CN107395538A - 一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统及方法 - Google Patents

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CN107395538A CN201710647558.2A CN201710647558A CN107395538A CN 107395538 A CN107395538 A CN 107395538A CN 201710647558 A CN201710647558 A CN 201710647558A CN 107395538 A CN107395538 A CN 107395538A
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Abstract

本发明涉及一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统及方法，其采用并行的双通道预失真单元处理架构，通过主预失真器对位于中心频率的功放带内失真进行抑制，通过从预失真器对位于选择频率的功放谐波失真进行抑制；利用预失真参数估计模块根据主预失真器和从预失真器的输出信号以及功放在中心频率和选择频率处采样输出获取预失真系数矩阵，主预失真器和从预失真器根据该预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。本发明只抑制感兴趣的目标频点处的谐波干扰，相对于同时抑制多个谐波的多通道预失真方法具有较低的实现复杂度。其次，将主预失真器和从预失真器的优化目标加权合并成单一目标函数，并引入粒子群算法，加快了算法的收敛速度。

Description

一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统及方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种频率选择性抑制谐波的数字预失真系统及方法。
背景技术
功率放大器(Power Amplifier,PA)是现代无线通信发射机射频前端的核心设备，也是其能量消耗的主要来源。同时，功率放大器固有的非线性也是影响发射信号质量的主要因素，不仅会使带内信号产生不可滤除的失真，影响自身的信息传输质量；并且会产生频谱再生和杂散发射，潜在地对工作在对应频谱邻近范围的其它通信系统产生干扰。并且，由于现代无线通信系统广泛使用的高阶频谱调制信号具有很高的峰均功率比(Peak toAverage Power Ratio,PAPR)，需要对功放的平均功率进行较大的回退，将整体的动态范围限制在1dB压缩点以内，从而导致功放的效率严重下降。为了解决上述问题，出现了数字预失真(Digital Predistortion,DPD)技术，它在满足通信发射机线性度指标的前提下，通过减小功放的回退值扩展功放工作的动态范围从而实现效率的提升。
但是随着载波聚合技术的发展，出现了能够同时支持多个波段信号的并行多波段功放。传统的单波段数字预失真技术主要抑制的是功放的带内失真和频谱再生，而多波段并行功放的非线性还会引起杂散发射，主要包括三阶互调失真和谐波失真，特别是当低波段信号的谐波分量落入高波段时，会引起谐波干扰。传统方法用RF滤波器来滤除杂散发射，然而这一方法在多波段发射系统中是困难的，无法动态设置中心频率，并且会引入插入损耗，使得发射功率下降。因此，设计频率可选的数字预失真方法和系统对目标频点的谐波失真进行抑制是十分必要的。由于谐波失真的多样性，频率选择性方法的好处在于只对目标谐波进行抑制，避免了全谐波抑制方法的复杂性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种频率选择性抑制谐波的数字预失真系统及方法，其采用并行的双通道预失真单元处理架构，其中主预失真器用来抑制发射载频附近的失真，从预失真器用来抑制目标频率处的谐波失真；只对目标谐波进行抑制，避免了全谐波抑制方法的复杂性。
一种频率选择性谐波抑制的预失真系统，包括主预失真器、从预失真器、主前向通道模块、从前向通道模块、合成器、功放、衰减器、主反馈通道模块、从反馈通道模块和预失真参数估计模块；
所述的主预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与主前向通道模块和预失真参数估计模块连接；所述的从预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与从前向通道模块和预失真参数估计模块连接；主前向通道模块的输出端和从前向通道模块的输出端分别连接到合成器的输入端；合成器的输出端与功放连接；
所述功放的输出端经过衰减器后分别与主反馈通道模块和从反馈通道模块连接；主反馈通道模块的输出端和从反馈通道模块的输出端分别与预失真估计模块连接；
所述预失真参数估计模块的输出端分别与主预失真器和从预失真器连接，主预失真器和从预失真器根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。
所述主前向通道模块包括第一数模转换器和第一上变频器，第一数模转换器的输入端连接主预失真器，输出端连接第一上变频器，而第一上变频器的输出端连接合成器。
所述从前向通道模块包括第二数模转换器和第二上变频器，第二数模转换器的输入端连接从预失真器，输出端连接第二上变频器，而第二上变频器的输出端连接合成器。
所述主反馈通道模块包括第一下变频器、第一低通滤波器和第一模数转换器，第一下变频器的输入端连接衰减器，输出端连接第一低通滤波器，第一低通滤波器的输出端连接第一模数转换器，而第一模数转换器的输出端连接预失真参数估计模块。
所述从反馈通道模块包括第二下变频器、第二低通滤波器和第二模数转换器，第二下变频器的输入端连接衰减器，输出端连接第二低通滤波器，第二低通滤波器的输出端连接第二模数转换器，而第二模数转换器的输出端连接预失真参数估计模块。
所述预失真参数估计模块包括：
功放模型估计单元，将输入信号设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用输入信号作为功放的基带输入信号，根据输入信号和功放经过主反馈通道模块采样输出计算功放模型的非线性系数；
预失真参数估计单元，利用主预失真器和从预失真器输出的信号和功放的非线性模型获取预失真系数矩阵。
一种频率选择性谐波抑制的数字预失真方法，其采用并行的双通道预失真单元处理架构，通过主预失真器对位于中心频率的功放带内失真进行抑制，通过从预失真器对位于选择频率的功放谐波失真进行抑制；利用预失真参数估计模块根据主预失真器和从预失真器的输出信号以及功放在中心频率和选择频率处采样输出获取预失真系数矩阵，主预失真器和从预失真器根据该预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。
所述数字预失真方法具体包括以下步骤：
步骤1、将基带信号x(n)分别送入主预失真器和从预失真器进行预失真处理得到其中主预失真器F1(·)的输出信号y1(n)和从预失真器Fk(·)的输出信号yk(n)；
其中，主预失真器的输出信号y1(n)为：
从预失真器的输出信号yk(n)为：
其中F1(·)是主预失真器函数，Fk(·)是从预失真器函数，h1＝[h1,0,…,h1,L]T是主预失真器的系数，hk＝[hk,0,…,hk,L]T是从预失真器的系数，L是主预失真器和从预失真器的非线性阶数，Λ1＝[x(n),...,x(n)|x(n)|2L]T是主预失真器的输入数据向量，Λk＝[x(n)k,...,x(n)k|x(n)|2L]T是从预失真器的输入数据向量，k∈[2,3,…]是选择抑制的谐波阶；
步骤2、将主预失真器的输出信号y1(n)通过主前向通道后得到的输出信号z1(t)与从预失真器的输出信号yk(n)通过从前向通道后得到的输出信号zk(t)进行求和得到功放的输入信号z(t)；根据功放的输入信号z(t)获得功放的输出信号a(t)；
步骤2.1、求取功放模型的非线性系数
首先将信号x(n)设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用x(n)作为功放模型的输入信号，根据x(n)和功放经过主反馈通道输出的信号α1(n)计算功放模型；
其次，功放模型设置为多项式模型，其输入和输出之间的关系为：
其中，aq表示功放模型的非线性系数，Q是功放模型的非线性阶数；
最后，通过最小二乘法计算得到功放模型的非线性系数aq；
步骤2.2、求取功放的输出信号a(t)
将信号x(n)恢复为通信信号，主预失真器恢复为F1(·)函数形式，利用得到的功放模型系数，功放的实际输出a(t)和实际输入z(t)之间的关系表示为
其中，z(t)＝z1(t)+zk(t)，z1(t)和zk(t)分别是主前向通道和从前向通道的输出，二者满足以下关系
其中，y1(t)是主预失真器的输出y1(n)经过主前向通道的第一数模转换器得到的信号，yk(t)是从预失真器的输出yk(n)经过从前向通道的第二数模转换器得到的信号；进一步地，功放的输出表示为：
其中{Gm(y1(t),yk(t))}是y1(t)和yk(t)在频率mω0处的非线性函数，M＝Q×k；
步骤3、将功放的输出信号a(t)经过主反馈通道得到的输出信号为α1(n)，将功放的输出信号a(t)经过从反馈通道得到的输出信号为αk(n)；
步骤4、预失真参数估计模块根据主预失真器的输出信号y1(n)、从预失真器的输出信号yk(n)以及主反馈通道的输出信号α1(n)和从反馈通道的输出信号αk(n)建立预失真系统的目标函数：
ε＝μ1||γx-α1(h1,hk)||2+μ2||0-αk(h1,hk)||2
其中，γ是功放的期望线性增益，x＝[x(1),…x(N)]T是输入信号向量，αm(h1,hk)＝[αm(1),…,αm(N)]T,m＝1,k，μ1和μ2分别是两个目标分量的加权系数；
然后利用粒子群算法对预失真系数矩阵求解，使目标函数最小；
步骤5、根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行主预失真器的预失真系数调整和从预失真器的预失真系数调整。
所述粒子群算法为：
定义第i个粒子的位置向量和速度向量分别为Xi＝[xi,1,xi,2,…,xi,4(L+1)]和Vi＝[vi,1,vi,2,…,vi,4(L+1)]，每个粒子的位置分别对应预失真系数矩阵的实部和虚部，即[Re(h1,0),Im(h1,0),…,Re(h1,L),Im(h1,L),Re(hk,0),Im(hk,0),…,Re(hk,L),Im(hk,L)]，其具体步骤如下：
步骤4.1、随机初始化每个粒子i的位置向量Xi和速度向量Vi；
步骤4.2、预失真目标函数ε作为每个粒子的适应度函数；存储第i个粒子的当前位置和适应度在Pbesti中，Pbesti代表第i个粒子的最佳位置；然后将其Pbest中的最佳位置和适应度存入Gbest中，Gbest是整组粒子中的最优解；
步骤4.3、按以下公式更新粒子的位置和速度过程：
Vi(t+1)＝wVi(t)+c1r1[Pbesti-Xi(t)]+c2r2[Gbest-Xi(t)]
Xi(t+1)＝Xi(t)+Vi(t+1)
式中w是惯性权重；c1和c2是学习因子；r1和r2是0和1之间的随机数；
步骤4.4、比较每个粒子i当前适应度和Pbesti中的适应度；若当前适应度更佳，将当前位置与当前适应度存入Pbesti中；然后通过比较所有的当前Pbest和Gbest来更新Gbest；
步骤4.5、如果ε满足足够的精度或者达到最大迭代次数，结束搜索并且输出结果最优结果Gbest，否则跳转到步骤4.3。
本发明的有益效果是：本发明所述的频率选择性系统包含并行的两单元预失真器，主预失真器用于抑制常规的功放带内失真，从预失真器只抑制目标频率处的谐波失真，这种频率选择性方法可以单独地处理各个所选频率处的失真，而不受其他信道预失真单元的影响；并且只需考虑各自信道内的带宽而不是整个系统的带宽，因此大大降低了每个处理单元内数模转换器和模数转换器的采样速率。同时，频率选择性的方法只抑制感兴趣的目标频点处的谐波干扰，相对于同时抑制多个谐波的多通道预失真方法具有较低的实现复杂度。其次，将主预失真器和从预失真器的优化目标加权合并成单一目标函数，并引入粒子群算法，相对于梯度优化类算法，加快了算法的收敛速度。
附图说明
图1为频率选择性谐波抑制的预失真系统示意图；
图2为抑制二次谐波预失真系统的功放输出功率谱密度示意图；
图3为中心频率处的功放输出功率谱密度示意图；
图4为二次谐波处的功放输出功率谱密度示意图。
具体实施方式
为了更加清楚的说明本发明的技术方案以及优点，下面将结合附图以及实施例对本发明进行清楚、完整的描述。
如图1所示，本发明揭示了一种频率选择性谐波抑制的预失真系统，其包括主预失真器、从预失真器、主前向通道模块、从前向通道模块、合成器、功放、衰减器、主反馈通道模块、从反馈通道模块和预失真参数估计模块；
所述的主预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与主前向通道模块和预失真参数估计模块连接；所述的从预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与从前向通道模块和预失真参数估计模块连接；主前向通道模块的输出端和从前向通道模块的输出端分别连接到合成器的输入端；合成器的输出端与功放连接；所述功放的输出端经过衰减器后分别与主反馈通道模块和从反馈通道模块连接；主反馈通道模块的输出端和从反馈通道模块的输出端分别与预失真估计模块连接；所述预失真参数估计模块的输出端分别与主预失真器和从预失真器连接，主预失真器和从预失真器根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。
上述主前向通道模块包括第一数模转换器11和第一上变频器21，第一数模转换器11的输入端连接主预失真器，输出端连接第一上变频器21，而第一上变频器21的输出端连接合成器。
上述从前向通道模块包括第二数模转换器12和第二上变频器22，第二数模转换器12的输入端连接从预失真器，输出端连接第二上变频器22，而第二上变频器22的输出端连接合成器。
上述主反馈通道模块包括第一下变频器31、第一低通滤波器41和第一模数转换器51，第一下变频器31的输入端连接衰减器，输出端连接第一低通滤波器41，第一低通滤波器41的输出端连接第一模数转换器51，而第一模数转换器51的输出端连接预失真参数估计模块。
上述从反馈通道模块包括第二下变频器32、第二低通滤波器42和第二模数转换器52，第二下变频器32的输入端连接衰减器，输出端连接第二低通滤波器42，第二低通滤波器42的输出端连接第二模数转换器52，而第二模数转换器52的输出端连接预失真参数估计模块。
上述预失真参数估计模块包括：
功放估计单元，将输入信号设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用输入信号作为功放的基带输入信号，根据输入信号和功放经过主反馈通道模块采样输出计算功放的非线性系数；
预失真参数估计单元，利用主预失真器和从预失真器输出的信号和功放的非线性模型获取预失真系数矩阵。
一种频率选择性谐波抑制的数字预失真方法，包括以下步骤：
步骤1、将基带信号x(n)分别送入主预失真器和从预失真器进行预失真处理；
将基带信号x(n)送入主预失真器F1(·)，得到主预失真器的输出信号y1(n)，主预失真器F1(·)的形式为：
将基带信号x(n)送入从预失真器Fk(·)，得到从预失真器的输出信号yk(n)，从预失真器函数Fk(·)的形式为：
其中h1＝[h1,0,…,h1,L]T是主预失真器的系数，hk＝[hk,0,…,hk,L]T是从预失真器的系数，L是从预失真器的非线性阶数，Λk＝[x(n)k,...,x(n)k|x(n)|2L]T是从预失真器的输入数据向量，k∈[2,3,…]是选择抑制的谐波阶。
步骤2、将主预失真器的输出信号y1(n)通过主前向通道后得到的输出信号z1(t)与从预失真器的输出信号yk(n)通过从前向通道后得到的输出信号zk(t)进行求和得到功放的输入信号z(t)；根据功放的输入信号z(t)获得功放的输出信号a(t)；
步骤2.1、求取功放的非线性系数
首先将信号x(n)设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用x(n)作为功放的输入信号，根据x(n)和功放经过主反馈通道输出的信号α1(n)计算功放模型；
其次，功放模型设置为多项式模型，其输入和输出之间的关系为：
其中，aq表示功放的非线性系数，Q是功放的非线性阶数；
最后，通过最小二乘法计算得到功放的非线性系数aq；
步骤2.2、求取功放的输出信号a(t)
将信号x(n)恢复为通信信号，主预失真器恢复为F1(·)函数形式，利用得到的功放系数，功放的实际输出a(t)和实际输入z(t)之间的关系表示为
其中z(t)＝z1(t)+zk(t)，z1(t)和zk(t)分别是主前向通道和从前向通道的输出，二者满足以下关系
其中，y1(t)是主预失真器的输出y1(n)经过第一数模转换器11得到的信号，yk(t)是从预失真器的输出yk(n)经过第二数模转换器12得到的信号；进一步地，功放的输出表示为：
其中{Gm(y1(t),yk(t))}是y1(t)和yk(t)在频率mω0处的非线性函数，M＝Q×k，Re{·}是取实部运算；
步骤3、将功放的输出信号a(t)经过主反馈通道得到的输出信号为α1(n)，将功放的输出信号a(t)经过从反馈通道得到的输出信号为αk(n)；
步骤4、预失真参数估计模块根据主预失真器的输出信号y1(n)、从预失真器的输出信号yk(n)以及主反馈通道的输出信号α1(n)和从反馈通道的输出信号αk(n)建立预失真系统的目标函数：
ε＝μ1||γx-α1(h1,hk)||2+μ2||0-αk(h1,hk)||2
其中，γ是功放的期望线性增益，x＝[x(1),…x(N)]T是输入信号向量，αm(h1,hk)＝[αm(1),…,αm(N)]T,m＝1,k，α1(n)是主反馈通道的输出，αk(n)是从反馈通道的输出，μ1和μ2分别是两个目标分量的加权系数；
然后利用粒子群算法对预失真系数矩阵求解，使目标函数最小；
步骤5、根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行主预失真器的预失真系数调整和从预失真器的预失真系数调整。
上述粒子群算法具体为：
定义第i个粒子的位置向量和速度向量分别为Xi＝[xi,1,xi,2,…,xi,4(L+1)]和Vi＝[vi,1,vi,2,…,vi,4(L+1)]，每个粒子的位置分别对应预失真系数矩阵的实部和虚部，即[Re(h1,0),Im(h1,0),…,Re(h1,L),Im(h1,L),Re(hk,0),Im(hk,0),…,Re(hk,L),Im(hk,L)]，其具体步骤如下：
步骤4.1、随机初始化每个粒子i的位置向量Xi和速度向量Vi。
步骤4.2、预失真目标函数ε作为每个粒子的适应度函数。存储第i个粒子的当前位置和适应度在Pbesti中，Pbesti代表第i个粒子的最佳位置。然后将其Pbest中的最佳位置和适应度存入Gbest中，Gbest是整组粒子中的最优解。
步骤4.3、按以下公式更新粒子的位置和速度过程：
Vi(t+1)＝wVi(t)+c1r1[Pbesti-Xi(t)]+c2r2[Gbest-Xi(t)]
Xi(t+1)＝Xi(t)+Vi(t+1)
式中w是惯性权重；c1和c2是学习因子；r1和r2是0和1之间的随机数。
步骤4.4、比较每个粒子i当前适应度和Pbesti中的适应度。若当前适应度更佳，将当前位置与当前适应度存入Pbesti中。然后通过比较所有的当前Pbest和Gbest来更新Gbest。
步骤4.5、如果ε满足足够的精度或者达到最大迭代次数，结束搜索并且输出结果最优结果Gbest，否则跳转到步骤4.3。
本发明选择二次谐波进行抑制作为实施例来进一步说明本发明的具体实施方法，相关结果如图2，3，4所示。
首先，获取预失真器的输出信号；
将基带信号x(n)送入主预失真器F1(·)，得到主预失真器的输出信号y1(n)为：
将基带信号x(n)送入从预失真器F2(·)，得到从预失真器的输出信号y2(n)为：
其中L为预失真器的阶数，可以通过调整L的大小来达到更好的谐波抑制效果，在本实施例中，L＝3。
其次，求取功放系数；
将信号x(n)设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用x(n)作为功放的输入信号，根据x(n)和功放经过主反馈通道输出的信号α1(n)计算功放模型；
然后，功放模型设置为多项式模型，其输入和输出之间的关系为：
其中Q为功放模型的阶数，随着功放模型阶数的提高功放模型的精度进一步提高，在选择模型阶数的时候需要注意过拟合问题以及后续步骤的复杂度随着功放模型阶数提升而提升的问题，在本实施例中，Q＝3，通过最小二乘法计算得到功放系数a1，a2，a3。
接着，求取功放输出
根据功放系数，功放的实际输出a(t)和实际输入z(t)之间的关系表示为
a(t)＝a1z(t)+a2z2(t)+a3z3(t)
其中，z(t)＝z1(t)+z2(t)，z1(t)和z2(t)分别是主前向通道和从前向通道的输出，二者满足以下关系
进一步地，功放的输出表示为：
其中{Gm(y1(t),y2(t))}是y1(t)和y2(t)在频率mω0处的非线性函数，M＝Q×k，在本实施例中M＝6，Re{·}是取实部运算。a(t)的形式和功放模型的阶数Q以及所选择抑制的目标谐波频率有关。在本实施例中我们关心的中心频率处的非线性函数{G1(y1(t),y2(t))}以及二次谐波频率处的非线性函数{G2(y1(t),y2(t))}分别为：
之后，将频率选择性谐波抑制的数字预失真系统的目标函数设置为：
ε＝μ1||γx-α1(h1,h2)||2+μ2||0-α2(h1,h2)||2
其中，γ是功放的期望线性增益，x＝[x(1),…x(N)]T是输入信号向量，αm(h1,h2)＝[αm(1),…,αm(N)]T,m＝1,2，α1(n)是主反馈通道的输出，α2(n)是从反馈通道的输出，μ1和μ2分别是两个目标分量的加权系数，在本实施例中我们认为抑制带内失真和抑制目标处谐波失真同等重要，我们令μ1＝μ2；
最后，利用粒子群算法对预失真系数矩阵进行求解，使目标函数最小。
所述的粒子群算法具体为：
定义第i个粒子的位置向量和速度向量分别为Xi＝[xi,1,xi,2,…,xi,4(L+1)]和Vi＝[vi,1,vi,2,…,vi,4(L+1)]，在本实施例中位置向量Xi和速度向量Vi分别是一个16维矩阵，每个粒子的位置分别对应预失真系数矩阵的实部和虚部即[Re(h1,0),Im(h1,0),…,Re(h1,3),Im(h1,3),Re(h2,0),Im(h2,0),…,Re(h2,3),Im(h2,3)]。在本实施例中使用的粒子群算法的参数如下：粒子数为20，最大迭代次数1000次，收敛精度10-8，ω＝0.792，c1＝c2＝2.05，然后按照上述步骤4.1至步骤4.5得出最优结果Gbest。
为了验证本发明提出的方法与系统，在本实施例中使用16QAM信号来进行验证，抑制二次谐波预失真系统的功放输出功率谱密度示意图如图2所示，图中(a)为中心频率，(b)为二次谐波频率，(c)为三次谐波频率；中心频率处的功放输出功率谱密度示意图如图3所示，图中(a)为未经预失真的功率谱密度，(b)为经过频率选择性谐波抑制预失真方法的功率谱密度；二次谐波处的功放输出功率谱密度示意图如图4所示，图中(a)为未经预失真的功率谱密度；(b)为经过频率选择性谐波抑制预失真方法的功率谱密度。
可以从图中看出，本发明提出的方法与系统可以很好的抑制中心频率处的带内失真，并且对于所选择目标频率处的谐波也能达到很好的抑制效果，二次谐波的功率谱密度降低了约40dB。
以上所述，仅是本发明实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：包括主预失真器、从预失真器、主前向通道模块、从前向通道模块、合成器、功放、衰减器、主反馈通道模块、从反馈通道模块和预失真参数估计模块；
所述的主预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与主前向通道模块和预失真参数估计模块连接；所述的从预失真器的输入端连接信号源，输出端分别与从前向通道模块和预失真参数估计模块连接；主前向通道模块的输出端和从前向通道模块的输出端分别连接到合成器的输入端；合成器的输出端与功放连接；
所述功放的输出端经过衰减器后分别与主反馈通道模块和从反馈通道模块连接；主反馈通道模块的输出端和从反馈通道模块的输出端分别与预失真估计模块连接；
所述预失真参数估计模块的输出端分别与主预失真器和从预失真器连接，主预失真器和从预失真器根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。
2.根据权利要求1所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：所述主前向通道模块包括第一数模转换器和第一上变频器，第一数模转换器的输入端连接主预失真器，输出端连接第一上变频器，而第一上变频器的输出端连接合成器。
3.根据权利要求1所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：所述从前向通道模块包括第二数模转换器和第二上变频器，第二数模转换器的输入端连接从预失真器，输出端连接第二上变频器，而第二上变频器的输出端连接合成器。
4.根据权利要求1所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：所述主反馈通道模块包括第一下变频器、第一低通滤波器和第一模数转换器，第一下变频器的输入端连接衰减器，输出端连接第一低通滤波器，第一低通滤波器的输出端连接第一模数转换器，而第一模数转换器的输出端连接预失真参数估计模块。
5.根据权利要求1所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：所述从反馈通道模块包括第二下变频器、第二低通滤波器和第二模数转换器，第二下变频器的输入端连接衰减器，输出端连接第二低通滤波器，第二低通滤波器的输出端连接第二模数转换器，而第二模数转换器的输出端连接预失真参数估计模块。
6.根据权利要求1所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真系统，其特征在于：所述预失真参数估计模块包括：
功放模型估计单元，将输入信号设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用输入信号作为功放的基带输入信号，根据输入信号和功放经过主反馈通道模块采样输出计算功放模型的非线性系数；
预失真参数估计单元，利用主预失真器和从预失真器输出的信号和功放的非线性模型获取预失真系数矩阵。
7.一种频率选择性谐波抑制的数字预失真方法，其特征在于：采用并行的双通道预失真单元处理架构，通过主预失真器对位于中心频率的功放带内失真进行抑制，通过从预失真器对位于选择频率的功放谐波失真进行抑制；利用预失真参数估计模块根据主预失真器和从预失真器的输出信号以及功放在中心频率和选择频率处采样输出获取预失真系数矩阵，主预失真器和从预失真器根据该预失真系数矩阵分别进行预失真系数调整。
8.根据权利要求7所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1、将基带信号x(n)分别送入主预失真器和从预失真器进行预失真处理得到其中主预失真器F1(·)的输出信号y1(n)和从预失真器Fk(·)的输出信号yk(n)；
其中，主预失真器的输出信号y1(n)为：
<mrow> <msub> <mi>y</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>F</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>l</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mo>|</mo> <mrow> <mn>2</mn> <mi>l</mi> </mrow> </msup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>h</mi> <mn>1</mn> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow>
从预失真器的输出信号yk(n)为：
<mrow> <msub> <mi>y</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>l</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mi>x</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>k</mi> </msup> <mo>|</mo> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mo>|</mo> <mrow> <mn>2</mn> <mi>l</mi> </mrow> </msup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>h</mi> <mi>k</mi> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow>
其中F1(·)是主预失真器函数，Fk(·)是从预失真器函数，h1＝[h1,0,…,h1,L]T是主预失真器的系数，hk＝[hk,0,…,hk,L]T是从预失真器的系数，L是主预失真器和从预失真器的非线性阶数，Λ1＝[x(n),...,x(n)|x(n)|2L]T是主预失真器的输入数据向量，Λk＝[x(n)k,...,x(n)k|x(n)|2L]T是从预失真器的输入数据向量，k∈[2,3,…]是选择抑制的谐波阶；
步骤2、将主预失真器的输出信号y1(n)通过主前向通道后得到的输出信号z1(t)与从预失真器的输出信号yk(n)通过从前向通道后得到的输出信号zk(t)进行求和得到功放的输入信号z(t)；根据功放的输入信号z(t)获得功放的输出信号a(t)；
步骤2.1、求取功放模型的非线性系数
首先将信号x(n)设置为窄带训练序列，主预失真器设置为直通网络，利用x(n)作为功放模型的输入信号，根据x(n)和功放经过主反馈通道输出的信号α1(n)计算功放模型；
其次，功放模型设置为多项式模型，其输入和输出之间的关系为：
<mrow> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>q</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>Q</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>q</mi> </msub> <msup> <mi>x</mi> <mi>q</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，aq表示功放模型的非线性系数，Q是功放模型的非线性阶数；
最后，通过最小二乘法计算得到功放模型的非线性系数aq；
步骤2.2、求取功放的输出信号a(t)
将信号x(n)恢复为通信信号，主预失真器恢复为F1(·)函数形式，利用得到的功放模型系数，功放的实际输出a(t)和实际输入z(t)之间的关系表示为
<mrow> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>q</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>Q</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>q</mi> </msub> <msup> <mi>z</mi> <mi>q</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，z(t)＝z1(t)+zk(t)，z1(t)和zk(t)分别是主前向通道和从前向通道的输出，二者满足以下关系
<mrow> <msub> <mi>z</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>Re</mi> <mo>{</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <msub> <mi>jw</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mo>}</mo> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <msub> <mi>jw</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>*</mo> </msup> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>jw</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
其中，y1(t)是主预失真器的输出y1(n)经过主前向通道的第一数模转换器得到的信号，yk(t)是从预失真器的输出yk(n)经过从前向通道的第二数模转换器得到的信号；进一步地，功放的输出表示为：
<mrow> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>Re</mi> <mo>{</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>m</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>}</mo> </mrow>
其中{Gm(y1(t),yk(t))}是y1(t)和yk(t)在频率mω0处的非线性函数，M＝Q×k；
步骤3、将功放的输出信号a(t)经过主反馈通道得到的输出信号为α1(n)，将功放的输出信号a(t)经过从反馈通道得到的输出信号为αk(n)；
步骤4、预失真参数估计模块根据主预失真器的输出信号y1(n)、从预失真器的输出信号yk(n)以及主反馈通道的输出信号α1(n)和从反馈通道的输出信号αk(n)建立预失真系统的目标函数：
ε＝μ1||γx-α1(h1,hk)||2+μ2||0-αk(h1,hk)||2
其中，γ是功放的期望线性增益，x＝[x(1),…x(N)]T是输入信号向量，αm(h1,hk)＝[αm(1),…,αm(N)]T,μ1和μ2分别是两个目标分量的加权系数；
然后利用粒子群算法对预失真系数矩阵求解，使目标函数最小；
步骤5、根据预失真参数估计模块得到的预失真系数矩阵分别进行主预失真器的预失真系数调整和从预失真器的预失真系数调整。
9.根据权利要求8所述的一种频率选择性谐波抑制的数字预失真方法，其特征在于：所述粒子群算法为：
定义第i个粒子的位置向量和速度向量分别为Xi＝[xi,1,xi,2,…,xi,4(L+1)]和Vi＝[vi,1,vi,2,…,vi,4(L+1)]，每个粒子的位置分别对应预失真系数矩阵的实部和虚部，即[Re(h1,0),Im(h1,0),…,Re(h1,L),Im(h1,L),Re(hk,0),Im(hk,0),…,Re(hk,L),Im(hk,L)]，其具体步骤如下：
步骤4.1、随机初始化每个粒子i的位置向量Xi和速度向量Vi；
步骤4.2、预失真目标函数ε作为每个粒子的适应度函数；存储第i个粒子的当前位置和适应度在Pbesti中，Pbesti代表第i个粒子的最佳位置；然后将其Pbest中的最佳位置和适应度存入Gbest中，Gbest是整组粒子中的最优解；
步骤4.3、按以下公式更新粒子的位置和速度过程：
Vi(t+1)＝wVi(t)+c1r1[Pbesti-Xi(t)]+c2r2[Gbest-Xi(t)]
Xi(t+1)＝Xi(t)+Vi(t+1)
式中w是惯性权重；c1和c2是学习因子；r1和r2是0和1之间的随机数；
步骤4.4、比较每个粒子i当前适应度和Pbesti中的适应度；若当前适应度更佳，将当前位置与当前适应度存入Pbesti中；然后通过比较所有的当前Pbest和Gbest来更新Gbest；
步骤4.5、如果ε满足足够的精度或者达到最大迭代次数，结束搜索并且输出结果最优结果Gbest，否则跳转到步骤4.3。
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