CN117546411A - 功率放大器的电荷捕获效应补偿发射信号的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于补偿功率放大器的电荷捕获效应的发射信号的系统和方法。在某些实施例中，非线性滤波器是基于在转换为射频发射信号之前从数字发射数据获得的第一组观测值和从放大射频发射信号的功率放大器的输出获得的第二组观测值的时间对准来训练的。在某些实现中，第一组观测值和第二组观测值是在没有抽取的情况下获得的。相反，抽取是在定时对准之后提供的。通过以这种方式实现DPD系统，信号数据不会因抽取而丢失，并且实现了观测组之间更精确的定时对准。

Description

功率放大器的电荷捕获效应补偿发射信号的系统和方法
技术领域
所公开的技术一般涉及无线电收发器，并且更具体地涉及数字预失真(DPD)技术，其中补偿功率放大器中的电荷捕获的影响。
背景技术
无线电收发器可以用于各种各样的射频(RF)通信系统中。例如，收发器可以被包括在基站或移动设备中，以发送和接收与各种通信标准相关联的信号，这些通信标准包括例如蜂窝和/或无线局域网(WLAN)标准。收发器也可用于雷达系统、仪器仪表、工业电子、军事电子、笔记本电脑、数字收音机和/或其他电子产品。
RF通信系统还包括功率放大器，用于将来自收发器的RF发射信号放大到适合无线发射的功率电平。存在各种类型的功率放大器，包括利用硅(Si)基器件的功率放大器、砷化镓(GaAs)基器件、磷化铟(InP)基器件，碳化硅(SiC)基器件和氮化镓(GaN)基器件。各种类型的功率放大器可以在成本、性能和/或操作频率方面提供不同的优点。例如，虽然基于Si的功率放大器通常提供较低的制造成本，但就某些性能指标而言，一些基于Si的放大器与它们的化合物半导体对应物相比是较差的。
功率放大器中使用的器件，例如场效应晶体管(FET)和/或双极晶体管，可以表现出各种瞬态非理想器件特性。例如，FET可以在操作期间捕获电荷，这可以暂时改变器件特性，例如有效阈值电压和/或漏极电流。需要硬件和/或软件解决方案来补偿瞬态非理想行为器件特性，包括由与功率放大器的晶体管相关联的电荷捕获引起的特性。
发明内容
在一个方面中，提供了一种射频(RF)通信系统。RF通信系统包括：发射机，被配置为接收输入发射信号并输出RF发射信号；和功率放大器，被配置为放大所述RF发射信号。发射机包括数字预失真(DPD)系统，被配置为处理输入发射信号以预失真RF发射信号。DPD系统包括沿着第一信号路径的第一非线性滤波器和沿着与第一信号路径并联的第二信号路径的第二非线性滤波器。所述DPD系统被配置为基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和从所述RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
在另一个方面，提供了一种用于RF通信系统的发射机。发射机包括：沿着第一信号路径的第一非线性滤波器，被配置为处理输入发射信号；和沿着第二信号路径的第二非线性滤波器，被配置为处理所述输入信号。所述第一信号路径和所述第二信号路径并联，并且操作以生成数字预失真的输入发射信号。该发射机还包括：沿着第三信号路径的数模转换器，该数模转换器被配置为处理数字预失真的输入传输信号以生成RF发射信号；以及训练系统，被配置为基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和在由功率放大器放大之后从所述RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
在另一方面，提供了一种在RF通信系统中进行数字预失真的方法。该方法包括：使用数字预失真系统的第一非线性滤波器和第二非线性滤波器对输入发射信号进行数字预失真以生成发射信号，所述第一非线性滤波器沿着第一信号路径，并且所述第二非线性滤波器沿着与所述第一信号路径平行的第二信号路径。该方法进一步包括：使用功率放大器放大所述RF发射信号；和基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和在功率放大器放大之后从RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
附图说明
图1A是射频(RF)通信系统的一个实施例的示意图。
图1B是一组图表，描绘了使用数字预失真(DPD)的功率放大器线性化的一个示例。
图1C是功率放大器的输出功率与输入功率的关系图。
图1D是RF通信系统的另一个实施例的示意图。
图1E是RF通信系统的另一个实施例的示意图。
图1F描述了在没有电荷捕获DPD的情况下低频(FF)增益与时间、输入幅度调制与时间以及误差矢量幅度(EVM)与时间的关系图的一个示例。
图1G描绘了图IF的图形的扩展部分。
图1H描绘了根据一个实施例的电荷捕获DPD的电荷捕获增益与时间、电荷捕获校正与时间、输入幅度调制(以分贝为单位)与时间以及输入幅度调制)与时间的曲线图的一个示例。
图2A示出了根据一些实施例的RF通信系统，包括用于校正窄带失真的第一非线性滤波器网络和用于校正宽带失真的第二非线性滤波器网络。
图2B示出了根据一些实施例的第一非线性滤波器网络的示例架构。
图3示出了根据一些实施例的包括抽取和上采样功能的第一非线性滤波器网络的示例架构。
图4示出了根据一些实施例的包括峰值因子减小函数和延迟匹配函数的第一非线性滤波器网络的示例架构。
图5示出了根据一些实施例的用于通过直接学习算法训练第一和第二非线性滤波器网络的RF通信系统的示例架构。
图6A示出了根据一些实施例的用于训练广义记忆多项式(GMP)致动器的示例架构。
图6B示出了根据一些实施例的用于训练GMP致动器的另一示例架构。
图7示出了根据一些实施例的用于训练拉盖尔致动器的示例架构。
图8示出了根据一些实施例的用于识别拉盖尔致动器训练的初始条件的示例架构。
图9示出了根据一些实施例的RF通信系统同时训练GMP和拉盖尔致动器的示例架构。
图10示出了根据一些实施例的RF通信系统，包括第一非线性滤波器网络和第二非线性滤波器网络，第一非线性滤波器网包括用于校正窄带失真的FIR滤波器，第二非线性滤波网包括用于校正宽带失真的FIR过滤器。
图11示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。
图12示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。
图13示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。
图14显示了一个图表，描绘了将传输帧划分为离散捕获的一个示例，以帮助训练拉盖尔致动器来处理信号转换。
具体实施方式
以下实施例的详细描述呈现了对本发明的特定实施例的各种描述。然而，本发明可以以多种不同的方式来实施。在本说明书中，参考附图，其中相似的附图标记可以指示相同或功能相似的元件。应当理解，图中所示的元件不一定按比例绘制。此外，将理解的是，某些实施例可以包括比图中所示的更多的元件和/或图中所述的元件的子集。此外，一些实施例可以结合来自两个或多个附图的特征的任何合适的组合。
如上所述，用于功率放大器的器件可以基于各种不同的半导体材料系统。例如，一些功率半导体器件基于硅技术，例如，硅基横向扩散金属氧化物半导体(LDMOS)器件，这可以提供优于其他类型的功率半导体器件的成本优势。对于一些应用例如具有相对较高频率(例如超过4GHz)的应用，需要相对较高的功率(例如，超过100W)和/或相对较高的电源效率，可以采用基于化合物半导体的功率半导体器件(例如，基于GaN的功率放大器)作为高性能的替代方案。基于GaN的功率放大器与其他技术(例如基于Si的技术)相比可以具有某些优势，包括效率和频率范围的改进(例如，更高的单位增益截止频率或f)以及其他优势。
虽然对基于GaN等化合物半导体的高性能功率放大器的需求一直在稳步增长，但它们的实现仅限于相对低体积的应用，如军事/航空航天。有限的实施部分是由于制造成本，目前制造成本明显高于硅基技术。
除了成本考虑之外，基于化合物半导体的功率半导体器件也认识到需要进行某些技术改进。一种这样的改进与减少电荷捕获和/或减轻已经在功率放大器中观察到的电荷捕获的影响有关。已经观察到电荷捕获的各种有害影响，包括但不限于跨导频率色散、直流漏极特性的电流崩溃、栅极滞后瞬态、漏极滞后瞬态和/或受限的微波输出功率。
数字预失真(DPD)系统通过操纵通信信号的基带表示来操作。例如，可以使用查找表(LUT)和/或乘法器将数字补偿应用于基带信号的同相(I)和正交相位(Q)分量，以在基带处创建预失真信号。当预失真信号被上变频到射频(RF)时，添加的预失真组件允许下游功率放大器输出更接近原始基带信号的预期线性上变频的RF波形。
本公开涉及DPD系统，其包括用于说明功率放大器的电荷俘获效应的非线性滤波器(例如，拉盖尔滤波器)。在某些实施例中，非线性滤波器是基于在转换为射频发射信号之前从数字发射数据获得的第一组观测值和从放大射频发射信号的功率放大器的输出获得的第二组观测值的时间对准来训练的。在某些实施例中，第一组观测值和第二组观测值是在没有抽取的情况下获得的。相反，抽取是在定时对准之后提供的。通过以这种方式实现DPD系统，信号数据不会因抽取而丢失，并且实现了观测组之间更精确的定时对准。
使用DPD电路的RF通信系统示例
图1A是RF通信系统10的一个实施例的示意图。RF通信系统10包括收发器1、前端系统2和天线3。收发器1包括DPD电路4和输入功率定向耦合器6，而前端系统2包括功率放大器5和输出功率定向耦合器7。
为了图的清楚，仅示出了收发器1和前端系统2的某些部件。然而，收发器1和前端系统2可以包括附加组件。此外，输入功率检测和/或输出功率检测的其他配置也是可能的，包括但不限于在前端系统2而不是收发器1上执行输入功率检测的配置。
如图1A所示，收发器1向前端系统2提供RF发射信号TX。此外，RF发射信号TX由功率放大器5放大，以产生用于天线3的放大的发射信号。
在该示例中，输入功率定向耦合器6提供对功率放大器的输入功率的局部观察。此外，输出功率定向耦合器7用于产生指示功率放大器的输出功率的观测信号OBS。因此，收发器1利用指示功率放大器的输入功率和功率放大器的输出功率的观测数据进行操作。尽管描绘了用于输入功率和输出功率的观察电路的一个示例，但是可以以其他方式执行观察。
在图示的实施例中，收发器1生成具有由DPD电路4提供的预失真的RF发射信号TX。DPD电路4可以用根据本公开的一个或多个特征的非线性滤波器来实现。
图1B是一组图表，描绘了使用DPD的功率放大器线性化的一个示例。这些图表包括图1A的DPD电路4的输出信号与输入信号的第一个图表15。这些曲线图还包括图1A的功率放大器5的输出信号与输入信号的第二曲线图16。曲线图还包括图1A的DPD电路4和功率放大器5的组合的输出信号与信号的第三曲线图17。
如图1B所示，DPD工作以提供预加重，从而补偿功率放大器的非线性。例如，DPD可以在基带的复包络上执行，以提供对功率放大器的逆模型的曲线拟合。例如，多项式的和可以被拟合到补偿功率放大器非线性的期望包络形状。
图1C是功率放大器的输出功率与输入功率的一个示例的曲线图18。曲线图18表示了图1A的功率放大器5在有和没有DPD的情况下的示例性能。如图1C所示，当使用DPD时，功率放大器5可以在更高的输入功率下工作，而无需增益压缩。
图1D是RF通信系统60的另一个实施例的示意图。RF通信系统60包括收发器51、前端系统12和天线13。
如图1D所示，收发器51向前端系统12提供RF发射信号TX，并从前端系统12接收观测信号OBS。尽管图1D中未示出，但可以在收发器51和前端系统12之间传送附加信号，例如接收信号、控制信号、附加发射信号和/或附加观测信号。
在所示实施例中，收发器51包括数字发射电路52、I路径数模转换器(DAC)23a、Q路径DAC 23b、I路径混频器24a、Q通道混频器24b、可变增益放大器(VGA)25、定向耦合器26、LO27和观测接收器29。数字发送电路52包括DPD电路53。
尽管示出了具有DPD的收发器的一个示例，但是本文的教导适用于以多种方式实现的收发器。因此，其他实现方式也是可能的。
在所示实施例中，数字发射电路52产生一对正交信号，对应于数字I信号和数字Q信号。数字I信号和数字Q信号是用DPD产生的。DPD电路53可以包括根据本文的任何实施例实现的非线性滤波器。
在图示的实施例中，I路径DAC 23a将来自数字发送电路22的数字I信号转换为差分模拟I信号。I路径混频器24a从LO 27接收I时钟信号(在该示例中为差分)，I路径混频器24a使用该I时钟信号来上变频差分模拟I信号。Q路径DAC 23b将来自数字发送电路22的数字Q信号转换为差分模拟Q信号。在没有正交误差的情况下，模拟I信号和模拟Q信号具有90度的相位分离，并且可以用作待传输信号的复数表示。Q路径混频器24b从LO 27接收Q时钟信号(在该示例中为差分)，Q路径混频器24b使用该Q时钟信号来上变频差分模拟Q信号。I路径混频器24a的输出和Q路径混频器24b的输出被组合(例如，使用电流组合)以产生差分上变频信号，该差分上转换信号被VGA 25放大以产生RF发射信号TX。
如图1D所示，观测接收器29处理来自定向耦合器26的本地观测信号和来自前端系统12的观测信号OBS，以生成提供给数字发射电路52的观测数据。观测数据可以用于训练DPD电路53。观测数据还可以用于各种其他功能，例如发射功率控制。
在所示实施例中，I路径混频器24a和Q路径混频器24b是混合模拟I和Q信号的模拟混频器，模拟I和模拟Q信号可以是差分信号(如图1D所示)或单端信号。
图1E是RF通信系统70的另一个实施例的示意图。RF通信系统70包括收发器61、前端系统12和天线13。
在所示实施例中，收发器61包括数字发射电路52(包括DPD电路53)、数字混频器42、RF数模转换器(DAC)45、VGA 25、定向耦合器26、LO 27和观测接收器29。
与图1D中的RF通信系统60相比，图1E中的射频通信系统70被实现为在模数转换之前执行混合。因此，与使用模拟混频器的图1D的RF通信系统60相比，图1E的RF通信体系70使用数字混频器42。
在图示的实施例中，数字混频器42从数字发送电路52接收数字I信号和数字Q信号。数字I信号和数字Q信号是用DPD产生的。DPD电路53可以包括根据本文的任何实施例实现的非线性滤波器。
数字混频器52还接收来自FO 27的I时钟信号和Q时钟信号。此外，数字混频器52输出上变频的发射信号的数字表示，RF DAC 43对其进行处理以生成模拟上变频的发送信号(在该示例中是差分的)。模拟上变频的发射信号由VGA 25放大以产生RF发射信号TX。
在某些实现中，数字混频器42操作以计算((I*LO_I)-(Q*LO_Q))，其中I是数字I信号，Q是数字Q信号，LO_I是I时钟信号，并且LO_Q是Q时钟信号。
这里的收发器可以处理各种频率的信号，不仅包括30MHz和7GHz之间的RF信号，还包括更高频率的信号(例如，X波段(大约7GHz到12GHz)、Ku波段(大约12GHz到18GHz)、K波段(大约18GHz到27GHz)、Ka波段(约27GHz到40GHz)、V波段(大约40GHz到75GHz)，和/或W波段(大约75GHz到110GHz)。因此，本文的教导可应用于广泛的各种RF通信系统，包括微波系统。
电荷捕获与数字预失真
诸如RF功率器件之类的功率器件被用于许多应用中，例如无线技术。对于各种应用来说功率器件基于硅技术，例如硅基横向扩散金属氧化物半导体(LDMOS)器件。对于一些应用，化合物半导体，例如III-V族材料，具有高频操作的优点。例如，已经提出了基于氮化镓(GaN)的功率器件。在一些应用中，例如在应用漏极调制的工艺架构中，化合物半导体功率器件，例如基于GaN的功率器件，已经被预测为比基于Si的技术具有优势。预期的优点包括效率和频率范围的改进(例如，更高的单位增益截止频率或f)以及其他优点。
GaN已广泛用于各种应用，包括发光二极管(LED)器件。尽管人们对用于各种其他商业应用的GaN RF功率器件的兴趣一直在稳步上升，但包括RF功率器件在内的GaN基功率器件的实现在很大程度上局限于低体积应用，如军事/航空航天。有限的实施部分是由于制造成本，目前制造成本明显高于硅基技术。目前有两种主要类型的GaN RF功率器件，包括绝缘体上GaN技术和硅上GaN工艺。虽然前者具有更高的性能，但晶片制造成本也更高。
除了成本考虑之外，GaN基功率器件还寻求某些技术改进。一种这样的改进与解决已经在基于GaN的功率器件中观察到的相对窄带失真效应有关。在不限于任何特定理论的情况下，相信电荷捕获效应导致器件特性的显著变化，包括GaN基功率器件的增益线性的变化。电荷捕获被认为是输入信号的长期历史的函数，其影响可以持续几毫秒到几秒钟。用于表达这种效应的术语是电流崩溃，其中漏极电流崩溃到在向GaN晶体管施加高功率RF脉冲时小于预期的水平。
电荷捕获的影响包括但不限于跨导频率色散、直流漏极特性的电流崩溃、栅极滞后瞬变、漏极滞后瞬变和/或受限的微波输出功率。
因此，当功率被调制时，电荷可能被捕获，然后以低频释放，导致增益的低频调制，从而导致失真。因此，需要减轻或补偿GaN基功率器件以及其他类型的功率器件中的电荷捕获效应。
图1F、1G和1H包括曲线图102、104、106、110、112、114、116、118、120和122，这些曲线图示了根据一些实施例的增益的低频调制。曲线图102示出了误差矢量幅度(EVM)随时间的变化。曲线图104示出了以dB为单位的输入幅度调制(AM)信号随时间的变化。输入幅度调制信号被施加到GaN放大器，该放大器产生低频增益调制。曲线图106说明了低频(FF)增益随时间的变化，单位为dB，其中增益是在OHz至10kHz BW上测量的。图1G的曲线图110、112和114分别是图1F的曲线图102、104和106的特写片段108。
如曲线图104所示，在输入幅度调制信号中发生脉冲。曲线图112示出了诸如6.5-7毫秒之间的低信号和诸如7.1-7.2毫秒之间的高信号。然而，当处于高和低信号状态时，信号是脉冲的。曲线图106示出了曲线图112的输入幅度调制信号的对应低频增益。如图所示，低频增益显示出调制效果。
曲线图116、118、120和122更详细地示出了电荷捕获效应和慢弛豫效应。曲线图116示出了随时间变化的以dB为单位的输入幅度调制信号，并且曲线图120示出了随着时间变化的电压为单位的输出幅度调制信号。曲线图114示出了随时间变化的以dB为单位的电荷陷阱增益，并且曲线图122示出了随着时间变化的电荷陷阱校正增益。
当从低功率变为高功率时，例如从ti到t2之间的转变，增加的输入导致电荷在功率放大器内从一层移动到另一层。当功率从低变高时，一些电荷会被捕获。捕捉效果相对较快。这就是电荷捕获效应。当输入从高功率转换到低功率时，例如在t2到t3之间的转换，电荷被释放，但是电荷以较慢的时间常数被释放回来。这些时间常数可以是数百微秒的数量级。所有的电荷捕获和放电都会产生低频增益调制，这是功率放大器中的失真效应。
功率放大器是一种非线性器件，其增益可以作为当前和过去输入幅度的函数进行扩展和压缩。在横向扩散金属氧化物半导体(LDMOS)器件中，这种增益调制可以包括向后延伸约10ns至-100ns的过去振幅值，而GaN器件的非线性存储器可以向后延伸微秒(us)、毫秒(ms)甚至秒。在一些实施例中，采样频率可以在10-500MHz之间。在一些实施例中，可以在1纳秒到100纳秒、8纳秒到800纳秒、16纳秒到1600纳秒、32纳秒到3200纳秒、64纳秒到6400纳秒等之间的时间窗口上训练为这些系统提供DPD的致动器。
应用于低频电荷捕获的这种方法的问题在于，当这些典型系统确定DPD的校正时，系统可以使用解算器，例如最小二乘解算器。这些最小二乘解算器在有限输入脉冲(FIR)滤波器中使用线性代数。截断的Volterra级数下至广义记忆多项式可用于FIR滤波器。
对于低频率下的电荷捕获效应，时间常数可以长100或1000倍。例如，如果在功率放大器上，电荷捕获效应在时间上延伸10毫秒，则这些典型的系统将不得不存储至少延伸超过10毫秒的数据。用于高频DPD失真的矢量和矩阵可能需要矩阵中的300到400列。然而，对于低频电荷捕获效应，FIR滤波器的计算现在将有数千或数万个条目。典型的FIR滤波器使用加权输入的移动平均值，并增加FIR滤波器中抽头的数量级，这使得这种处理非常复杂。
这种计算可能导致模拟中的数值不稳定性、天线元件的延迟以及增加的电路占地面积和功耗。此外，线性代数可以用于训练和调整DPD，并且大维方程组将是昂贵的并且在数值上不稳定的。此外，如果我们用FIRs构建DPD致动器，这些FIRs可以在存储器中向后扩展100000个样本，那么DPD致动器将过于昂贵，并且需要大量功率。
为了能够使用典型的系统来校正电荷捕获效应，FIR滤波器必须在数千个样本上通过时间约束进行滤波。这将涉及存储FIR滤波器的每次迭代的大量硬件，并且涉及大量功耗。这些典型的系统对于收发器和天线处理芯片来说是不实用的，因为它们的处理功率和电路占地面积是有限的。此外，计算机甚至可能不具备在模拟器中证明这一概念的处理能力。从数值计算的角度来看，FIR滤波器中所需的计算将变得过于复杂和庞大。
此外，这种方法的另一个缺陷是FIR滤波器输入端的非线性项，以对DPD的非线性性质进行建模。这些典型的系统现在可以具有数千个抽头，其中该系统可以将信号的绝对值传输到第一抽头，将信号的绝值的平方传输到第二抽头，将该信号的绝数值的立方传输到第三抽头，等等，再次导致本文所述的缺陷，例如增加的电路占地面积和功耗。
校正窄带和宽带频率失真的非线性滤波网络
本文描述了解决或减轻功率放大器中的电荷捕获效应问题的系统和方法。一些实施例包括被配置为校正下游功率放大器的电荷捕获效应的射频收发器。在一些实施例中，收发器应用DPD来校正功率放大器的电荷捕获效应和宽带失真。这种系统在本文中也可以称为具有电荷捕获效应补偿的RF通信系统。
图2A示出了根据一些实施例的RF通信系统200，包括用于校正窄带失真的第一非线性滤波器网络和用于校正宽带失真的第二非线性滤波器网络。器件200可以包括致动器202、功率放大器204(在该示例中包括诸如GaN FET的FET)、最小二乘模块206、反馈致动器208和加法器222。在某些实施方式中，功率放大器204在功率放大器管芯(例如，GaN管芯)上实现，而致动器202、最小二乘模块206、反馈致动器208和加法器222在收发器管芯(如，Si管芯)中实现。
如图2A所示，致动器202可以包括第一非线性滤波器网络210，其被配置为补偿功率放大器204的窄带失真，例如10kHz到0.1Hz的频率。第一非线性滤波器网络210可以包括多个非线性滤波器，例如无限脉冲响应(HR)滤波器。在本实施例中，HR滤波器可以共同用作拉盖尔滤波器。第一非线性滤波器网络210可以包括HR滤波器的级联或链。在一些实施例中，第一滤波器是低通滤波器，并且HR滤波器链中的以下滤波器是全通滤波器。在一些实施例中，第一非线性滤波器网络210的滤波器彼此正交。HR滤波器的使用使系统能够使用长时间常数来解释窄带电荷陷阱效应。拉盖尔滤波器尚未被用于校正窄带电荷捕获效应。
在一些实施例中，第二非线性滤波器网络212可以被配置为补偿功率放大器204的宽带失真。第二非线性滤波器网络212可以包括多个非线性滤波器，例如有限脉冲响应(FIR)滤波器。FIR滤波器可以共同用作通用记忆多项式(GMP)滤波器。在一些实施例中，第二非线性滤波器网络212可以包括补偿宽带失真的数字预失真(DPD)系统和/或DPD滤波器网络。
在一些实施例中，输入信号x被馈送到第一非线性滤波器网络210中以生成用于补偿窄带失真的信号。可以将相同的输入信号馈送到第二非线性滤波器网络212中以补偿宽带失真。加法器214将第一非线性滤波器网络210和第二非线性滤波器网络212的输出的组合相加。加法器214的输出u在适当的处理(例如从数字域到RF的转换)之后被馈送到功率放大器204。在一些实施例中，输入信号x对应于基带处理器提供的数字数据流(诸如同相(I)和正交相位(Q)数据)。
尽管示出为直接提供给功率放大器204，但是加法器214的输出可以对应于由一个或多个数模转换器(DAC)、一个或更多个混频器、一个或者更多个可变增益放大器(VGA)和/或其他电路处理的数字预失真发射数据，以生成提供给功率放大器204的输入的RF发射信号。为了澄清该图，未显示从数字域到RF的转换。
在一些实施例中，功率放大器204的输出y和输入u也用于拟合逆模型，例如反馈致动器208。功率放大器204的输出y可以被馈送到另一个第一非线性滤波器网络218和另一个第二非线性滤波器网络216。在一些实施例中，功率放大器204的输入功率和/或输出功率由定向耦合器捕获，然后由观测接收器处理以生成观测功率的数字表示。
继续参考图2A，加法器220将另一个第一非线性滤波器网络218和另一个第二非线性滤波器网络216的输出相加。然后，功率放大器204的输入u通过加法器222被加法器220的输出u减去(如图中的-极性所示)。加法器222的输出通过最小二乘模块206进行处理。最小二乘模块206的输出由另一个第二非线性滤波器网络216使用。
在一些实施例中，反馈致动器208可以包括拉盖尔滤波器和GMP滤波器。
在一些实施例中，第一非线性滤波器网络218与第二非线性滤波器网络216并联布置。在其他实施例中，第一非线性滤波器网络218与第二非线性滤波器网络216串联布置。例如，第一非线性滤波网络218可以布置在第二非线性滤波网络216之后，其中第二非线性滤波器网络216适应高频失真，并且第一非线性滤波器网络218适应低频电荷捕获失真。
功率放大器204放大具有载波频率的RF信号。此外，由第一非线性滤波器网络210(例如，拉盖尔滤波器)校正的窄带失真可以对应于围绕载波频率的有限带宽并且在与电荷捕获动力学相关联的长时间尺度上发生的失真。例如，载波频率周围的带宽BW可以与时间常数τ(BW∝1/τ)成反比，因此电荷捕获效应与长时间常数和窄带宽相关。这种窄带失真在本文中也被称为功率放大器的低频噪声。
由第二非线性滤波器网络212(例如，GMP滤波器)校正的宽带失真可以包括在比窄带失真短得多的时间尺度上发生的功率放大器中的非线性(非电荷陷阱非线性)。因此，与这种非线性相关联的时间常数较小，并且相应的带宽较宽。这种宽带失真在本文中也被称为功率放大器的高频噪声。
第一非线性滤波器网络的示例架构
图2B示出了根据一些实施例的第一非线性滤波器网络210的示例架构250。示例架构250是在上面讨论的图2A的RF通信系统200的上下文中描述的。
在一些实施例中，第一非线性滤波器网络210可以包括绝对值块252、校正元件254A、254B...254N、多个级(1到N)256A、256B...256N、加法器258和乘法器260。每个级256A、256B...256N可以包括多个(1到M个)非线性滤波器。1到M个滤波器中的每一个(或至少一些)可以包括第一非线性低通滤波器(LPF)262A、262B...262N，以及可能的一个或多个非线性全通滤波器264A、264B...264N、266A、266B...266N。全通滤波器可以提供相位调整或修改，如下所述。
对于每个级256A、256B...256N、LPF和可能的一个或多个全通滤波器可以串联布置。LPF滤波器可以接收信号，通过LPF处理信号，将信号输出到一系列全通滤波器，并通过全通滤波器处理信号。在一些实施例中，第一非线性滤波器网络的滤波器彼此正交。例如，LPF可以允许具有低于特定截止频率的频率的信号通过LPF，并且随后的全通滤波器可以允许信号仅在相位修改并且对幅度没有影响或影响最小的情况下通过。图2B和图3中的非线性函数F(vkl)可以包括vkl的记忆多项式展开，例如
在一些实施例中，级256A、256B...256N(例如，1到M个滤波器，每一级可以包括LPF，并且可能包括一个或多个全通滤波器)彼此平行地布置。在一些实施例中，1至M个滤波器中的每一个滤波器包括校正元件，在本文中进一步详细描述。每个级256A、256B...256N可以解释不同的时间常数，因为电荷陷阱失真可以在不同时间尺度上的多个响应中发生。
在一些实施例中，从数字上变频器(x)接收复数基带信号，其可以包括同相和正交相位(I/Q)信号。该设备通过绝对值块252确定复基带信号的绝对信号来生成信号的包络。例如，坐标旋转数字计算(CORDIC)电路可以用于处理数字I和数字Q数据以生成数字包络。绝对值块252输出信号的包络。
在一些实施例中，设备将绝对值块252的输出传播到多个校正元件254A、254B...254N。多个校正元件254A、254B...254N将非线性引入到信号中。例如，多个校正元件(例如，1到N个校正元件)254A、254B...254N可以取绝对值块252的输出的幂。第一校正元件254A可以取绝对值块252的输出的1指数。第二校正元件254B可以取绝对值块252的输出的2指数。N个校正元件254N可以取绝对值块252的输出的N指数。
例如，图2B示出了绝对值块252的输出(例如，||)被发送到三个校正元件254A、254B...254N。第一校正元件254A取1指数(()1)，其基本上与绝对值块252的输出相同。该输出被发送到第一多个非线性拉盖尔滤波器256A。第二校正元件254B取2指数(()2)，并将输出发送到第二多个非线性拉盖尔滤波器256B。第三校正元件254N可以取第n个指数(()n)，并将输出发送到第三多个非线性拉盖尔滤波器256N。因此，校正元件254A、254B、...254N取包络的非线性幂。
在一些实施例中，将1到N个校正元件254A、254B、254N的输出传播到对应的1到N多个非线性滤波器256A、256B、256N，例如1到N拉盖尔滤波器。第一滤波器262A、262B、262N可以包括低通滤波器，其余滤波器264A、264B、264N、266A、266B、266N可以包括全通滤波器。以下是低通滤波器(LPF)和全通滤波器(BPF)的数字表示。
阶段0：LPF，
阶段1-L：BPF，其中
a1是滤波器系数，Fs是采样率(例如，在100MHz范围内)，τ是电荷陷阱效应的时间常数(例如，微秒、毫秒)。时间常数可以通过观察功率放大器的电荷陷阱效应来确定。然后，可以确定a1滤波器系数。
在一些实施例中，1到N个非线性滤波器256A、256B、...256N的输出通过加法器258求和以产生低频增益项glag。低频增益项glag表示窄带频率校正增益。
在一些实施例中，低频增益项glag与经由乘法器260输入的复数基带信号相乘，以产生校正信号以校正电荷捕获效应ulag。
在一些实施例中，第一非线性网络和/或第二非线性网络至少部分地以软件实现(例如，由数字信号处理器实现为全数字解决方案)。在一些实施例中，第一非线性网络和/或第二非线性网络至少部分地在固件中实现。
具有抽取和上采样的第一非线性滤波器网络的示例架构
图3示出了根据一些实施例的包括抽取和上采样功能的第一非线性滤波器网络314的架构250。抽取使得能够在设备电路内处理数百兆赫的数据。在没有抽取的情况下，这种数据的处理可能需要非常昂贵的组件，并且需要大量的处理能力。第一非线性滤波器网络314是在RF通信系统的上下文中描述的，RF通信系统还包括数字上变频器302、第二非线性滤波器网络304、加法器306、功率放大器310和延迟匹配312。
在一些实施例中，数字上变频器302可以将信号馈送到第一非线性滤波器网络314。第一非线性滤波器网络314可以包括绝对值块316和抽取器，例如级联积分器梳状(CIC)滤波器318。来自数字上变频器302的信号可以由绝对值块316进行处理。CIC滤波器318可以抽取绝对值块316的输出，并将输出发送到1到N个非线性滤波器322，例如1到N的拉盖尔滤波器。抽取使得该架构能够将数据速率降低，例如降低100的数量级，以便在致动器中创建高效且实用的架构。
在一些实施例中，1到N个非线性滤波器322的输出可以由加法器258(在顶层视图中由加法器322图形表示)求和，以生成低频增益项glag。低频增益项可以经由诸如CIC滤波器的上采样器324进行上采样，以将信号内插回到其原始采样频率。延迟匹配320可以将来自数字上转换器302的输出的信号匹配到上转换器324的输出，并且延迟匹配320的输出(其是与第一非线性滤波器网络的输出匹配的复数基带输入时间)可以经由乘法器326与上转换器302输出相乘。延迟匹配320用于补偿通过诸如CIC滤波器之类的各种块处理数据时的延迟。
在一些实施例中，数字上变频器302还可以将信号馈送到第二非线性滤波器网络304。第二非线性滤波器网络314的输出可以经由延迟匹配312与第一非线性滤波器网络304的输出延迟匹配，延迟匹配312用于补偿通过第二非线性滤波网络304的延迟(例如，GMP)。延迟匹配312的输出可以经由加法器306被添加到第二非线性滤波器网络304的输出，并且加法器306的输出(在转换为RF之后)可以被输入到功率放大器310。
包括波峰因子缩减函数的第一非线性滤波器网络的示例架构
图4示出了根据一些实施例的第一非线性滤波器网络400的示例架构，包括峰值因子减小函数、第一延迟块和第二延迟块。4G/5G发射机通常使用峰值因子降低(CFR)功能。4G/5G发射机可以包括在用户设备中，例如移动设备或基站中。
CFR功能可以包括从输入信号的包络中去除峰值以避免或减轻功率放大器中的饱和。然而，CFR函数导致长延迟，因为信号通过CFR函数传播需要大量时间。此外，抽取器和上采样器(例如CIC)也具有延迟，这共同会导致相当大的延迟。然而，如果信号要被CFR函数和抽取器/上采样器延迟，则发射机的总延迟可能太大。为了避免或减轻这个问题，一些实施例包括将数字上变频器的输出直接发送到与第一非线性滤波器网络相关联的部件，并用CFR函数的输出处理第二非线性滤波器网络。
在一些实施例中，数字上转换器(DUC)402的输出可以由绝对值块414处理。绝对值块414将信号的包络输出到下变频器(例如CIC滤波器416)。CIC滤波器416的输出通过非线性拉盖尔滤波器进行处理，并由加法器420求和。加法器420的输出通过上变频器(例如CIC滤波器422)进行处理，以匹配DUC402提供的信号的频率。在替代实施例中，数字上转换器(DUC)402的输出可以由CFR函数404处理，并且CFR函数404的输出可以被输入到绝对值块414。
在一些实施例中，通过CFR函数404来处理DUC 402的输出。CFR函数404的输出可以被发送到第一延迟匹配块426，第一延迟匹配框426延迟CFR功能404的输出以匹配上采样器CIC 422的输出。然后，乘法器可以将CFR函数404的输出与CIC滤波器422的输出相乘。
在一些实施例中，CFR函数303的输出也可以被发送到第二非线性滤波器网络406，例如GMP滤波器。在一些实施例中，第二延迟块430延迟乘法器428的输出以匹配第二非线性滤波器网络406(例如GMP滤波器)的输出。然后，加法器408可以将第二延迟块430的输出与第二非线性滤波器网络406的输出相加。然后，加法器408的输出可以被发送到功率放大器412。
在一些实施例中，诸如第一和/或第二延迟块426、430的延迟块包括一个或多个移位寄存器。在一些实施例中，移位寄存器可以串联连接。
用于通过直接学习算法训练第一和第二非线性滤波器网络的示例架构
图5示出了根据一些实施例的用于通过直接学习算法训练第一和第二非线性滤波器网络的RF通信系统500的示例架构。RF通信系统500将功率放大器510的观测输出y与实际输入信号x进行比较，以便产生误差信号。这样，直接学习算法可以训练GMP致动器504，并且随后使用功率放大器510的输入x和输出y来训练拉奎尔致动器506。在替代实施例中，可以使用间接学习算法来训练GMP和拉奎尔致动器，例如通过使用功率放大器510的输入之间的差u(其是经由加法器508的GMP致动器504和非线性拉盖尔致动器506的组合信号)，以及应用于功率放大器510的输出的相同DPD(GMP和Laguerre)函数，y。
在一些实施例中，加法器514输出系统的输入x与功率放大器的输出y之间的差。该差值被发送到直接学习算法512，该算法根据差值确定误差信号。然后，系统可以分别训练GMP致动器504和拉盖尔致动器506。该系统可以处理输入信号x并收集数据，例如CFR块502的输出和功率放大器y的输出，以训练GMP致动器504。然后，系统可以切换状态机以建立用于训练拉盖尔致动器506的方程组。
图6A示出了根据一些实施例的用于训练GMP致动器的示例架构600。图6B示出了根据一些实施例的用于训练GMP致动器的另一示例架构600’。图7示出了根据一些实施例的用于训练拉盖尔致动器的示例架构700。
如图6A-7所示，射频通信系统可以训练GMP致动器和拉盖尔致动器。射频通信系统可以对GMP执行机构进行部分更新(例如使用图6A和6B的架构)，随后对拉盖尔执行机构进行局部更新(例如通过使用图7的架构)并随后重复GMP和拉盖尔执行器的部分更新。此外，在训练拉盖尔致动器的情况下，RF通信系统可以对训练向量进行下采样，这允许使用浅训练缓冲器来捕获训练向量以及在扩展的范围内捕获数据。例如，可以以500MHz的采样频率对4k的浅训练缓冲器进行采样，从而提供8us的有效缓冲器深度。
来自数字上变频器402的信号可以由CFR函数404处理，CFR函数404的输出可以由第二非线性滤波器网络406处理，并且加法器408的输出可以输入到功率放大器412。
在图6A和6B中，CFR函数404的输出和功率放大器412的输出用于训练GMP致动器406。CFR函数404的输出通过延迟匹配块614进行处理，以匹配CFR函数404输出与功率放大器412输出之间的延迟。延迟匹配块614的输出和功率放大器412的输出分别填充相应的捕获缓冲器612、604。
时间对准块606对准捕获缓冲器612、604的输出。这样的时间对准可以有助于补偿在功率放大器412的输出处(在RF频率)捕获的样本与在CFR 404的输出处捕获的样本(在基带频率)之间的速率差。在一些实施例中，延迟匹配块614可以在一定的精度窗口内对准输出。延迟匹配块614可以是预先配置的延迟。时间对准块606可以通过跟踪延迟的时间变化来进一步延迟信号，例如通过基于过程、供应、温度和/或老化而变化的模拟电路的延迟。时间对准块606可以是动态的，基于时间变化的跟踪进行调整。
与图6A的实施例相比，图6B的实施例还包括整数和分数延迟块620，用于在被捕获缓冲器602捕获之前向RF样本提供可调节量的延迟。延迟块602具有整数和分数延迟对准能力，并且在反馈路径中用于将观测样本与发射(参考)集对准。
参考图6A-7，系统构建GMP特征610的矩阵Xgmp，其可以包括线性项和非线性项。GMP特征610被发送到相关引擎618以处理GMP特征。相关引擎618可以确定特征Xgmp和误差向量εgmp之间的互相关向量rgε和自相关矩阵Rgmp，以应用于部分更新块616，该部分更新块可以包括解算器，例如最小二乘解算器。部分更新块616可以更新致动器，并且训练可以再次重复和/或继续训练拉盖尔致动器。
在一些实施例中，该系统可以将该过程循环多次。该系统可以捕获来自CFR函数404的输出数据和来自功率放大器412的输出数据的另一个缓冲器，生成GMP特征，确定误差，并生成另一个互相关矢量，该互相关矢量可以被添加到先前的校正和中。
在图7中，CFR函数404的输出和功率放大器412的输出用于训练拉盖尔致动器。CIC下采样器416的输出(其可以包括被抽取到较低采样率的输入信号的包络)可以在拉盖尔致动器训练中使用。此输出可由延迟匹配块724延迟，且时间对准块726可将延迟匹配块724的输出时间对准以与时间对准块708的时间对准集合匹配。
将时间对准的信号发送到捕获缓冲器728，然后将信号发送到拉盖尔特征块730以生成拉盖尔特征。捕获缓冲器的长度可以是大约5、10、50、100、500个样本的数量级。因为信号已经在CIC下采样器416的输出处被下采样，所以在捕获缓冲器处捕获的信号捕获足够长的时间的数据，以通过充电和/或放电轮廓获得采样。如本文所述，充电和放电的时间常数效应，如图1H所示，包括比典型数字预失真更长时间段内的窄带失真。
在一些实施例中，拉盖尔特征730被发送到相关引擎734以处理GMP特征以确定互相关向量r1ε和自相关矩阵Rlag，以及部分更新模块732，例如最小二乘解算器。拉盖尔特征730、相关引擎734和/或部分更新模块732可以用软件、固件和/或组合来实现。
在一些实施例中，非线性拉盖尔滤波器418的初始条件(例如v0)用于训练拉盖尔致动器。初始条件是防止方程组中的瞬态效应影响其他变量和方程，从而导致不正确的结果和解。在一些实施例中，初始状态或条件可以是预先确定的。这种方法可以适用于具有一级或两级级联拉盖尔滤波器的系统。然而，如果系统具有三个、四个、五个或更多级联拉盖尔滤波器，则方程组会变得复杂，并且在假设的初始条件下，电荷陷阱校正会变得越来越不正确。
为了减轻或消除上述缺陷，一些实施例公开了从拉盖尔过滤器致动器获取实际初始条件读数。来自非线性拉盖尔滤波器418的初始条件被延迟匹配块718延迟，并且时间对准块720可以对延迟匹配块718的输出进行时间对准。捕获缓冲器722可以捕获初始条件的样本，并且初始条件可以被发送到拉盖尔特征块730，以基于拉盖尔项的矩阵的生成来生成拉盖尔特征。非线性拉盖尔滤波器418的初始条件和初始状态将参考图8进一步描述。
在一些实施例中，CFR函数404和功率放大器412的输出之间的差用于训练拉盖尔致动器。类似于图6A和6B的实施例，CFR函数404的输出被延迟匹配714并存储在捕获缓冲器716中。功率放大器412的输出也被存储在捕获缓冲器706中。捕获缓冲器706、716的输出被时间对准708，并且经由加法器710的差被发送到相关引擎734以确定互相关向量r1ε和自相关矩阵Rlag。
在一些实施例中，经由下采样器712将CFR函数404的输出下采样N。下采样器712可以对CFR函数404的输出进行下采样以匹配包络的抽取速率(例如，块416的输出)。例如，下采样器可以从每100个样本中获取一个输入。在一些实施例中，功率放大器412的输出经由下采样器704被下采样M。下采样器704可以对功率放大器412的输出进行下采样以匹配包络的抽取速率(例如，块416的输出)。因此，到两个捕获缓冲器716和706的输入可以处于匹配的采样率。
在一些实施例中，使用下采样器代替抽取滤波器，因为下采样的信号用于拟合相关引擎734中的模型(而不是重构信号)。有利地，捕获缓冲器可以在更长的时间段内看到数据。例如，如果捕获缓冲器只能捕获10000个样本，但下采样是100倍，那么现在捕获缓冲器可以将10000个样本扩展100倍。因此，如果捕获缓冲区单独只能看到1微秒的数据，那么具有下采样的捕获缓冲区现在可以保存超过10毫秒的数据。这种下采样使系统能够捕获窄带、较慢的瞬态效应。
在一些实施例中，GMP致动器的训练(例如，图6A和6B)和拉盖尔致动器的训练(例如，图7)串联发生和/或不同时发生。因此，捕获缓冲区可以重复使用。例如，该系统可以接通功率放大器和其他硬件的电源，捕获数据并训练GMP致动器，捕获数据和训练拉盖尔致动器，并重复这两种训练。有利的是，由于某些组件的重复使用，该系统可以更小并且使用更少的组件。
确定拉盖尔致动器培训的初始条件
图8示出了根据一些实施例的用于识别拉盖尔致动器训练的初始条件的示例架构800。拉盖尔致动器822接收信号，经由绝对值块824生成信号的包络，经由校正元件826应用非线性校正(例如，通过向信号施加功率，例如信号的平方或立方)，并且使信号通过拉盖尔滤波器828、830、832。
一个或多个拉盖尔滤波器可以包括自回归项，其中每个滤波器的输出经由TX-ORX延迟820被延迟，并且在反馈回路中被馈送到拉盖尔训练模型801中。被馈送的术语是在拉盖尔训练模型801中使用的初始阶段。拉盖尔训练模型然后接收信号，并且再次经由绝对值块802生成信号的包络，经由校正元件804应用非线性校正(例如，通过向信号施加功率，例如信号的平方或立方)，并且使信号通过拉盖尔滤波器806、808、810。然而，拉盖尔训练模型801的拉盖尔滤波器806、808、810接收初始条件，其中通过等式812、816和加法器814、818对初始条件进行加权。Vkl DPD是致动器内部状态。DPD是训练模型的内部状态。vkl(n-D)＝vklz-Dis是拉盖尔滤波器先前的内部状态。z-D是时间延迟。拉盖尔致动器的第0阶段初始化为/>其余阶段初始化为/>术语/>用于生成拉盖尔特征，如本文所述，如图7所示。
同时培训GMP和拉盖尔执行机构
图9示出了根据一些实施例的RF通信系统900同时训练GMP和拉盖尔致动器的示例架构。在一些实施例中，RF通信系统可以在不使用该架构进行下采样的情况下训练拉盖尔致动器。射频通信系统可以在很长一段时间内从拉盖尔致动器获取数据。捕获缓冲区将在比先前图的缓冲区更长的时间段内捕获更多的数据。例如，RF通信系统可以捕获数百兆赫的数据，这可以填充缓冲区并在数十微秒的数据窗口上进行训练。然后，RF通信系统可以一次又一次地重新训练拉盖尔致动器，有效地扫描毫秒的数据窗口。在一些实施例中，采样频率可以在10-500MHz之间。在一些实施例中，拉盖尔致动器可以在100纳秒至1毫秒、1毫秒至10毫秒等之间的时间窗口内进行训练。
非线性拉盖尔滤波器418的输出、CFR函数404和功率放大器412的输出由延迟匹配块910、902和时间对准块912、906获取并对准。捕获缓冲器904、908捕获数据。通过加法器909确定CFR函数404的输出和功率放大器412的输出之间的差。来自加法器909的差信号被发送到GMP特征生成器916、拉盖尔特征生成器914和CIC延迟匹配块918。拉盖尔特征生成器914还从时间对准块912接收初始条件。GMP特征生成器916和拉盖尔特征生成器914生成相应的多项式，并将多项式发送到相关引擎924。相关引擎618可以确定用于GMP致动器的互相关向量rgε和自相关矩阵Rgmp，以及用于拉盖尔致动器的互相关性向量r1ε和自相关性矩阵Rlag。拉盖尔内部状态920是上面关于图8解释的初始化函数，其中致动器的内部状态被识别并转换为拉盖尔自适应的初始状态。
用两个非线性滤波网络校正低失真和宽带失真
图10示出了根据一些实施例的RF通信系统1000，包括第一非线性滤波器网络和第二非线性滤波器网络，第一非线性滤波器网包括用于校正窄带失真的FIR滤波器，第二非线性滤波网包括用于校正宽带失真的FIR过滤器。第一非线性滤波器网络1012可以包括第一非线性致动器，第二非线性滤波器可以包括第二非线性致动器1014。第一非线性滤波器网络1012可以与第二非线性滤波器网络1014并联。第一非线性滤波器网络1012可以包括GMP致动器、拉盖尔致动器等。第二非线性滤波器网络1014可以包括GMP致动器、拉盖尔致动器等。第一非线性滤波器网络1012和第二非线性滤波器网络1014的输出可以由加法器1016相加，并且组合的信号可以被发送到功率放大器1002。
在一些实施例中，系统1000可以进一步包括反馈致动器1008，该反馈致动器还包括与第二非线性滤波器网络1020并联的第一非线性滤波器网络1018。反馈致动器1008可以接收用于拟合逆模型的功率放大器1002的输入和输出。功率放大器1002的输出可以被馈送到另一个第一非线性滤波网络1018和另一个第二第一非线性滤波器网络1020。加法器1022将另一个第一非线性滤波器网络1018和另一个第二非线性滤波器网络1020的输出相加。然后，通过另一加法器1010将功率放大器1002的输入减去加法器1022的输出。加法器1010的输出通过最小二乘模块1006进行处理。最小二乘模块1006的输出由另一个第二非线性滤波器网络1018使用。系统1000可以使用除最小二乘模块1006之外的其他解算器。
在一些实施例中，第一非线性滤波器网络1012可以具有特定的采样率，以通过在较长时间约束上捕获采样来校正窄带失真。第二非线性滤波器网络1014可能必须具有更高的采样率以校正更高频率的噪声。
用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的示例实施例
图11示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。系统1100包括数字上转换器(DUC)402(输出输入信号x)、峰值因子减小(CFR)块404、广义存储多项式(GMP)致动器406、第一加法器408、绝对值块414、下采样级联积分器梳状(CIC)滤波器416、非线性拉盖尔滤波器418(并联)、第二加法器420、内插CIC滤波器422、第三加法器428、第一延迟匹配块426、第二延迟匹配块432、数模转换器411、功率放大器412、模数转换器413、抽取器704(乘M)、第一捕获缓冲器706、时间对准块708、差分块710、，抽取器712(乘N)、延迟匹配块714、第二捕获缓冲器716、延迟匹配框724、时间对准块726、第三捕获缓冲器728、延迟匹配块718、时间对准框720、第四捕获缓冲器722、拉盖尔特征块730、部分更新模块732和相关引擎734。
在图示的实施例中，来自数字上转换器402的数字发射数据(由输入信号x表示)由CFR函数404处理。在cress因子降低之后，数字发射数据由GMP致动器406处理，GMP致动器406的输出由拉盖尔处理调整以补偿下游功率放大器412的电荷捕获效应。
如图所示，功率放大器412的输出功率观测的数字表示被捕获(使用模数转换器413)，被M下采样(使用块704)，并且被使用第一捕获缓冲器706捕获。此外，CFR块404的输出被下采样N(使用块712)，延迟匹配到功率放大器观测值(使用块714)，然后被捕获缓冲器716捕获。
时间对准块708对准第一捕获缓冲器706的输出和第二捕获缓冲器716的输出。这样的时间对准可以有助于补偿在功率放大器412的输出处捕获的样本(在沿发射链的各种块的延迟之后的RF频率处)与在CFR 404的输出处(在基带频率处且在沿发射链路的较早点处)捕获的样本之间的时序差。
在一些实施例中，延迟匹配块714可以在一定的精度窗口内对准输出。例如，延迟匹配块714可以是预配置的延迟。时间对准块706可以通过跟踪延迟的时间变化来进一步延迟信号，例如通过基于过程、供应、温度和/或老化而变化的模拟电路的延迟。时间对准块706可以是动态的，基于时间变化的跟踪进行调整。
在所示实施例中，CFR块404的输出和功率放大器412的输出用于训练拉盖尔致动器。CIC抽取器416的输出(其可以包括被抽取到较低采样率的输入信号的包络)也可以用于拉盖尔致动器训练。此输出可由延迟匹配块724延迟，且时间对准块726可将延迟匹配块724的输出时间对准以与时间对准块708的时间对准集合匹配。将时间对准的信号发送到第三捕获缓冲器728，然后将信号发送到拉盖尔特征块730以生成拉盖尔特征。捕获缓冲器的长度可以是大约5、10、50、100、500个样本的数量级。因为信号已经在CIC抽取器416的输出处被下采样，所以在捕获缓冲器处捕获的信号捕获足够长的时间的数据，以通过充电和/或放电轮廓获得采样。充电和放电的时间常数效应包括在比典型数字预失真更长的时间段内的窄带失真。
在一些实施例中，拉盖尔特征730被发送到相关引擎734以处理GMP特征以确定互相关向量r1ε和自相关矩阵Rlag，以及部分更新模块732，例如最小二乘解算器。拉盖尔特征730、相关引擎734和/或部分更新模块732可以用软件、固件和/或组合来实现。
在一些实施例中，非线性拉盖尔滤波器418的初始条件(例如，v0)用于训练拉盖尔致动器。初始条件是防止方程组中的瞬态效应影响其他变量和方程，从而导致不正确的结果和解。在一些实施例中，初始状态或条件可以是预先确定的。这种方法可以适用于具有一级或两级级联拉盖尔滤波器的系统。然而，如果系统具有三个、四个、五个或更多级联拉盖尔滤波器，则方程组会变得复杂，并且在假设的初始条件下，电荷陷阱校正会变得越来越不正确。
为了减轻或消除上述缺陷，一些实施例公开了从拉盖尔过滤器致动器获取实际初始条件读数。来自非线性拉盖尔滤波器418的初始条件被延迟匹配块718延迟，并且时间对准块720可以对延迟匹配块718的输出进行时间对准。第四捕获缓冲器722可以捕获初始条件的样本，并且初始条件可以被发送到拉盖尔特征块730，以基于拉盖尔项的矩阵的生成来生成拉盖尔特征。
在一些实施例中，CFR函数404和功率放大器412的输出之间的差用于训练拉盖尔致动器。CFR函数404的输出被抽取，延迟延迟匹配714并存储在捕获缓冲器716中，而功率放大器412的输出被抽选并存储在捕捉缓冲器706中。捕获缓冲器706、716的输出被时间对准708，并且经由差分块710的差被发送到相关引擎734以确定互相关向量r1ε和自相关矩阵Rlag。
抽取器712可以将CFR函数404的输出下采样N以匹配包络的抽取速率(例如，块416的输出)。例如，下采样器可以从每100个样本中获取一个输入。另外，抽取器704可以将功率放大器412的输出下采样M，以匹配包络的抽取率(例如，块416的输出)。因此，到两个捕获缓冲器706和716的输入可以处于匹配的采样率。
通过抽取捕获缓冲器，可以在更长的时间段内看到数据。例如，如果捕获缓冲器只能捕获10000个样本，但下采样是100倍，那么现在捕获缓冲器可以将10000个样本扩展100倍。因此，如果捕获缓冲区单独只能看到1微秒的数据，那么具有下采样的捕获缓冲区现在可以保存超过10毫秒的数据。这种下采样使系统能够捕获窄带、较慢的瞬态效应。
在图11中，数据采集和拉盖尔自适应的流程用虚线表示。
图12示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。系统1200包括DUC 402、CFR块404、广义存储多项式(GMP)致动器406、第一加法器408、绝对值块414、下采样CIC滤波器416、非线性拉盖尔滤波器418(并联)、第二加法器420、内插CIC滤波器422、第三加法器428、第一延迟匹配块426、第二延迟匹配块432、数模转换器411、功率放大器412、模数转换器413、第一捕获缓冲器706、时间对准块708、第一对准后抽取器707、第二对准后抽取者709、差分块710、第二捕获缓冲器716、延迟匹配块718、时间对准块720、第三捕获缓冲器722、拉盖尔特征块730、部分更新模块732、，以及相关引擎734。
与图11的系统1100相比，图12的系统1200在数据捕获缓冲器706和716捕获数据之前省略了下采样器704(按M)和下采样器712(按N)。
因此，基于时间对准从转换为射频发射信号之前的数字发射数据(数模转换器411的输出)获得的第一组观测值和从放大射频发射信号的功率放大器412的输出获得的第二组观测值来训练拉盖尔致动器。此外，第一组观测值和第二组观测值是在没有抽取的情况下获得的。相反，抽取是在定时对准之后提供的。通过以这种方式实现DPD系统，信号数据不会因抽取而丢失，并且实现了观测组之间更精确的定时对准。
显示了硬件和软件的一个示例分区，在硬件中实现了实线的功能，在软件中实现了虚线的功能(在微处理器、现场可编程门阵列等处理器上运行)。然而，其他分区也是可能的。
图13示出了用于训练拉盖尔致动器的数据捕获的另一个实施例。
图13的系统1300提供了CIC抽取器416的输出估计，从而消除了第三捕获缓冲器722。因此，CIC延迟匹配块1302、绝对值块1304和CIC抽取器1306用作信号包络的CIC抽取的近似值。
图14显示了一个图表，描绘了将传输帧划分为离散捕获的一个示例，以帮助训练拉盖尔致动器来处理信号转换。
通过将整个帧(例如，140个符号)划分为离散捕获(例如，每三帧一次或其他适当数量的帧)，即使在数据捕获之前没有提供抽取，也可以在拉盖尔训练中检测并考虑信号的转变。相反，当使用抽取器时，单个捕获可以覆盖多个符号，从而考虑这样的信号转换。
示例实施例补偿功率放大器斜坡上升
相对于功率放大器稳定后的稳态操作，功率放大器在通电后不久(例如，刚刚启用后)可以表现出不同的性能特性。这种功率放大器效应可以由多种因素引起，例如功率放大器自加热。例如，功率放大器在冷却时的初始操作可以相对于功率放大器在达到稳态操作温度之后的操作而变化。
在某些应用中，功率放大器打开很长一段时间，然后关闭很长时间。例如，对于使用时分双工(TDD)的基站或移动设备，功率放大器可以在发送时隙导通，在接收时隙关断。
本文中的DPD系统可以被实现为补偿功率放大器的性能在导通之后相对于稳态的瞬态变化。例如，本文的任何实施例都可以用于存储DPD的多组系数(包括用于电荷捕获DPD的系数)。此外，DPD系统可以被配置为在功率放大器导通后不久(例如，在功率放大器接通后的时间段T内)使用一组系数，并且在稳定状态下(例如，周期T之后)使用第二组系数。
通过使用DPD的两组(或更多)系数，功率放大器可以更有效地线性化，包括初始或启动操作和稳态操作。
本文中的任何实施例都可以用多组DPD系数来实现，这些DPD系数根据功率放大器被开启/启用的时间来选择性地使用(和训练)。
结论
在上文中，将理解的是，任何一个实施例的任何特征都可以与任何一个其他实施例的任意其他特征组合或替换。
本公开的各方面可以在各种电子设备中实现。电子设备的示例可以包括但不限于消费电子产品、消费电子产品的部件、电子测试设备、诸如基站之类的蜂窝通信基础设施，等等。电子设备的示例可以包括但不限于，诸如智能电话的移动电话、诸如智能手表或耳机的可穿戴计算设备、电话、电视、计算机监视器、计算机、调制解调器、手持式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数字助理(PDA)、微波炉、冰箱、诸如汽车电子系统的车辆电子系统、立体声系统、DVD播放器、CD播放器、诸如MP3播放器的数字音乐播放器、收音机、摄像机、诸如数码相机的相机、便携式存储芯片、洗衣机、烘干机、洗衣机/烘干机、外围设备、时钟等。此外，电子设备可以包括未完成的产品。
除非上下文另有明确要求，否则在整个说明书和权利要求书中，词语“包括”、“包含”、“含有”和类似词语应在包容性的意义上解释，而不是排他性或详尽的意义；也就是说，在“包括但不限于”的意义上。本文中通常使用的“耦合”一词指的是两个或多个元件，它们可以直接连接，也可以通过一个或更多个中间元件连接。同样，本文中通常使用的单词“连接的”指的是两个或多个元件，它们可以直接连接，也可以通过一个或更多个中间元件连接。此外，在本申请中使用的词语“此处”、“上面”、“下面”和具有类似含义的词语应指本申请的整体，而不是本申请的任何特定部分。在上下文允许的情况下，上述详细说明中使用单数或复数的词语也可以分别包括复数或单数。“或”一词指的是两个或多个项目的列表，该词涵盖了对该词的所有以下解释：列表中的任何项目、列表中的所有项目以及列表中项目的任何组合。
此外，本文中使用的条件语言，例如“可以”、“可能”、“或许”、“例如”、“诸如”等，除非另有特别说明，或者在所使用的上下文中以其他方式理解，通常旨在传达某些实施例包括而其他实施例不包括某些特征，元素和/或状态。因此，这种条件语言通常并不意味着特征、元件和/或状态以任何方式是一个或多个实施例所需要的，或者这些特征、元件或状态是否包括或将在任何特定实施例中执行。
虽然已经描述了某些实施例，但是这些实施例仅通过示例的方式呈现，并不旨在限制本公开的范围。事实上，本文所描述的新颖装置、方法和系统可以以各种其他形式体现；此外，在不脱离本公开的精神的情况下，可以对本文所描述的方法和系统的形式进行各种省略、替换和改变。例如，虽然块以给定的布置呈现，但是替代实施例可以利用不同的组件和/或电路拓扑来执行类似的功能，并且可以删除、移动、添加、细分、组合和/或修改一些块。这些块中的每一个可以以各种不同的方式来实现。上述各种实施例的元件和动作的任何合适的组合都可以被组合以提供进一步的实施例。上述各种特征和过程可以彼此独立地实现，或者可以以各种方式组合。本公开的特征的所有可能的组合和子组合旨在落入本公开的范围内。

Claims (20)

1.一种射频(RF)通信系统，包括：
发射机，被配置为接收输入发射信号并输出RF发射信号；和
功率放大器，被配置为放大所述RF发射信号，其中所述发射机包括数字预失真(DPD)系统，所述数字预失真系统被配置为处理所述输入发射信号以预失真所述RF发射信号，所述DPD系统包括沿着第一信号路径的第一非线性滤波器和沿着与所述第一信号路径并联的第二信号路径的第二非线性滤波器，其中所述DPD系统被配置为基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和从所述RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
2.根据权利要求1所述的RF通信系统，其中所述第二非线性滤波器补偿所述功率放大器的电荷俘获效应。
3.根据权利要求1或2所述的RF通信系统，其中所述第二非线性滤波器是拉盖尔致动器。
4.根据任一前述权利要求所述的RF通信系统，其中所述第一非线性滤波器是广义记忆多项式(GMP)致动器。
5.根据任一前述权利要求所述的RF通信系统，其中所述第一组观测值和所述第二组观测值在没有任何抽取的情况下被捕获。
6.根据任一前述权利要求所述的RF通信系统，其中所述DPD系统包括被配置为捕获所述第一组观测值的第一捕获缓冲器、被配置为捕捉所述第二组观测值的第二捕获缓冲器、以及被配置为对所述第一捕获缓冲器的输出和所述第二捕获缓冲器的输出来进行时间对准的时间对准块。
7.根据权利要求6所述的RF通信系统，其中所述DPD系统被配置为在时间对准之后基于所述第一捕获缓冲器的输出和所述第二捕获缓冲器的输出来之间的差来更新所述第二非线性滤波器的多个特征。
8.根据权利要求6或7所述的RF通信系统，其中所述DPD系统还包括沿着所述第二信号路径的级联积分器梳(CIC)抽取器，其中所述DPD系统被进一步配置为基于对所述CIC抽取器的输出的估计来更新所述第二非线性滤波器的多个特征。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的RF通信系统，其中所述DPD系统还包括第三捕获缓冲器，所述第三捕获缓存器被配置为从所述第二信号路径捕获第三组观测值。
10.根据任一前述权利要求所述的RF通信系统，其中所述DPD系统还包括与所述第一非线性滤波器级联的峰值因子降低(CFR)电路，所述第一组观测值从所述CFR电路的输出捕获。
11.一种发射机，包括：
沿着第一信号路径的第一非线性滤波器，被配置为处理输入发射信号；
沿着第二信号路径的第二非线性滤波器，被配置为处理所述输入信号，其中所述第一信号路径和所述第二信号路径并联，并且操作以生成数字预失真的输入发射信号；
沿着第三信号路径的数模转换器，被配置为处理数字预失真的输入传输信号以生成射频(RF)发射信号；和
训练系统，被配置为基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和在由功率放大器放大之后从所述RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
12.根据权利要求11所述的发射机，其中所述第一非线性滤波器是广义记忆多项式(GMP)致动器，并且所述第二非线性滤波器是拉盖尔致动器。
13.根据权利要求11或12所述的发射机，其中所述第一组观测值和所述第二组观测值在没有任何抽取的情况下被捕获。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的发射机，还包括被配置为捕获所述第一组观测值的第一捕获缓冲器、被配置为捕捉所述第二组观测值的第二捕获缓冲器、以及被配置为对所述第一捕获缓冲器的输出和所述第二捕获缓冲器的输出来进行时间对准的时间对准块。
15.根据权利要求14所述的发射机，其中所述DPD系统被配置为在时间对准之后基于所述第一捕获缓冲器的输出和所述第二捕获缓冲器的输出来之间的差来更新所述第二非线性滤波器的多个特征。
16.根据权利要求14或15所述的发射机，其中所述DPD系统还包括沿着所述第二信号路径的级联积分器梳状(CIC)抽取器，其中所述DPD系统进一步被配置为基于对所述CIC抽取器的输出的估计来更新所述第二非线滤波器的多个特征。
17.根据权利要求14至16中任一项所述的发射机，其中所述DPD系统还包括第三捕获缓冲器，被配置为捕获来自所述第二信号路径的第三组观测值。
18.根据权利要求11至17中任一项所述的发射机，其中所述DPD系统还包括与所述第一非线性滤波器级联的峰值因子降低(CFR)电路，所述第一组观测值从所述CFR电路的输出捕获。
19.一种数字预失真的方法，该方法包括：
使用数字预失真系统的第一非线性滤波器和第二非线性滤波器对输入发射信号进行数字预失真以生成射频(RF)发射信号，所述第一非线性滤波器沿着第一信号路径，并且所述第二非线性滤波器沿着与所述第一信号路径平行的第二信号路径；
使用功率放大器放大所述RF发射信号；以及
基于从所述第一信号路径捕获的第一组观测值和在功率放大器放大之后从RF发射信号捕获的第二组观测值来训练所述第二非线性滤波器。
20.根据权利要求19所述的方法，其中所述第一组观测值和所述第二组观测值在没有任何抽取的情况下被捕获。
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