CN106685368A - 一种欠采样反馈的数字预失真系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种欠采样反馈的数字预失真系统与方法，所述的系统包括数字预失真器、数模转换模块、功放、模数转换模块和预失真参数估计模块；数字预失真器的输入端连接信号源，其输出端分别与数模转换模块和预失真估计模块连接；数模转换模块的输出端与功放连接，功放的输出端分别与信号输出装置和模数转换模块连接；模数转换模块的输出端与预失真参数估计模块连接。本发明以低于功放输出信号带宽的采样率对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，降低了对模数转换速率的要求，再根据混叠的数字信号提取预失真参数向量，以供数字预失真器进行预失真参数调整；在降低模数转换采样率及系统功耗、成本的同时，保证了功放的线性度指标。

Description

一种欠采样反馈的数字预失真系统与方法

技术领域

本发明涉及一种欠采样反馈的数字预失真系统与方法。

背景技术

现代无线通信业务需求迅猛增长，要求无线通信具有高质量大容量的传输方式，这就意味着通信系统必须采用效率高的线性调制方式以提高有限带宽的数据速率和频谱利用率，从而使功率放大器的线性化成为热门技术。

传统解决功率放大器线性化的技术是采用功率回退，前馈，负反馈以及预失真技术，功率回退技术是使功率放大器工作在离饱和点回退10-15dB的地方，但这就导致了功率放大器功率利用率低，而且为了回退后的功率达到使用要求不得不选用较大功率的放大器，浪费了能源和增加了成本。

另一种模拟预失真技术是对输入信号的幅度和相位经行预畸变从而达到线性化的目的，数字预失真技术就是利用数字自适应技术构造一个自适应的功放逆系统从而补偿放大器的非线性畸变；有了预失真技术的辅助，功率放大器就可以工作在饱和点附近，并且保持很好的线性，由此提高功率放大器的效率。

但随着信号带宽增加，在传统的数字预失真方法中，对反馈通路的模数转换(ADC)的采样率指标要求急剧提高。通常，由于功放放大器固有的非线性特性，其输入信号在经过功率放大器放大后会产生频谱扩展，如果考虑五阶交调，频谱大约会扩展到原信号带宽的五倍，对于100MHz带宽的信号，经过功率放大器后的频谱带宽会扩展到500MHz。若按照传统反馈通路设计方式处理，为精确地捕获功率放大器的输出信号，反馈通路带宽至少需要500MHz，相应的模数转换速率至少需要1000MHz，从而大大增加系统实现难度，提升了系统成本。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种欠采样反馈的数字预失真系统与方法，在较低的转换速率下对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，再根据混叠的数字信号提取预失真参数向量，以供数字预失真器对信号进行预失真处理，降低或抵消功放非线性失真的影响；进而实现在降低模数转换采样率及系统功耗、成本的同时，保证功放的线性度指标。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种欠采样反馈的数字预失真系统，包括数字预失真器、数模转换模块、功放、模数转换模块和预失真参数估计模块；

所述的数字预失真器的输入端连接信号源，数字预失真器的输出端分别与数模转换模块和预失真估计模块连接；数模转换模块的输出端与功放连接，所述功放的输出端分别与信号输出装置和模数转换模块连接；模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，模数转换模块的输出端与预失真参数估计模块连接，预失真参数估计模块根据来自数字预失真器的信号和模数转换模块的信号进行计算，得到预失真参数向量；所述预失真参数估计模块的输出端与数字预失真器连接，数据预失真器根据计算得到的预失真参数向量进行预失真调整。

进一步地，所述的数字预失真系统还包括上变频模块和下变频模块，所述上变频模块的输入端与数模快转模块连接，上变频模块的输出端与功放连接；下变频模块的输入端与功放连接，下变频模块的输出端与预失真参数估计模块连接。

进一步地，所述模数转换模块的采样率低于功放输出信号的带宽。

进一步地，所述的信号输出装置包括但不限于射频天线。

进一步地，所述的预失真参数估计模块包括：

功放模型估计单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及经过模数转换后的功放输出信号，经数字下采样和模型辨识估计出功放的非线性模型；

预失真参数提取单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数。

一种欠采样反馈的数字预失真方法，包括以下步骤：

S1.利用数字预失真器对来自信号源的信号u(n)进行处理，得到预失真信号x(n)；该预失真信号包含功放非线性失真逆特性，且能够降低或抵消功放的非线性失真；

S2.将信号x(n)进行数模转换后传输给功放，由功放对数模转换后的信号进行放大后输出

S3.将信号通过信号输出装置输出，同时利用采样率低于信号带宽的模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号y_F(n)；

S4.根据信号x(n)和y_F(n)进行预失真参数提取，获得预失真参数向量W对数字预失真器进行调整。

进一步地，所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对来自信号源的信号u(n)进行预失真非线性处理得到非线性向量Φ(u)，向量Φ(u)的第(k1)*L+1个的元素为：

Φ(u)_(k-1)*L+l＝u(n-l)|u(n-l)|^k-1；

S12.将非线性向量Φ(u)与预失真向量W₀相乘，得到预失真信号x(n)：

设W₀为预失真参数向量，其向量长度与Φ(u)相同，K为数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数，L为数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度；w_kl为预失真参数向量W₀中，数字预失真器在非线性阶数为k，记忆深度为l时的参数。

进一步地，所述的步骤S2中，将信号x(n)进行数模转换后，还包括上变频子步骤，将数模转换后的信号进行上变频后再传输给功放。

进一步地，所述步骤S3中，对功放输出信号进行滤波操作得到信号后，还包括下变频子步骤，将信号下变频得到y(t)，再对y(t)进行模数转换得到产生了混叠的数字信号y_F(n)。

进一步地，所述的步骤S4包括以下子步骤：

S41.利用信号x(n)和数模转换的得到的信号y_F(n)计算功放的非线性模型：

(1)设功放模型为记忆多项式模型，理想情况下功放输入输出关系为：

式中，a_kl表示功放的非线性参数；

(2)设y_F(n)由理想信号y(n)经过Q倍下采样得到：

y_F n＝D{y(n)}＝y Qn；

其中，函数D{}表示Q倍下采样操作；

由于：

故：

(3)通过模型辨识的方式得到功放的非线性模型参数A：

令Y_F表示混叠信号y_F(n)组成的向量，向量长度为N；

A表示a_kl构成的非线性参数向量，其中功放的非线性模型的最高非线性阶数与数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数相等，均为K；功放模型的最大记忆深度与数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度相等，均为L；a_kl即为参数A中，功放的非线性模型在非线性阶数为k，记忆深度为l时的非线性参数；

X_Q表示非线性矩阵通过下采样D{}得到的矩阵：矩阵X_Q由N个行向量构成，第n个行向量X(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

X(n)_(k-1)*L+l＝x(Qn-l)|x(Qn-l)|^k-1；

故:Y_F＝AX_Q；

用LS算法进行参数求解，得到非线性模型参数A估计值B：

B＝X_Q ^HX_Q ^-1X_Q ^HY_F；

S42.利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数，获得预失真参数向量W：

(1)令非线性模型参数A＝B，得到功放的非线性模型；

(2)将信号x(n)输入功放的非线性模型，获得输出信号：

(3)利用x(n)与e(n)计算预失真参数向量W：

W＝E^HE^-1E^HX；

其中，矩阵E为e(n)构成的非线性矩阵，由N个行向量构成，其中第n个行向量E(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

E(n)_(k-1)*L+l＝e(n-l)|e(n-l)|^k-1；

矩阵X为：X＝[x(1),x(2),…x(n)]；

S43.将计算得到的预失真参数向量W传输给数字预失真器，数据预失真器进行预失真调整，使预失真向量W₀等于计算出的W。

本发明的有益效果是：(1)由模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，再将混叠的数字信号传输给数字预失真估计模块提取预失真参数向量，以供数字预失真器进行预失真参数调整，降低或抵消功放非线性失真的影响。

(2)模数转换模块的采样率低于功放输出信号的带宽，降低了对模数转换速率的要求。

(3)在进行预失真参数估计的过程中，充分考虑了模数转换模块采样率低于功放输出信号带宽所带来的影响，使得在降低对数模转换模块采样率要求、减小实现难度、降低成本的前提下，并不影响预失真参数估计的准确性。

附图说明

图1为本发明的系统原理框图；

图2为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，一种欠采样反馈的数字预失真系统，包括数字预失真器、数模转换模块、功放、模数转换模块和预失真参数估计模块；

所述的数字预失真器的输入端连接信号源，数字预失真器的输出端分别与数模转换模块和预失真估计模块连接；数模转换模块的输出端与功放连接，所述功放的输出端分别与信号输出装置和模数转换模块连接；模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，模数转换模块的输出端与预失真参数估计模块连接，预失真参数估计模块根据来自数字预失真器的信号和模数转换模块的信号进行计算，得到预失真参数向量；所述预失真参数估计模块的输出端与数字预失真器连接，数据预失真器根据计算得到的预失真参数向量进行预失真调整。

在本申请的实施例中，所述的数字预失真系统还包括上变频模块和下变频模块，所述上变频模块的输入端与数模快转模块连接，上变频模块的输出端与功放连接；所述的信号输出装置包括但不限于射频天线，数模转换得到的信号经过上变频模块和功放后能够经射频天线进行发射。下变频模块的输入端与功放连接，下变频模块的输出端与预失真参数估计模块连接。

所述模数转换模块的采样率低于功放输出信号的带宽，模数转换获得的信号为混叠的数字信号。

在本申请的实施例中，所述的预失真参数估计模块包括：

功放模型估计单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及经过模数转换后的功放输出信号，经数字下采样和模型辨识估计出功放的非线性模型；

预失真参数提取单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数。

如图2所示，一种欠采样反馈的数字预失真方法，包括以下步骤：

S1.利用数字预失真器对来自信号源的信号u(n)进行处理，得到预失真信号x(n)；该预失真信号包含功放非线性失真逆特性，且能够降低或抵消功放的非线性失真；

S2.将信号x(n)进行数模转换后传输给功放，由功放对数模转换后的信号进行放大后输出

S3.将信号y(t)通过信号输出装置输出，同时利用采样率低于信号y(t)带宽的模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号y_F(n)；

由于模数转换模块的采样率可以低于带宽，故实际上降低对数模转换模块采样率要求，使得实现难度得到了减小，成本得到了降低。

S4.根据信号x(n)和y_F(n)进行预失真参数提取，获得预失真参数向量W对数字预失真器进行调整。

所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对来自信号源的信号u(n)进行预失真非线性处理得到非线性向量Φ(u)，向量Φ(u)的第(k-1)*L+1个的元素为：

Φ(u)_(k-1)*L+l＝u(n-l)|u(n-l)|^k-1；

S12.将非线性向量Φ(u)与预失真向量W₀相乘，得到预失真信号x(n)：

设W₀为预失真参数向量，其向量长度与Φ(u)相同，K为数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数，L为数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度；w_kl为预失真参数向量W₀中，数字预失真器在非线性阶数为k，记忆深度为l时的参数。

所述的步骤S2中，将信号x(n)进行数模转换后，还包括上变频子步骤，将数模转换后的信号进行上变频后再传输给功放。

所述步骤S3中，对功放输出信号进行滤波操作得到信号后，还包括下变频子步骤，将信号下变频得到y(t)，再对y(t)进行模数转换得到产生了混叠的数字信号y_F(n)。

所述的步骤S4包括以下子步骤：

S41.利用信号x(n)和数模转换的得到的信号y_F(n)计算功放的非线性模型：

(1)设功放模型为记忆多项式模型，理想情况下功放输入输出关系为：

式中，a_kl表示功放的非线性参数；

(2)设y_F(n)由理想信号y(n)经过Q倍下采样得到：

y_F n＝D{y(n)}＝y Qn；

其中，函数D{}表示Q倍下采样操作；

由于：

故：

(3)通过模型辨识的方式得到功放的非线性模型参数A：在本申请的实施例，采用最小二乘算法(Least Square:LS)来实现(在其他实施例来实现，也可以采用递归最小二乘算法RLS来实现)：

令Y_F表示混叠信号y_F(n)组成的向量，向量长度为N；

A表示a_kl构成的非线性参数向量，其中功放的非线性模型的最高非线性阶数与数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数相等，均为K；功放模型的最大记忆深度与数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度相等，均为L；a_kl即为参数A中，功放的非线性模型在非线性阶数为k，记忆深度为l时的非线性参数；

X_Q表示非线性矩阵通过下采样D{}得到的矩阵：矩阵X_Q由N个行向量构成，第n个行向量X(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

X(n)_(k-1)*L+1＝x(Qn-l)|x(Qn-l)|^k-1；

故:Y_F＝AX_Q；

用LS算法进行参数求解，得到非线性模型参数A估计值B：

B＝X_Q ^HX_Q ¹X_Q ^HY_F；

在进行非线性模型参数A的估计过程中，考虑到y_F(n)为混叠信号，并通过Q倍采样函数使得采样后的y(n)等于y_F(n)，进而充分考虑了模数转换模块采样率低于功放输出信号带宽所带来的影响，使得在降低对数模转换模块采样率要求、减小实现难度、降低成本的前提下，并不影响预失真参数估计的准确性。

S42.利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数，获得预失真参数向量W：

(1)令非线性模型参数A＝B，得到功放的非线性模型；

(2)将信号x(n)输入功放的非线性模型，获得输出信号：

(3)利用x(n)与e(n)计算预失真参数向量W：

W＝E^HE^-1E^HX；

其中，矩阵E为e(n)构成的非线性矩阵，由N个行向量构成，其中第n个行向量E(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

E(n)_(k-1)*L+l＝e(n-l)|e(n-l)|^k-1；

矩阵X为：X＝[x(1),x(2),…x(n)]；

S43.将计算得到的预失真参数向量W传输给数字预失真器，数据预失真器进行预失真调整，使预失真向量W₀等于计算出的W。

Claims (10)

1.一种欠采样反馈的数字预失真系统，其特征在于：包括数字预失真器、数模转换模块、功放、模数转换模块和预失真参数估计模块；

所述的数字预失真器的输入端连接信号源，数字预失真器的输出端分别与数模转换模块和预失真估计模块连接；数模转换模块的输出端与功放连接，所述功放的输出端分别与信号输出装置和模数转换模块连接；模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号，模数转换模块的输出端与预失真参数估计模块连接，预失真参数估计模块根据来自数字预失真器的信号和模数转换模块的信号进行计算，得到预失真参数向量；所述预失真参数估计模块的输出端与数字预失真器连接，数据预失真器根据计算得到的预失真参数向量进行预失真调整。

2.根据权利要求1所述的一种欠采样反馈的数字预失真系统，其特征在于：所述的数字预失真系统还包括上变频模块和下变频模块，所述上变频模块的输入端与数模快转模块连接，上变频模块的输出端与功放连接；下变频模块的输入端与功放连接，下变频模块的输出端与预失真参数估计模块连接。

3.根据权利要求1所述的一种欠采样反馈的数字预失真系统，其特征在于：所述模数转换模块的采样率低于功放输出信号的带宽。

4.根据权利要求1所述的一种欠采样反馈的数字预失真系统，其特征在于：所述的信号输出装置包括但不限于射频天线。

5.根据权利要求1所述的一种欠采样反馈的数字预失真系统，其特征在于：所述的预失真参数估计模块包括：

功放模型估计单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及经过模数转换后的功放输出信号，经数字下采样和模型辨识估计出功放的非线性模型；

预失真参数提取单元，用于利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数。

6.一种欠采样反馈的数字预失真方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.利用数字预失真器对来自信号源的信号u(n)进行处理，得到预失真信号x(n)；该预失真信号包含功放非线性失真逆特性，且能够降低或抵消功放的非线性失真；

S2.将信号x(n)进行数模转换后传输给功放，由功放对数模转换后的信号进行放大后输出

S3.将信号通过信号输出装置输出，同时利用采样率低于信号带宽的模数转换模块对功放输出的信号进行转换，产生混叠的数字信号y_F(n)；

S4.根据信号x(n)和y_F(n)进行预失真参数提取，获得预失真参数向量W对数字预失真器进行调整。

7.根据权利要求6所述的一种欠采样反馈的数字预失真方法，其特征在于：所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对来自信号源的信号u(n)进行预失真非线性处理得到非线性向量Φ(u)，向量Φ(u)的第(k-1)*L+1个的元素为：

Φ(u)_(k-1)*L+l＝u(n-l)|u(n-l)|^k-1；

S12.将非线性向量Φ(u)与预失真向量W₀相乘，得到预失真信号x(n)：

$x\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{w}_{kl}u(n-l)|u(n-l){|}^{k-1};$

设W₀为预失真参数向量，其向量长度与Φ(u)相同，K为数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数，L为数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度；w_kl为预失真参数向量W₀中，数字预失真器在非线性阶数为k，记忆深度为l时的参数。

8.根据权利要求6所述的一种欠采样反馈的数字预失真方法，其特征在于：所述的步骤S2中，将信号x(n)进行数模转换后，还包括上变频子步骤，将数模转换后的信号进行上变频后再传输给功放。

9.根据权利要求6所述的一种欠采样反馈的数字预失真方法，其特征在于：所述步骤S3中，对功放输出信号进行滤波操作得到信号后，还包括下变频子步骤，将信号下变频得到y(t)，再对y(t)进行模数转换得到产生了混叠的数字信号y_F(n)。

10.根据权利要求6所述的一种欠采样反馈的数字预失真方法，其特征在于：所述的步骤S4包括以下子步骤：

S41.利用信号x(n)和数模转换的得到的信号y_F(n)计算功放的非线性模型：

(1)设功放模型为记忆多项式模型，理想情况下功放输入输出关系为：

$y\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{a}_{kl}x(n-l)|x(n-l){|}^{k-1};$

式中，a_kl表示功放的非线性参数；

(2)设y_F(n)由理想信号y(n)经过Q倍下采样得到：

y_F n＝D{y(n)}＝y Q_n；

其中，函数D{}表示Q倍下采样操作；

由于：

$D\left\{y\left(n\right)\right\}=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{a}_{kl}D\left\{x(n-l)\right|x(n-l){|}^{k-1}\},$

故：

$y_{F}n=D\left\{y\left(n\right)\right\}=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{a}_{kl}\left\{x(Qn-l)\right|x(Qn-l){|}^{k-1}\};$

(3)通过模型辨识的方式得到功放的非线性模型参数A：

令Y_F表示混叠信号y_F(n)组成的向量，向量长度为N；

A表示a_kl构成的非线性参数向量，其中功放的非线性模型的最高非线性阶数与数字预失真器所期望抵消的最高非线性阶数相等，均为K；功放模型的最大记忆深度与数字预失真器所期望抵消的最大记忆深度相等，均为L；a_kl即为参数A中，功放的非线性模型在非线性阶数为k，记忆深度为l时的非线性参数；

X_Q表示非线性矩阵通过下采样D{}得到的矩阵：矩阵X_Q由N个行向量构成，第n个行向量X(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

X(n)_(k-1)*L+l＝x(Qn-l)|x(Qn-l)|^k-1；

故:Y_F＝AX_Q；

用LS算法进行参数求解，得到非线性模型参数A估计值B：

B＝X_Q ^HX_Q ^-1X_Q ^HY_F；

S42.利用数字预失真器输出的信号以及功放的非线性模型提取预失真参数，获得预失真参数向量W：

(1)令非线性模型参数A＝B，得到功放的非线性模型；

(2)将信号x(n)输入功放的非线性模型，获得输出信号：

$e\left(R\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{a}_{kl}x(n-l)|x(n-l){|}^{k-1};$

(3)利用x(n)与e(n)计算预失真参数向量W：

W＝E^HE^-1E^HX；

其中，矩阵E为e(n)构成的非线性矩阵，由N个行向量构成，其中第n个行向量E(n)的第(k-1)*L+1个元素为：

E(n)_(k-1)*L+l＝e(n-l)|e(n-l)|^k-1；

矩阵X为：X＝[x(1),x(2),…x(n)]；

S43.将计算得到的预失真参数向量W传输给数字预失真器，数据预失真器进行预失真调整，使预失真向量W₀等于计算出的W。