JP2006157901A - 校正装置及び線形補正器校正方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】第1校正周波数発生器210からの第1アナログ信号と第2校正周波数発生器212からの第2アナログ信号とをアナログ加算器214により加算する。アナログ・デジタル変換器200は加算器214からのアナログ出力をデジタル出力に変換する。線形補正器100は、ADCからのデジタル出力をn次(n:2以上の整数)の各々における複数のフィルタに供給し、これらフィルタの出力を掛け算してn次のフィルタ積を求め、n次の総てのフィルタ積の和を発生する。取り込みメモリ208は、ADCからのデジタル出力を受ける。プロセッサ204が校正周波数発生器を制御し、メモリのデータを読み取り、線形補正器のフィルタ係数をプログラムする。
【選択図】図6
Description
また、本発明は、線形補正器を校正する方法であって;出力端を有する信号処理システム(200)に第1波形(210の出力)及び第2波形(212の出力)を入力し;信号処理システムからの出力された第1波形及び第2波形の相互変調及び高調波成分を取り込んで分析し;歪モデルと相互変調及び高調波成分に基づき目的関数の最小を決めることにより、デバイスの出力を受ける線形補正器(100)に用いるフィルタの振幅及び位相応答を求め;振幅及び位相応答に基づき1組のフィルタ係数を計算することを特徴とする。
ωm=2πfm=2πmF=2πmfs/L (式7)
xc(t)=Pc-1sin(ωc-1(t+λc-1))+Qc+1sin(ωc+1(t+λc+1)) (式8)
なお、λcは、周波数インデックスcにおける遅延である。この校正方法の実施例において、振幅{Pc-1,Qc+1}は、改善したIMの校正結果に類似している。その後の校正段にて、いくつかの小さな差を除去できる。校正方法の実施例において、校正周波数がADC入力ダイナミック・レンジの多くの部分を校正できるように、これら校正周波数を選択する。そして、LのM倍(整数倍)の隣接したA/D出力サンプルを取り込む。M番目毎のサンプルの各々を平均化して、t=0、・・・L−1に対する低ノイズy(t)を得る。なお、Lは、上述のステップ410にて得た基本データ記録長である。この形式の簡単な平均化は、非常に高速であり、MLの大きな値(百万サンプル以上も可能)に対して迅速な処理が可能となる。Lが小さくなり過ぎないように、又は、分析周波数が大きく離れ過ぎないように、Lを選択しなければならない。Lの大きな値は、必要以上に多くの校正周波数データを発生するので、アルゴリズムが遅くなり、校正動作が一層遅くなる。L=210=1024の値を用いて良好な結果を得た。
w(mi)=mi mod L (式9)
alias(mi)=min(w(mi), L-w(mi)) (式10)
ここで、min()は、その入力値の最小の方である。よって、0<=alias(m)<=L/2である。miからalias(mi)までの再マッピングを単に用いて、所定整数mi及びLに対する任意の歪周波数競合(矛盾)を検出する。競合検出を最も簡単に行うには、総ての高調波及びIM周波数インデックスを発生し、上述の式9及び式10で示したように各周波数インデックスをマッピングし、その結果のエリアシング周波数インデックス値を数学的にソートする。同じ再マッピング周波数インデックス値を有する隣接の周波数インデックスが見つかるかもしれない。競合が見つかると、cのその値では測定を行わない。Lが2のべき数でcが偶数ならば、{c−1、C+1}は、常に、比較的に重要である。よって、競合は、エリアシング周波数にて発生する。しかし、競合は、通常めったにない。例えば、3次のシステムにおいて、c=L/4のときのみ競合が生じる。この場合、相互変調成分は、2(L/4−1)+(L/4+1)=3L/4−1であり、そのエリアシング周波数は、L−(3L/4−1)=L/4+1であり、これが入力周波数である。同様に、(L/4−1)+(2L/4+1)=3L/4+1のエリアシングがL/4−1で、これが入力周波数である。
λ=φ/ω (式18)
で示すように関連するので、式7のωmに代入し、公称周波数(即ち、fs=1)を用いると、モデル式13、16又は17の任意の式を周波数インデックスの項に書き直せる。例えば、式16は、次のように書き替えることができる(式19)。
xc = {Kc, B1, c+1, B2,c+1, λ1,c, λ2,c} (式25)
x=xkにて、gk = ∇e2,c(x) (式26)
x=xkにて、Sk = (∇2e2,c(x))-1 (式27)
グラジエント・ベクトル及び逆ヘッシアンを評価することにより、目的関数を最小化するのに用いるサーチ方向(dk)を得ることが可能になる。ここで、サーチ方向は、次のようになる。
dk = -SkGk (式28)
pk = Skγk
qk = δk Tγk
rk = pkδk T = Skγkδk T (式31)
Sk(矩形マトリクス)は、逆ヘッシアンのk番目の近似であり、S0=Iは理想的なマトリクスである。上付文字Tは転置行列である、即ち、δk Tはδkの転置行列である点に留意されたい。また、列ベクトルは次のようになる。
γk = gk+1 gk (式32)
ここで、gkは、式26から前もって得たグラジエント・ベクトルである。次の反復の新たな解法ベクトル見積りxk+1は、以前のxkに適用される補正列ベクトルδkにより与えられる。
xk+1 = xk + δk (式33)
e2(xk+1) = e2(xk + δk) = e2 (xk + αk dk) (式34)
これは、オリジナル課題の次元に関係なく、αkの1次元の最適化課題である。よって、この特定形式の式を解くことは、ライン・サーチとして知られている。
δk = xk+1 xk = αkdk (式35)
B = eu(Random-1/2) (式36)
Randomは、0から1までのランダムな実数値である。u=0.1の値は、実際のADCデータ上で良好に作用する。角度φは、次のレンジ内でランダムに発生できる。
−π<=φ<π (式37)
そして、式18を用いる既知の周波数における式19の遅延に角度を変換できる。
Rc = Qc+1/Pc-1 (式38)
は、xのBパラメータが過大評価される量を与える。したがって、式25のxのパラメータをn次校正用に補正して、以下に示す新たなベクトルXcを与える。
Xc = {Kc/Pc-1 n, B1,c+1/Rc, B2,c+1/Rc, λ1,c, λ2,c} (式39)
Amplc = (Kc/Pc-1 n)1/n = Kc 1/n/Pc-1 (式40)
18、24 乗算器
28 加算器
29 減算器
100 線形補正器
102、104、106、108、110、112、140、142、144、146、160、162、164 フィルタ
120、122、148、166 乗算器
124 加算器
190 補償済みADC
192 ADCモジュール
200 ADC(信号処理システム)
202、206 選択スイッチ
204、216 プロセッサ
208 取り込みメモリ
210、212 周波数発生器(アナログ信号発生器)
214 アナログ加算器
Claims (2)
- 第1アナログ信号を発生する第1アナログ信号発生器と、
第2アナログ信号を発生する第2アナログ信号発生器と、
上記第1アナログ信号発生器及び上記第2アナログ信号発生器に接続され、上記第1アナログ信号及び上記第2アナログ信号を加算してアナログ出力を発生するアナログ加算器と、
上記アナログ出力を受け、デジタル出力を発生するアナログ・デジタル変換器と、
上記デジタル出力を受け、フィルタ積の和を発生する線形補正器と、
上記デジタル出力を受ける取り込みメモリと、
上記第1信号発生器及び上記第2信号発生器を制御し、上記取り込みメモリのデータを読み取るように接続されると共に、上記線形補正器に接続されて上記フィルタ積用のフィルタ係数をプログラムするプロセッサと
を具えた校正装置。 - 線形補正器を校正する方法であって、
出力端を有する信号処理システムに第1波形及び第2波形を入力し、
上記信号処理システムからの出力された上記第1波形及び上記第2波形の相互変調及び高調波成分を取り込んで分析し、
歪モデルと上記相互変調及び高調波成分に基づき目的関数の最小を決めることにより、デバイスの出力を受ける線形補正器に用いるフィルタの振幅及び位相応答を求め、
上記振幅及び位相応答に基づき1組のフィルタ係数を計算する
ことを特徴とする線形補正器校正方法。
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