CN111585608A - 用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，包括：a.使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号进行射频直采；b.利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建高功放非线性失真模型；c.根据高功放非线性失真模型参数，计算预失真模型参数，完成功放输入信号的数字预失真处理。本发明是一种“粗估计+精跟踪”相结合的自适应数字与失真方法，针对宽带扩跳频系统高功放的非线性失真特性随不同跳频点对应的扩频频率范围实时发生变化的特点，使用宽带ADC对反馈的信号完成射频直采，利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建完成高功放的非线性失真建模，降低了高功放非线性记忆效应对宽带扩跳频系统产生的信号质量恶化。

Description

用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法

技术领域

本发明涉及无线电通信技术领域，尤其涉及一种用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法。

背景技术

近年来研究发现，微波高功率放大器的非线性特性产生的失真分量不恒定，会随输入信号幅度、带宽和工作温度等特性的变化而改变。这种依赖于输入信号特性变化的现象称为高功放的记忆效应。输入信号带宽越大，高功放非线性区的记忆效应越严重，这是高功放的固有特性。扩跳频系统是典型的宽带系统，其利用扩跳频宽带信号的扩频增益和跳频增益给系统带来一定的抗干扰能力，但扩跳频信号大带宽、高峰均比等特性加重了高功放记忆效应的非线性影响，这种记忆效应引起的非线性失真，从频谱的角度看，会产生新的频率分量，使被放大的信号频谱展宽，且随着输出功率增加，高功放非线性变强，输出信号频谱展宽加大。

对于高功放的非线性失真，可通过功率回退来保证其工作在线性区。但扩跳频系统往往需要尽可能大的发射功率以保证其具备足够抗干扰能力，功率回退会降低高功放的效率，大大提升发射机的成本。而高功放在饱和点附近的效率最高，但也会产生严重的非线性现象。为提高功放效率，改善其非线性特性，可以采用线性化技术对高功放的非线性失真进行补偿，从而在保证高功放效率的同时降低高功放的非线性特性。

常见的线性化技术主要包括反馈线性化技术、前馈线性化技术和数字预失真技术等。反馈线性化技术的基本思路是将功率放大器失真信号通过反馈链路进行幅度和相位调整后，反馈到功率放大器输入端与信号叠加在一起，同时通过功率放大器放大，反馈的失真信号与功率放大器产生的非线性相抵消，从而实现线性化。反馈方法实现简单，但其存在调制带宽受限、环路不稳定等缺点，应用并不广泛；前馈线性化技术使用开环电路，其基本思想与前述反馈法很接近，但前馈法对器件特性随时间的变化不能补偿，且会降低功放效率，不能从根本上解决记忆效应的非线性问题。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，提供一种用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法。

为实现上述发明目的，本发明提供一种用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，包括以下步骤：

a.使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号进行射频直采；

b.利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建高功放非线性失真模型；

c.根据高功放非线性失真模型参数，计算预失真模型参数，完成功放输入信号的数字预失真处理。

根据本发明的一个方面，所述高功放非线性失真模型参数的计算是利用其输入和输出信号，并根据高功放有记忆的非线性失真模型求解，其中包括：Volterra级数模型，记忆多项式模型，Wiener模型，Hammerstein模型，Wiener-Hammerstein模型和神经网络模型。

根据本发明的一个方面，所述c步骤包括以下处理步骤：

c1.设计覆盖所有跳频频点的宽带训练序列；

c2.获取功放的输入输出信号；

c3.功放MP模型估计；

c4.计算全频段预失真参数并存储；

c5.根据跳频图样读取当前频段预失真参数；

c6.获取当前频点功放的输入输出信号；

c7.当前频段功放模型的实时跟踪与估计；

c8.计算当前频点预失真参数并存储。

根据本发明的一个方面，在所述a步骤中，对于射频反馈信号与原基带输出信号，首先进行数据预处理，其中射频反馈信号的预处理包括正交下变频、抽取滤波；基带输出信号的预处理包括延时计算以及与射频反馈预处理信号的延时对齐。

根据本发明的一个方面，采用FPGA将预处理后的基带信号和射频反馈信号送至DSP，DSP根据功放的输入、输出数据实时更新模型参数，然后进行预失真参数计算，并将当前跳频频点的预失真参数计算结果传输至 FPGA，并存储于跳频图样映射的RAM中。

根据本发明的一个方面，在所述c步骤中，各子频段高功放预失真参数存放在FPGA的RAM中，并且读取该参数的步骤包括：

1)由跳频控制模块产生当前跳频频点；

2)将当前跳频频点映射为RAM地址；

3)根据RAM地址取出对应的预失真器参数；

4)预失真器根据取出的参数对基带信号作预失真处理。

根据本发明的一个方面，采用记忆多项式模型对高功放模型进行跟踪，其中记忆多项式模型的形式为：

根据自适应方法，数字预失真参数的迭代更新方式为：

e(n)＝x(n)-y(n)

W(n+1)＝W(n)+μU(n)e^*(n)；

其中x(n)为输入信号，y(n)为功放输出，W为功放模型的参数向量，U 表为参数对应的多项式向量，表示为：U(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-Q+1)|x(n-Q+1)|^K-1]^T。

根据本发明的一个方面，高功放非线性失真模型参数获取后，通过对数学模型进行代数反解，以得到准确的反函数表达式，而其中模型参数

已由功率放大器建模与求解过程求出，并已知功率放大器的多项式模型为：

其中，

在以上两式中，用y(n)、V＝[x(n-1),…,x(n-M)]^T和|x(n)|表示出x(n)为：

对于理想情况下的预失真器，功率放大器的输出y(n)和预失真器的输入 u(n)相等，由此得到预失真器DPD的输出x(n)表示为：

其中g(n)即为预失真函数；

由于上式中未知变量x(n)与其绝对值|x(n)|、u(n)以及x(n)以前时刻的值 x(n-l)相关，且|x(n)|在求出x(n)之前未知，用|u(n)|来代替|x(n)|计算出x(n)的近似值，采用准确求解|x(n)|方法，获得功率放大器模型函数的逆函数，提高预失真的性能；

对上式取模，得到：

令

并且将β₀展开得：

上式中，w_k0为复数形式，记为w_k0＝a_k0+jb_k0，此时分母可以表示为：

代入式

整理得到关于|x(n)|的方程：

其中，C₀＝-|v(n)|²，

令z＝|x(n)|可得：

对上式的求解，由于K≥2，因此

最少是4阶方程；

考虑到z＝|x(n)|，则z为正实数，因此，可以通过求解相应伴随矩阵的特征值来求解方程，

系数的Frobenius伴随矩阵可定义为：

利用QR分解，可计算矩阵G的特征值，从而得到

的解，求得

的正实数根z_r0后，x(n)可表示为：

其中，z_rm为m时刻方程

的有效解，至此完成了预失真参数的最终提取。

根据本发明的方法，针对宽带扩跳频系统高功放的非线性失真特性随不同跳频点对应的扩频频率范围实时发生变化的特点，使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号完成射频直采，利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建完成高功放的非线性失真建模，并创造性地提出了一种“粗估计+精跟踪”相结合的自适应数字预失真方法，有效降低了高功放非线性记忆效应对宽带扩跳频系统产生的信号质量恶化。

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示意性表示根据本发明的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法的流程图；

图2示意性表示根据本发明的一种实施方式的扩跳频系统的数字预失真方法模型；

图3示意性表示根据本发明的一种实施方式的用于扩跳频系统的数字预失真参数估计流程图；

图4为基于多功能数字基带平台的自适应数字预失真技术实现框图；

图5示意性表示根据本发明的一种实施方式的基于记忆多项式的自适应参数估计模型图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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方式，对于本领域普通技术人员而言，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。

在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

本发明为改善高功放饱和区记忆效应对宽带扩跳频系统信号质量恶化的严重影响，针对宽带扩跳频系统信号体制特点，提出技术可行、工程可达的自适应数字预失真方法，在保证高功放效率的同时降低了高功放的非线性特性，有效提升了扩跳频系统的抗干扰能力。

图1示意性表示根据本发明的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法的流程图。如图1所示，根据本发明的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，包括以下步骤：

a.使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号进行射频直采；

b.利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建高功放非线性失真模型；

c.根据高功放非线性失真模型参数，计算预失真模型参数，完成功放输入信号的数字预失真处理。

图2示意性表示根据本发明的一种实施方式的扩跳频系统的数字预失真方法模型。如图2所示，在本实施方式中，本发明的宽带扩跳频系统数字预失真方法采用直接型学习结构，首先使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号完成射频直采，利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建完成高功放的非线性失真建模，然后根据高功放的非线性失真模型参数，计算预失真模型参数，最后完成功放输入信号的数字预失真处理。

其中高功放模型参数的计算需要利用其输入和输出信号，并根据高功放有记忆的非线性失真模型求解，具体包括包括：Volterra级数模型，记忆多项式(MP)模型，Wiener模型，Hammerstein模型，Wiener-Hammerstein 模型和神经网络模型等。

对于扩跳频系统，由于信号的频点存在跳变，当前频段提取的预失真参数将无法适用于其它频段，因此无法直接根据扩跳频信号通过高功放的输入和输出信号求解功放模型参数。本发明针对扩跳频系统的特点，提出采用“粗估计+精跟踪”的方法实现高功放非线性失真模型参数的求解。

图3示意性表示根据本发明的一种实施方式的用于扩跳频系统的数字预失真参数估计流程图。如图3所示，在本实施方式中，上述c步骤包括以下处理步骤：

c1.设计覆盖所有跳频频点的宽带训练序列；

c2.获取功放的输入输出信号；

c3.功放MP模型估计；

c4.计算全频段预失真参数并存储；

c5.根据跳频图样读取当前频段预失真参数；

c6.获取当前频点功放的输入输出信号；

c7.当前频段功放模型的实时跟踪与估计；

c8.计算当前频点预失真参数并存储。

进一步地，上述粗估计是指：在任务实施前(或者设备交付前)，在设备研制单位内完成参数粗估计(离线建模)。设计覆盖所有跳频频点的宽带训练序列，获取高功放全带宽非线性失真模型参数，并存储。粗估计获取的全频段预失真模型参数对于各跳频点的子频段并不是最优的，但足可作为每个子频段预失真参数精跟踪实现快速收敛的初始值。

上述精跟踪是指：扩跳频系统中，高功放工作的频率范围宽，其在不同跳频点对应的扩频带宽范围内有不同的频率响应，故需针对不同的频率范围对高功放进行分别建模，并实施分段动态跟踪，修正当前跳频频段的高功放模型参数。精跟踪过程中需要将扩跳频系统的工作频带划分为N个子频段，各子频段带宽相同且相互重叠，相邻子频段的带宽重叠量为扩跳频系统的瞬时信号带宽，即单个跳频点信号的扩频带宽。在任务实施过程中，首先根据当前跳频点落入的子频段划分范围，读取相应子频段的预失真模型参数，进行预失真处理；同时，利用射频反馈的高功放输出信号，结合高功放输入信号对当前频段的模型参数进行动态跟踪，完成本次高功放非线性失真模型参数的更新计算，并重新计算当前频段的预失真参数，并存储，从而完成预失真参数的精跟踪。由于采用了粗估计的初始值，预失真模型参数的精跟踪能够实现快速收敛。

根据本发明的一种实施方式，扩跳频系统均配备了多功能数字基带，用于完成基带信号的调制/解调、编码/译码、扩频/解扩、跳频/解跳等功能。本发明为一种数字预失真技术，结合系统已有的多功能数字基带硬件平台实现该项功能是一种最为经济、高效的实施方案。图4为基于多功能数字基带平台的自适应数字预失真技术实现框图。主要包含以下四部分：

FPGA：完成基带信号产生、射频采集信号下变频和抽取、基带数据和反馈数据延时对齐、以及数字预失真处理等操作。

DSP：与FPGA交互数据，完成功放模型识别和预失真参数更新。

射频发射通道：完成基带数字信号转化为模拟信号、上变频、功率放大等操作。

高功放输出采集通道：完成高功放输出信号采集，并送至FPGA。

根据本发明的一种实施方式，在上述a步骤中，对于射频反馈信号与原基带输出信号，首先需要进行数据预处理，然后再进行高功放非线性失真模型的识别以及预失真参数的计算。其中射频反馈信号的预处理包括正交下变频、抽取滤波；基带输出信号的预处理包括延时计算以及与射频反馈预处理信号的延时对齐。

在本实施方式中，采用FPGA将预处理后的基带信号和射频反馈信号送至DSP，DSP根据功放的输入、输出数据实时更新模型参数，然后进行预失真参数计算，并将当前跳频频点的预失真参数计算结果传输至FPGA，并存储于跳频图样映射的RAM中。

根据本发明的一种实施方式，在上述c步骤中，各子频段高功放预失真参数存放在FPGA的RAM中，并且读取该参数的步骤包括：

1)由跳频控制模块产生当前跳频频点；

2)将当前跳频频点映射为RAM地址；

3)根据RAM地址取出对应的预失真器参数；

4)预失真器根据取出的参数对基带信号作预失真处理。

图5示意性表示根据本发明的一种实施方式的基于记忆多项式的自适应参数估计模型图。如图5所示，在本实施方式中，功率放大器的物理行为可抽象为行为模型，并用函数的形式来表示，其中有记忆的非线性失真模型能很好的对功放非线性特性进行建模。综合考虑各类模型的性能和实现复杂度，本实施方式采用记忆多项式(MP)模型完成对高功放的模型跟踪。

其中，记忆多项式模型的形式为：

根据自适应方法，数字预失真参数的迭代更新方式为：

e(n)＝x(n)-y(n)

W(n+1)＝W(n)+μU(n)e^*(n)；

其中x(n)为输入信号，y(n)为功放输出，W为功放模型的参数向量，U 表为参数对应的多项式向量，表示为：U(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-Q+1)|x(n-Q+1)|^K-1]^T。

在本实施方式中，考虑到DSP计算时间、跳速及高功放模型参数的缓变特性，DSP无需对每个跳频点均进行模型参数更新，只需在满足计算时间要求时周期性地实施高功放模型跟踪。

在本实施方式中，高功放非线性失真模型参数获取后，通过对数学模型进行代数反解，以得到准确的反函数表达式，而其中模型参数

已由功率放大器建模与求解过程求出，并已知功率放大器的多项式模型为：

其中，

在以上两式中，用y(n)、V＝[x(n-1),…,x(n-M)]^T和|x(n)|表示出x(n)为：

对于理想情况下的预失真器，功率放大器的输出y(n)和预失真器的输入 u(n)相等，由此得到预失真器DPD的输出x(n)表示为：

其中g(n)即为预失真函数；

由于上式中未知变量x(n)与其绝对值|x(n)|、u(n)以及x(n)以前时刻的值 x(n-l)相关，且|x(n)|在求出x(n)之前未知，用|u(n)|来代替|x(n)|计算出x(n)的近似值，本发明采用准确求解|x(n)|方法，获得功率放大器模型函数的逆函数，提高预失真的性能；

对上式取模，得到：

令

并且将β₀展开得：

上式中，w_k0为复数形式，记为w_k0＝a_k0+jb_k0，此时分母可以表示为：

代入式

整理得到关于|x(n)|的方程：

其中，C₀＝-|v(n)|²，

令z＝|x(n)|可得：

对上式的求解，由于K≥2，因此

最少是4阶方程。对于高于4阶的方程，不存在通用的求根公式，所以通常采用数值分析的方法进行求解。

考虑到z＝|x(n)|，则z为正实数，因此，可以通过求解相应伴随矩阵的特征值来求解方程，目前有大量简单、快捷求解特征值的算法，比如QR分解等。这些算法使得精确求解功率放大器的逆函数成为了可能。

系数的 Frobenius伴随矩阵可定义为：

利用QR分解，可计算矩阵G的特征值，从而得到

的解，求得

的正实数根z_r0后，x(n)可表示为：

其中，z_rm为m时刻方程

的有效解，至此完成了预失真参数的最终提取。

根据本发明的上述方法，针对宽带扩跳频系统高功放的非线性失真特性随不同跳频点对应的扩频频率范围实时发生变化的特点，使用宽带ADC 对反馈的高功放输出信号完成射频直采，利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建完成高功放的非线性失真建模，并创造性地提出了一种“粗估计+精跟踪”相结合的自适应数字预失真方法，有效降低了高功放非线性记忆效应对宽带扩跳频系统产生的信号质量恶化。

此外，数字预失真技术是目前主流的高功放线性化技术，其在数字域产生所需要的失真信号，然后通过DAC将失真信号的数字信号变成模拟信号并上变频至所需的频率，最终使输入高功放的信号预失真特性与高功放产生的非线性失真进行抵消，完成高功放的线性化。数字预失真器可通过建立反馈通路实现高功放非线性特性的精确建模。该技术具有电路简单、集成度高、成本低、性能稳定等特点，得到了广泛的研究和应用。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，包括以下步骤：

a.使用宽带ADC对反馈的高功放输出信号进行射频直采；

b.利用采回的高功放输出数据与输入数据的差异形成负反馈构建高功放非线性失真模型；

c.根据高功放非线性失真模型参数，计算预失真模型参数，完成功放输入信号的数字预失真处理。

2.根据权利要求1所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，所述高功放非线性失真模型参数的计算是利用其输入和输出信号，并根据高功放有记忆的非线性失真模型求解，其中包括：Volterra级数模型，记忆多项式模型，Wiener模型，Hammerstein模型，Wiener-Hammerstein模型和神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，所述c步骤包括以下处理步骤：

c1.设计覆盖所有跳频频点的宽带训练序列；

c2.获取功放的输入输出信号；

c3.功放MP模型估计；

c4.计算全频段预失真参数并存储；

c5.根据跳频图样读取当前频段预失真参数；

c6.获取当前频点功放的输入输出信号；

c7.当前频段功放模型的实时跟踪与估计；

c8.计算当前频点预失真参数并存储。

4.根据权利要求1所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，在所述a步骤中，对于射频反馈信号与原基带输出信号，首先进行数据预处理，其中射频反馈信号的预处理包括正交下变频、抽取滤波；基带输出信号的预处理包括延时计算以及与射频反馈预处理信号的延时对齐。

5.根据权利要求4所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，采用FPGA将预处理后的基带信号和射频反馈信号送至DSP，DSP根据功放的输入、输出数据实时更新模型参数，然后进行预失真参数计算，并将当前跳频频点的预失真参数计算结果传输至FPGA，并存储于跳频图样映射的RAM中。

6.根据权利要求1所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，在所述c步骤中，各子频段高功放预失真参数存放在FPGA的RAM中，并且读取该参数的步骤包括：

1)由跳频控制模块产生当前跳频频点；

2)将当前跳频频点映射为RAM地址；

3)根据RAM地址取出对应的预失真器参数；

4)预失真器根据取出的参数对基带信号作预失真处理。

7.根据权利要求3所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，采用记忆多项式模型对高功放模型进行跟踪，其中记忆多项式模型的形式为：

根据自适应方法，数字预失真参数的迭代更新方式为：

e(n)＝x(n)-y(n)

W(n+1)＝W(n)+μU(n)e^*(n)；

其中x(n)为输入信号，y(n)为功放输出，W为功放模型的参数向量，U表为参数对应的多项式向量，表示为：U(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-Q+1)|x(n-Q+1)|^K-1]^T。

8.根据权利要求7所述的用于宽带扩跳频系统的自适应数字预失真方法，其特征在于，高功放非线性失真模型参数获取后，通过对数学模型进行代数反解，以得到准确的反函数表达式，而其中模型参数

已由功率放大器建模与求解过程求出，并已知功率放大器的多项式模型为：

其中，

在以上两式中，用y(n)、V＝[x(n-1),…,x(n-M)]^T和|x(n)|表示出x(n)为：

对于理想情况下的预失真器，功率放大器的输出y(n)和预失真器的输入u(n)相等，由此得到预失真器DPD的输出x(n)表示为：

其中g(n)即为预失真函数；

由于上式中未知变量x(n)与其绝对值|x(n)|、u(n)以及x(n)以前时刻的值x(n-l)相关，且|x(n)|在求出x(n)之前未知，用|u(n)|来代替|x(n)|计算出x(n)的近似值，采用准确求解|x(n)|方法，获得功率放大器模型函数的逆函数，提高预失真的性能；

对上式取模，得到：

令

并且将β₀展开得：

上式中，w_k0为复数形式，记为w_k0＝a_k0+jb_k0，此时分母可以表示为：

代入式

整理得到关于|x(n)|的方程：

其中，C₀＝-|v(n)|²，

令z＝|x(n)|可得：

对上式的求解，由于K≥2，因此

最少是4阶方程；

考虑到z＝|x(n)|，则z为正实数，因此，可以通过求解相应伴随矩阵的特征值来求解方程，

系数的Frobenius伴随矩阵可定义为：

利用QR分解，可计算矩阵G的特征值，从而得到

的解，求得

的正实数根z_r0后，x(n)可表示为：

其中，z_rm为m时刻方程

的有效解，至此完成了预失真参数的最终提取。

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