述不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到修正因子和信号功率的经验公式。
其中，优化准则如前所述，此处省略说明。
其中，经验拟合例如为幂函数拟合，但本实施例并不以此作为限制。
图11是步骤801的另一个实施方式的流程图，请参照图11，在该实施方式中，步骤801包括：
步骤1101：根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子，得到不同的输入和/或参数与最优修正因子的对应关系；
步骤1102：根据所述待测系统的输入和/或参数以及所述对应关系确定所述修正因子。
其中，优化准则如前所述，此处省略说明。
在本实施例的步骤802中，可以通过将所述修正因子乘以所述待测系统的非线性模型的非线性项来对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正。
通过本发明实施例的方法，可以估计待测系统在不同输入和/参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。
实施例3
本发明实施例还提供了一种网络实体，该网络实体可以是发射机或接收机，也可以是发射机或接收机中的一部分，比如一个电放大器，也可以是传输网络的一部分，比如若干中继放大器的组合，也可以是待测通信系统。该网络实体可以包括实施例1所述的非线性特性的确定装置。
图12是本实施例的网络实体的构成示意图，如图12所示，该网络实体1200可以包括：中央处理器(CPU)1201和存储器1202；存储器1202耦合到中央处理器1201。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其它功能。
在一个实施方式中，实施例1所述的非线性特性的确定装置的功能可以被集成到中央处理器1201中。
在另一个实施方式中，该非线性特性的确定装置可以与中央处理器1201分开配置，例如可以将该非线性特性的确定装置配置为与中央处理器1201连接的芯片，通过中央处理器1201的控制来实现该非线性特性的确定装置的功能。
如图12所示，该网络实体1200还可以包括：通信模块1203、输入单元1204、本地激光器1205、显示器1206、电源1207。值得注意的是，网络实体1200也并不是必须要包括图12中所示的所有部件；此外，网络实体1200还可以包括图12中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图12所示，中央处理器1201有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器1201接收输入并控制网络实体1200的各个部件的操作。
其中，存储器1202，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存预定义或预配置的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器1201可执行该存储器1202存储的该程序，以实现信息存储或处理等。其他部件的功能与现有类似，此处不再赘述。网络实体1200的各部件可以通过专用硬件、固件、软件或其结合来实现，而不偏离本发明的范围。
本发明实施例的网络实体可以估计待测系统在不同输入和/参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。
实施例4
本发明实施例还提供了一种通信系统，图13是该系统的构成示意图，如图13所示，该系统1300包括多个网络实体1301，如前所述，该网络实体1301可以是发射机或接收机，也可以是发射机或接收机中的一部分，比如一个电放大器，也可以是传输网络的一部分，比如若干中继放大器的组合，也可以是待测通信系统等。其中，该网络实体1301可以通过实施例3所述的网络实体来实现，其内容被合并于此，在此不再赘述。
通过本发明实施例提供的通信系统，网络实体可以估计待测系统在不同输入和/参数配置下的非线性特性，提高了估计的准确性和适用的广泛性。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在网络实体中执行所述程序时，所述程序使得计算机在所述网络实体中执行实施例2所述的方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得计算机在网络实体中执行实施例2所述的方法。
本发明以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：
附记1、一种非线性特性的确定方法，其中，所述方法包括：
根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
附记2、根据附记1所述的方法，其中，确定所述待测系统的非线性项的修正因子，包括：
根据所述待测系统的输入和/或参数，确定信号功率；
利用修正因子和信号功率的经验公式，根据所述信号功率确定所述修正因子。
附记3、根据附记2所述的方法，其中，所述经验公式是预先设定的。
附记4、根据附记3所述的方法，其中，所述经验公式为：修正因子等于信号功率的幂函数。
附记5、根据附记4所述的方法，其中，所述幂函数的参数是预先设定的或者通过预先测量得到的。
附记6、根据附记2所述的方法，其中，所述经验公式是根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定的。
附记7、根据附记6所述的方法，其中，根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定所述经验公式，包括：
根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率；
对所述不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到修正因子和信号功率的经验公式。
附记8、根据附记1所述的方法，其中，确定所述待测系统的非线性项的修正因子，包括：
根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子，得到不同的输入和/或参数与最优修正因子的对应关系；
根据所述待测系统的输入和/或参数以及所述对应关系确定所述修正因子。
附记9、根据附记1所述的方法，其中，利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正，包括：
将所述修正因子乘以所述待测系统的非线性模型的非线性项。
附记10、一种非线性特性的确定装置，其中，所述装置包括：
第一确定单元，其根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
修正单元，其利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
第二确定单元，其根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性。
附记11、根据附记10所述的装置，其中，所述第一确定单元包括：
第一确定模块，其根据所述待测系统的输入和/或参数，确定信号功率；
第二确定模块，其利用修正因子和信号功率的经验公式，根据所述信号功率确定所述修正因子。
附记12、根据附记11所述的装置，其中，所述经验公式是预先设定的。
附记13、根据附记12所述的装置，其中，所述经验公式为：修正因子等于信号功率的幂函数。
附记14、根据附记13所述的装置，其中，所述幂函数的参数是预先设定的或者通过预先测量得到的。
附记15、根据附记11所述的装置，其中，所述经验公式是根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定的。
附记16，根据附记15所述的装置，其中，所述第一确定单元还包括：第三确定模块，其根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定所述经验公式，所述第三确定模块包括：
第一测量模块，其根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率；
拟合模块，其对所述不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到修正因子和信号功率的经验公式。
附记17、根据附记16所述的装置，其中，所述修正因子优化准则为：测试信号对应的非线性噪声功率误差最小原则，或者模型和实验的误码率之间的差别最小原则。
附记18、根据附记10所述的装置，其中，所述第一确定单元包括：
第二测量模块，其根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子，得到不同的输入和/或参数与最优修正因子的对应关系；
第四确定模块，其根据所述待测系统的输入和/或参数以及所述对应关系确定所述修正因子。
附记19、根据附记18所述的装置，其中，所述修正因子优化准则为：测试信号对应的非线性噪声功率误差最小原则，或者模型和实验的误码率之间的差别最小原则。
附记20、根据附记10所述的装置，其中，所述修正单元通过将所述修正因子乘以所述待测系统的非线性模型的非线性对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正。

Claims (7)

1.一种非线性特性的确定装置，其中，所述装置包括：
第一确定单元，其根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
修正单元，其利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
第二确定单元，其根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性；
其中，所述第一确定单元包括：
第一确定模块，其根据所述待测系统的输入和/或参数，确定信号功率；
第二确定模块，其利用修正因子和信号功率的经验公式，根据所述信号功率确定所述修正因子；
所述经验公式为：修正因子等于信号功率的幂函数。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述经验公式是预先设定的。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述幂函数的参数是预先设定的或者通过预先测量得到的。
4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述经验公式是根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定的。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一确定单元还包括：第三确定模块，其根据所述待测系统的不同输入和/或参数确定所述经验公式，所述第三确定模块包括：
第一测量模块，其根据预先设定的修正因子优化准则，测量所述待测系统的不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率；
拟合模块，其对所述不同的输入和/或参数下的最优修正因子和信号功率进行经验拟合，得到修正因子和信号功率的经验公式。
6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述修正单元通过将所述修正因子乘以所述待测系统的非线性模型的非线性项对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正。
7.一种非线性特性的确定方法，其中，所述方法包括：
根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子；
利用所述修正因子对所述待测系统的非线性模型的非线性项进行修正；
根据修正后的非线性模型得到所述待测系统的非线性特性；
其中，所述根据待测系统的输入和/或参数确定所述待测系统的非线性项的修正因子包括：
根据所述待测系统的输入和/或参数，确定信号功率；
利用修正因子和信号功率的经验公式，根据所述信号功率确定所述修正因子；
所述经验公式为：修正因子等于信号功率的幂函数。
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