JP2013157955A - 信号処理システムおよび信号処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】クリッピングノイズおよびHPA出力信号における非線形信号ひずみの両方を扱う信号処理システムと方法が提供される。
【解決手段】信号処理システムが提供される。信号処理システムは、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、ピーク電力対平均電力低減処理によって生じる帯域外スペクトルを抑圧するプレディストータの関数を決定し、増幅器の非線形性を補償するために、低減されたクリッピングノイズを有し、歪まされている、増幅器の入力信号を生成するために用いられる、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)、および、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和によって定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムと、を含む。
【選択図】図６

Description

本発明は、低減されたピーク電力対平均電力比を有する通信信号に対する信号処理システムおよび方法に関する。
近年、広帯域符号分割多重アクセス（Ｗ−ＣＤＭＡ）、ワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（ＷｉＭＡＸ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）等のような無線通信での高効率デジタル送信が広く用いられるようになってきた。そのような現代の通信システムでは、送信された信号はワイドバンドとなり、よってこれらの信号は高いピーク電力対平均電力比（PAPR）を有する。PAPRは、通信信号の平均に対する通信信号のピークの比として定義される。
一般に、線型電力増幅器は、PAPRが減少するにつれ、より効率的な電力効率を有する。高い電力増幅を有するが高い電力振幅よりはるかに小さい平均レベルを有し得る電力増幅器は、より低いPAPRを有する所定の平均電力レベルを出力するのに必要であろう電力より高い電力を消費し得る。
通常、信号のPAPRは高電力増幅器（HPA）で信号の送信前増幅のクリッピングにより低減され得る。すなわち、PAPR低減ユニットはピーク振幅のクリッピングによって信号のPAPRを低減するために備えられ得る。PAPR低減ユニットで信号の増幅前のある種のPAPR低減は、コストの低減および電力効率の改善などの利点となり得る。しかしながら、ほとんどのPAPR低減ユニットでのそのような信号のピーク振幅のクリッピングは、HPAに入力される、PAPR低減ユニットからの出力信号にクリッピングノイズが混入し得る。よって、HPAの入力信号に含まれるクリッピングノイズは、増幅され得る。したがって、HPA出力信号は、このクリッピングノイズで擾乱されるようになる。HPA出力端子におけるクリッピングノイズは、スペクトル再成長（regrowth）を増大させ帯域外スペクトル放射を引き起こす。
信号の送信前増幅は現代の通信システムにおける情報伝達に関連する主要コストの一つを含み得る。一般に、パッケージコストは低電力増幅に対して主要なコストであり、追加コストは、高いピーク電力増幅に対して指数関数的に増加し得る。この理由のため、現代の通信システムでは、送信される信号のピーク振幅はできるだけ低減することは重要であろう。これはクリッピングを不可避にする他の理由の一つである。
増幅器の非線形性は入力信号エネルギーを非線形スペクトルエネルギーに変換し得る。したがって、増幅器への入力信号のピーク振幅を、増幅の線形領域の上限を超えないようにだけ制限する必要があろう。増幅器が現実的な限界まで線形化されれば、望ましくない非線形スペクトルコンポーネントの生成は、増幅器への入力信号のピーク振幅のクリッピングによって減少し得る。
ピーク低減処理に対する要望は、いわゆる無線通信システムに対するマルチチャンネル信号（ＭＣＳ）波形において強調されることがある。さらに、幾つかの重要なワールドワイド無線標準（たとえば、８０２．１１（ＷｉＦｉ）および８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）は、多くの狭帯域コンポーネントの並列伝送を用いる直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ）を採用してきた。ＯＦＤＭ信号は隣接チャンネル間にスペクトル間隔がなく、連続的送信というよりむしろショートバースト送信である。ＷｉＭＡＸ波形は、多くのユーザに割り当てられる数百チャンネルのＯＦＤＭ波形を含むベースステーション送信を用いる。多くのＯＦＤＭチャンネルの大きな電力ピーク変化は、たとえば、各ユーザに対して割り当てられる各々のチャンネルのエラーベクトル振幅に対する制限を満足するためにピーク低減処理の必要に導き得る。
通信信号のピーク振幅を低減するための幾つかの既知の技術が存在する。これら技術の一つはクリップアンドフィルタアプローチであり、通信信号は「クリッパ」（すなわち、ハード・リミッタ）を通過し、次に、規定されたスペクトル拘束を満足するためにクリップされた通信信号をフィルタする。このアプローチは、ＯＦＤＭ信号のピーク低減のために広く用いられている。クリップ処理は、帯域内および帯域外ノイズをクリップされた通信信号に入り込ませ、クリップされた通信信号をその理想的形状から異なるものとする。クリップ処理中に生成された帯域外ノイズは、スペクトル拘束によって許された量を超えるスペクトル再成長を引き起こす。クリップされた通信信号内の帯域外ノイズをフィルタするフィルタ処理は、スペクトル制限を満足するようにするし得る。しかしながら、一般に、クリッピング閾値はたとえば、エラーベクトル振幅に対する制限に合致するように比較的高い値に設定され、クリップアンドフィルタアプローチはそれほど有効ではなくなることがある。そして、クリップアンドフィルタアプローチでのクリップ処理は、帯域外フィルタリングによって除去できない非線形干渉を導入する。
さらに、信号のピーク振幅と増幅器特性（以下では増幅器曲線とも呼ぶ）の間の関係は、通信システムの高電力増幅器（HPA）の重要な特性の一つであり得る。一般に、有効な電力増幅器は入力電力と出力電力の間に非線形関係を示し得る。低レベルの入力電力に対しては、増幅器の出力電力は線形的に入力電力に依存する。しかしながら、高レベルの入力電力に対しては、増幅器の出力電力は超えることができない上限で飽和し得る。入力電力と出力電力間の非線形関係は、増幅器の出力電力が飽和する飽和点付近に現れる。飽和点付近の増幅器の動作（つまり、非線形モードの動作）は、入力信号のスペクトル曲線の形状を歪ませる非線歪みを生成する結果となる。HPAの非線形歪みのレベルを減少するために、プリデュストーション技術が非線形効果を減少するために提案されている。
携帯通信システムにおいては、入力電力と出力電力間の非線形関係は、送信周波数の近傍の周波数スペクトルにおいてサイドローブを上昇させ、隣接周波数チャネルへの漏れや、隣接チャネル干渉が起こる。漏洩電力は、隣接チャネル漏洩比（ACLR）あるいは、隣接チャネル電力比（ACPR）として説明される。ACLRは、通常、チャネルの電力の隣接漏洩電力との比として定義される。漏洩電力は、他のチャネルにとってノイズである。
メモリ効果は、現在の通信システムの電力増幅器に関連した他の現象である。「メモリ効果」という語句は、現在のサンプルのみではなく、以前の信号のサンプルにも依存性があると言う事を意味している。メモリ効果は、電力増幅器の出力信号の中心スペクトル周辺の非対称スペクトルとして現れる。言い換えれば、信号の所望のスペクトルは、完全に対称的であるが、歪みによる寄生的スペクトルは、信号スペクトルの中心に対し非対称的である。
米国特許２０１１／００９２１７３
J. Armstrong, "New OFDM peak-to-average power reduction scheme," inProceedings of IEEE on Vehicular Technology, (IEEE, 2001), pp 756-760 Lei Ding et al., "A Robust Digital Baseband Predistorter Constructed Using Memory Polynomials," IEEE Transaction On Communications, Vol. 52, No 1, Jan. 2004 R. Marsalek, P. Jardin, and G. Baudoin, "From Post-Distortion to Pre-Distortion for Power Amplifiers Linearization, " IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, VOL. 7, NO. 7, JULY 2003
一般に、HPAは、非線形モードで動作しており、したがって、出力信号における帯域外スペクトル成分のレベルを増加する。プレディストータ（PD）は、HPAの出力における帯域外スペクトルのレベルを適切に維持するために、クリッピングノイズによるこれらの非線形歪み、すなわち、帯域外成分を抑圧する。しかし、PAPR低減による残留帯域外スペクトルは、PAPR低減された信号（すなわち、帯域外スペクトルの高いレベルの信号）が、PDの参照信号として機能するので、従来のPDでは、抑圧する事ができなかった。すなわち、クリッピングノイズによって歪んだ信号が、プレディストータ（PD）の参照信号となる。したがって、帯域外成分の残留レベルは、特定のPDアーキテクチャにも関わらず、毎回HPAに存在し、PDが、非線形性を扱うために参照信号を前置歪み、あるいは、線形化できるときにも、クリッピングノイズによる、帯域外スペクトルの高いレベルが、HPAの出力に直接現れる。
帯域外スペクトルの高いレベルは、通信システムの隣接帯域間で干渉を引き起こす。通常、帯域外スペクトルのレベルは、隣接チャネル漏洩比（ACLR）パラメータによって特徴付けられる。したがって、ACLRのレベルと、帯域外放射は、できるだけ低くなければならない。
したがって、クリッピングノイズと、HPA出力信号における非線形信号歪みの両方を扱う事のできる信号処理システム及び方法が要求される。さらに、HPAのメモリ効果も扱えることが好ましい。
上記背景の技術の導入は、本発明の技術的解決手段を明確に、かつ、完全に記述し、当業者によって理解される事の便宜のためのものに過ぎない。上記技術的解決手段は、本発明の背景技術の項に記載されているからといって、当業者により知られているものであると考えられるべきではない。
上記事情を鑑み、本発明は、従来技術の以上の問題を解決するために提案され、少なくとも一つの有効な選択肢を提供する。
信号処理システムが提供される。信号処理システムは、入力信号ｘ（ｎ）のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）を生成し、クリッピングノイズ信号εCL（ｎ）を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と；クリッピングノイズ信号εCL（ｎ）を帯域内クリッピング信号εCL,IN（ｎ）と帯域外クリッピングノイズ信号ε＊ CL,OUT（ｎ）に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)であって、重み付けられた帯域内クリッピング信号が第１の重みWINで帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付けられて生成されたものであって、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)が第２の重み(WOUT)で帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けて生成されたものであるところの、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムと；等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、さらに低減されたピーク対平均電力レベルを有する、低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する低減ノイズ信号生成器と；プレディストータ係数akあるいはak,qを有する多項式で定義される、増幅関数（HPS）の近似逆関数（HPA-1）を、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)に適用する事によって、歪み信号ｚ（ｎ）と歪みクリッピングノイズ信号Δε（ｎ）を生成するために、PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）と、低減クリッピングノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)を歪ませるプレディストータと；歪み信号ｚ（ｎ）と歪みクリッピングノイズ信号Δε（ｎ）の差を、高電力増幅器（ＨＰＡ）入力信号(z(n)-Δε(n))として生成し、高電力増幅器（ＨＰＡ）入力信号(z(n)-Δε(n))をゲインＧで増幅して、出力信号ｙ（ｎ）を生成する増幅器入力信号生成器と；PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）と等価クリッピングノイズ信号(ε*CL(n))、あるいは、出力信号ｙ（ｎ）を用いて、PAPR低減信号(x^(n))よりも、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する参照信号生成器とを含み、プレディストータ３０４、３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号ｙ（ｎ）とを比較して、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。
信号処理システムでは、ピーク電力対平均電力比低減処理において生成されるクリッピングノイズ信号εCL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けられ、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)は、信号処理システムのトレーニングモード及び線形化モードにおいて使用される。
さらに、信号処理システムのトレーニングモードでは、全エラー項ε*(n)+εCL(n)は、最小化され、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を、ε*(n)は、HPA逆関数HPA-1の近似解のために生じるエラー成分を含む。
一実施形態について記載され、図示される特徴は、同様に、他の実施形態においても使用可能で、その特徴を他の実施形態と組み合わせたり、置き換えることができる。
「持つ」、「含む」、「備える」という語句は、特徴やコンポーネント、ステップ、部品が存在する事を意味し、1以上の他の特徴、コンポーネント、ステップ、部品あるいは、これらの組み合わせが存在したり、加えることを排除するものではない。
信号処理システム及びその方法は、帯域外ノイズを低減するために、HPA出力信号内のクリッピングノイズ及び非線形信号歪みの両方を処理する事ができる。
本発明の実施形態の比較例に従い、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック、プレディストータ（PD）、高電力増幅器（HPA）が直列に接続されている信号処理システムを図示する模式的機能ブロック図である。 元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））と、６ｄＢでクリッピングした後のPAPR低減ブロックの出力信号ｘ＾（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（２））を示す図である。 電力増幅器の出力電力と効率特性の例を示す図である。 本発明の実施形態の比較例に従った、プレディストータ同定に用いられる信号処理システムの機能ブロック図である。 例示的通信信号（元の信号）、通信信号のピーク振幅をクリッピングすることにより生成される、例示的クリッピングノイズ信号（ａ）、例示的帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)（ｂ）、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)（ｃ）のスペクトルの比較例を示す図である。 本発明の実施形態に従った、低減PAPRを有する信号の信号処理システム（リニアライザ）を示す機能ブロック図である。 帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)の重み付け加算を行うことにより、等価クリッピングノイズ信号ε* CL(n)を生成する、図６のリニアライザ内のクリッピングノイズεCL(n)処理ブロックを示す図である。 トレーニングモードで動作している低減PAPRを有する信号のリニアライザを示す機能ブロック図である。 線形化モードにおける、低減PRPAを有する信号のリニアライザを示す機能ブロック図である。 元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みがなく、メモリ効果を扱ったHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（３））、再帰的クリッピングとフィルタリング動作を行うことによって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（４））、本発明の実施形態に従った、メモリ効果を扱わない、信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（５））を示す図である。 元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みを行わないがメモリ効果は扱うHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（６））、再帰的クリッピング及びフィルタリング動作によって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（７））、本発明の実施形態に従ったメモリ効果を扱った信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（８））を示す図である。
図を参照して、本発明を詳細に説明する。図において、同様な符号は、異なる図における同様な部品を示す。図は、一般に、例示として、限定的な意味ではなく、本明細書で説明する実施形態を示す。
＜比較例＞
最初に、本発明による好適実施形態の技術的特徴の理解を助けるために、図１〜５を参照して、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）を有する信号の信号処理システムの比較例について説明する。高PAPRを有する信号の信号処理システムの一例は、直列に接続された、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック１０２、プレディストータ（PD）１０４、高電力増幅器（HPA）１０６を含む。
図１は、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック１０２、プレディストータ（PD）１０４、高電力増幅器（HPA）１０６を含む信号処理システム１００を示す機能ブロック図である。本図では、理解に不必要な構成要素は図示していない。
ベースバンド複素通信信号ｘ（ｎ）は、PAPR低減ブロック１０２に送られる。ｎは、時間インデックスと呼ばれ、離散化された時間、あるいは、時間に関する情報を示す。連続的な時間も、例示的に、ｎによってインデックス付けすることができる。PAPR低減ブロック１０２は、スペクトルの再成長を最小化し、通信信号ｘ（ｎ）にできるだけ少ないノイズしか加えないように、通信信号ｘ（ｎ）のPAPRを低減する。さらに、PAPR低減ブロック１０２は、与えられた条件の下に、できるだけPAPR低減を行うことが望ましい。PAPR低減ブロック１０２は、通信信号ｘ＾（ｎ）の出力を生成する。以下に、より詳しく説明されるように、PAPR低減ブロック１０２は、閾値を超える、通信信号ｘ（ｎ）の全てのスペクトルのピークをクリッピングする。このクリッピング動作は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を生成し、クリッピングノイズ信号εCL(n)は、PAPR低減ブロック１０２からの出力信号ｘ＾（ｎ）に加えられる。通信信号ｘ＾（ｎ）は、以下のように表される。
図２は、PAPR低減ブロック１０２の入力端子において、２０ＭＨｚのＲＦ帯域幅を有する元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））と、６ｄＢにおけるクリッピング後のPAPR低減ブロック１０２の出力信号ｘ＾（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（２））を示す。PAPR出力信号ｘ＾（ｎ）のスペクトルは、元の信号ｘ（ｎ）のスペクトルと比べると、帯域外成分を増加するスペクトル再成長のレベルが高くなる。
PAPR低減ブロック１０２における処理の後、通信信号ｘ＾（ｎ）は、プレディストータ(PD)１０４を通過し、通信信号の歪みバージョンｚ（ｎ）を出力する。PD１０４は、高電力増幅器（HPA）１０６の線形性を延長するために設けられる。PD１０４は、参照信号、（すなわち、PAPR出力信号ｘ＾（ｎ）を歪ませ、HPA１０６で歪まされた後、図１の通信信号の結果としての増幅バージョンｙ（ｎ）が、「線形」増幅を受けたように見えるようにする。
図３は、HPA１０６の出力電力と効率特性の例を示す図である。図３において、HPA１０６の入出力特性は、実線で示されるように、非線形である。非線形歪みは、HPA１０６の非線形特性により生じ、好ましくは、プレディストータ１０４における前置歪み処理によって補償される。言い換えれば、プレディストータ１０４は、そのように設計されているのである。
高ピーク電力対平均電力比信号(W-CDMA, OFDM, WiMAX, LTE等)の送信において問題が発生する。高増幅効率を得るために、HPA１０６は、通常、入出力特性の非線形領域の、低いOBO(output back-off)で動作する。入力信号ｚ（ｎ）のピーク電力と、予め選択されたOBOレベルを一致させるために、PAPR低減、あるいは、ハードクリッピング動作が必要である。このようなクリッピングは、HPAの入力がオーバドライビングとならないように、HPA入力信号の掃引を限定する。
帯域外スペクトルの高いレベル（図２の曲線（２））は、隣接チャネル間での干渉を起こし、できるだけ低減しなくてはならない。通常、帯域外スペクトルのレベルは、隣接チャネル漏洩比（ACLR）によって特徴付けられる。したがって、ACLRのレベルと帯域外放射は、できるだけ低くしなければならない。
PD１０４から出力される通信信号ｚ（ｎ）の歪まされたバージョンは、HPA１０６に入力される。
PD１０４は、ルックアップテーブル、あるいは、多項式関数のような解析関数によって実装される。これは、入力信号ｘ＾（ｎ）の大きさに依存する複素ゲインとして働く。与えられた入力信号ｘ＾（ｎ）に対し、PD１０４の出力信号ｚ（ｎ）は、
と定義される。
PD１０４の目的は、信号の変換
を見つけることで、非線形HPA１０６を直列に接続する事により、HPAの出力において、歪みのない出力信号ｙ（ｎ）を生成する同定信号処理システムとなる。つまり、
である。ここで、HPAは、HPA１０６の機能である。
上記式において、定数Gは、HPA１０６のゲインであり、簡単のため、１であると仮定する。ほとんどの実際の場合、厳密解を得る事は不可能である。しかし、HPA非線形性の逆関数の近似解は、直接トレーニングの間に得る事ができる。すなわち、y(n)〜G・x^(n)であり、観測されないランダムな、平均が０のエラーε*(n)が存在する。したがって、
多項式PD構造が仮定され、y(n), x^(n), および z(n) が与えられたとき,PDトレーニングのやるべきことは、メモリなし多項式PDモデルのパラメータak を見つけることである。
PD１０４から出力される通信信号ｚ（ｎ）の歪みバージョンは、
のように表される。
通信信号ｚ（ｎ）の歪みバージョンがHPA１０６を通過した後、通信信号ｙ（ｎ）の増幅されたバージョン（以下の説明では、HPA１０６のゲインは、しばしば、1であると仮定されるが）は、
理想的には、上記式の通信信号ｙ（ｎ）の増幅されたバージョンは、ｘ（ｎ）に等しい。ｙ（ｎ）のこの表式を使うと、エラーε*(n)は、
と表される。
メモリ効果を考慮すると、メモリ多項式PDモデルは、パラメータak,qを用いて、
と定義される。
以下の説明では、メモリなし多項式PDモデルが主に説明されるが、当業者によれば、その説明は、メモリ効果を扱う、メモリ多項式PDモデル、あるいは、他のモデルに容易に適用可能である。
PD１０４が理想的に動くならば、エラーε*(n)は、０に収束し、完全な線形性が達成される。しかし、実際のPD１０４では、z(n)=HPA-1(x^(n))が近似解であるので、エラーε*(n)は、０に収束しない。パラメータak の目標関数は、エラー信号ε*(n)のエネルギー汎関数||ε*(n)||を最小化する値に調整される。このような多項式PD係数ak 調整によれば、帯域外スペクトル成分のレベルが最小化される。エラー信号ε*(n)は、近似エラーとも呼ぶ。
ε*(n)=0のとき、z(n)=HPA-1(x^(n))の完全解が得られ、完全なHPA線形化が達成される。しかし、x^(n)=x(n)+ εCL(n)であるので、
線形化後のHPA出力信号は、依然、スペクトルの再成長および帯域外スペクトルを引き起こすノイズ項εCL(n)を有している。
図1に示されるように、線形化の前に、元の信号ｘ（ｎ）ためにPAPR動作が実装される場合、状況はまったく異なる。したがって、多項式係数akは、エネルギーを最小化する。
PD（あるいは、リニアライザ）１０４においては、PAPR出力信号x^(n)は、図１に示されるように参照信号となった。したがって、完全線形化においても、クリッピングによる帯域外スペクトルの高いレベルは、HPA出力y(n)に直接現れる。
図４は、本発明の比較例の実施形態に従った、プレディストータ（PD）同定に用いられる信号処理システム２００を示す機能ブロック図である。
図4に示される信号処理システム２００は、PAPR低減ブロック１０２と同様の機能および構成を有するPAPR低減ブロック２０２に加えて、（実際の）プレディストータ（第1のプレディストータ）２０４と、出力信号ｙ（ｎ）を生成するHPA２０６と同様の機能および構成を有する高電力増幅器（HPA）２０６と、ダミープレディストータ（PD）（第2のプレディストータ）２０８を備える。信号処理システム２００は、トレーニングモード、および、線形化モードで動作する。PD２０４の機能を同定するトレーニングモードでは、実際のPD２０４は、PD２０４への入力信号と同じ信号を出力信号として生成し、ダミーPD２０８は、除算器２１２において、HPA２０６からの出力信号ｙ（ｎ）をHPA２０６のゲインGで割る事により得られる除算出力信号y(n)/Gを受信する。理想的には、ダミーPD２０８の出力信号z^(n)は、G・y(n)に等しい。定数Gは、簡単のため、以下の説明では、１に等しいと仮定する。しかし、一般に、HPA２０６のゲインは、1に等しいわけではなく、1より大きい任意の値を取りうる。信号処理システム２００の線形化モードでは、PD２０４は、トレーニングモードで同定されたPD２０４の関数に基づいて、入力信号を変換して、出力信号を生成する。さらに、以下の式で定義されるエラーe(n)を推定するエラー推定手段２１０が、PD同定に用いられる、例えば、PDモデルパラメータakを決定するために用いられる帰還経路に設けられる。
エラー推定手段２１０は、減算器、あるいは、加算器とインバータを用いて実現される。
y(n) および z(n)が与えられると、メモリなし多項式PDモデルの適切なPDの係数akあるいは、PD２０４、２０８のメモリ多項式PDモデルの係数ak,q を見つけることがすべき処理となる。PDの係数akあるいはak,qを見つける処理は、信号処理システム２００のトレーニングモードで行われる。トレーニングモードでは、PD２０４は、1倍の伝達関数を有する。すなわち、PD２０４は、入力信号に何も変更を加えないで、出力信号として通過させる。実際のPD２０４は、例えば、トレーニングモードでPDの係数akあるいはak,qを同定する事によりPDの関数が決定された後の、ダミーPD２０８の正確なコピーとなる。すなわち、PD２０４は、PDの係数akあるいはak,q、ルックアップテーブルなどによって規定される多項式関数に基づいて、入力信号を伝達させる。
アルゴリズムは、エラーエネルギー||e(n)||が最小化されたとき収束する。PDの係数akあるいはak,qは、いわゆる最小自乗（LS）法を用いて推定することができる。例えば、PDの係数ak,qは、以下のステップで得る事ができる。
PD２０４、２０８がメモリ多項式である場合には、PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)は、
および
と表される。ここで、y(n)は、HPA２０６の出力である。新しい変数uk,qを導入すると、
PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)の関係は、行列の形式で書く事ができる
PDの係数ak,q の最小自乗解は、
であり、ここで、()H は、複素共役転置を表す。
＜実施形態＞
図５〜１１を参照して、本発明の実施形態を説明する。
図１に示されるように、線形化前の、元の信号x(n)のために、PAPR動作が実装される場合、状況はまったく異なる。すなわち、エネルギー||ε*(n)||を最小化する、多項式係数akあるいはak,qは、スペクトルの再成長と帯域外スペクトルの最小化を自動的に補償するものではない。ここで、エネルギー||ε*(n)||は、数学あるいはエンジニアリングの分野で、最適化問題の（目的）コスト関数と呼ばれる。実際、そのような状況では、元の歪まされていない信号x(n)は、利用価値の高い信号となり、そのエネルギーを最小化すべき全エラー項は、x^(n)=x(n)+ εCL(n)を使うと、
となる。ここで、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を含み、ε*(n)は、HPA逆関数HPA-1の近似解のためにエラー成分を含む。全擾乱項ε(n)が、
と定義される場合、全擾乱項ε(n)は、適切なPD係数ak あるいは ak,qを選択することにいより最小化される。
この場合、HPA出力信号が、より、元の信号x(n)に近づき、よりよい、帯域外スペクトル成分の抑制ができるよう、PD係数akあるいはak,qを見つける必要がある。これは、エネルギー||ε(n)||=||εCL(n)+ε*(n)||を最小化するための、多項式PDモデルのパラメータakあるいはak,qを決定する事によって解決される。ここで、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を含み、ε*(n)は、近似エラー成分を含む。
図６は、低減されたPAPRを有する信号のための信号処理システム（リニアライザ）を示す機能ブロック図である。信号処理システム３００は、トレーニングモードと線形化モードで動作する。トレーニングモードにおける信号処理システム３００の動作が図８に示され、線形化モードにおける信号処理システム３００の動作が図９に示されている。
本実施形態では、クリッピングノイズ信号εCL(n)は、図５に示されるように、帯域内部分（帯域内成分）εCL,IN(n)と、帯域外部分（帯域外成分）εCL,OUT(n)に分けられ、歪みに伴う、HPAの出力信号y(n)の帯域内部分εCL,IN(n)と帯域外部分εCL,OUT(n)は、別個に制御される。
図５は、例示的通信信号（元の信号）x(n)、通信信号x(n)のピーク振幅をクリッピングすることにより生成される、例示的クリッピングノイズ信号εCL(n)（曲線ａ）、例示的帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)（曲線ｂ）、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)（曲線ｃ）のスペクトルの比較例を示す図である。帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)と、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)*Winと、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)*WOUTとの和で表される。ここで、Win および WOUTは、それぞれ、帯域内部分εCL,IN(n)と帯域外部分εCL,OUT(n)の重みである。
図６に示されるように、信号処理システム３００は、PAPR低減ブロック、あるいは、PAPR低減器３０４、（実際の）プレティストータ（PD）（第1のプレディストータ）３０４、高電力増幅器（HPA）３０６、クリッピングノイズ処理システム３０８、ダミーPD（第2のプレディストータ）３１０を含む。PAPR低減ブロック３０２は、PAPR低減ブロック２０２と同様の機能と構造を有している。PD３０４は、さらに、それぞれ、PAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号ε*CL(n)とPAPR低減ブロック３０２からの出力信号x^(n)を処理するための、PD３００２、３００４を含んでいる。以下で説明するように、PAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号ε*CL(n)は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を受信し、等価クリッピングノイズ成分ε*CL(n)を生成するPAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号処理ブロック３０８によって生成される。等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)*Winと、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)*WOUTの和である。したがって、信号処理システム３００は、クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８を含む。
PAPR低減ブロック３０２は、適切に、入力信号x(n)のピーク電力を低減するように構成されている。PAPR低減ブロック３０２は、PAPR低減信号(x^(n))を生成するために、入力信号(x(n))のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減する、ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器３０２とも呼ぶ。PAPR低減器３０２においては、クリッピングノイズ信号(εCL(n))は、避けようも無く発生してしまう。PAPR低減ブロック３０２は、例えば、通信信号を「クリッパ」（すなわち、ハード・リミッタ）を通過させ、クリップされた通信信号をフィルタリングすることによって、規格のスペクトル制限を満たすようにする、いわゆる、クリップ・アンド・フィルタ技術を用いる事によって、入力信号のPAPRを低減するPAPR低減手段にも対応する。例えば、PAPR低減ブロック３０２は、信号から、閾値を超える振幅の部分を減算する。この処理は、クリッピング処理と呼ばれる。PAPR低減ブロック３０２は、また、例えば、スペクトルマスクの外部の周波数成分などの不要なスペクトルエネルギーの送信を禁止する。この処理は、フィルタリング処理と呼ぶ。これらの動作は、PAPR低減処理を機能的に規定する。しかし、PAPR低減ブロック３０２においては、クリッピング処理の間に、避けようも無く、クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が生成され、PAPR低減ブロック３０２からの出力信号を、x^(n)+ ε*CL(n)と書く事ができる。すなわち、PAPR低減ブロック３０２からの出力信号は、ノイズ成分を含む。
実際のPD３０４（３００２、３００４）は、PD２０４と同様の機能および構成を有し、ダミーPD３１０は、PD２０８と同様の機能および構成を有している。トレーニングモードにおいては、PD３０４は、等倍伝達関数を有する。すなわち、PD３０４は、入力信号に何もしないで、そのまま出力信号へと通過させる。実際のPD３０４は、例えば、トレーニングモードでPDの係数akあるいはak,qを同定することによって、PDの関数が決定された後の、ダミーPD３１０の正確なコピーである。つまり、PD３０４は、PDの係数akあるいはak,q、ルックアップテーブル等により定義される多項式関数に基づいて、入力信号を伝達させる。
PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、ルックアップテーブル、あるいは、メモリなし多項式関数
あるいは、メモリ多項式関数
などの解析関数によって実装できる。
PD３０４（３００２、３００４）、３１０が、メモリ関数によって実装できるならば、PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、メモリQと最上位非線形次数Kを有する。多くのPDモデルは、奇数次数項、すなわち、ｋ＝ｌ＋１、（ｌは整数）、のみを含むが、多項式関数の偶数次数の非線形項によって、スペクトル再成長がより低減されることが知られている。
クリッピングノイズ信号εCL(n)は、第1のエラー推定手段３２６において、元の通信信号x(n)から、PAPR低減ブロック３０２の出力信号x^(n)を減算することにより、生成される。第1のエラー推定手段３２６は、減算器、あるいは、加算器とインバータを用いて実現される。
クリッピングノイズ信号εCL(n)は、クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８に入力され、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する。クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、トレーニングモードにおいて、エラー推定手段２１０と同様の機能および構成を有する第2のエラー推定手段３２２に転送され、線形化モードにおいて、クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を処理するPD３００２に転送される。
クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８は、また、クリッピングノイズ信号εCL(n)を帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けて、重み付けされた帯域内クリッピング信号(WIN*εCL,IN(n))と重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムとも呼ぶ。ここで、重み付けされた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)は、第1の重みWINで、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付けすることにより生成され、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、第2の重みWOUTで、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けすることにより生成される。
図７は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)の重み付け和を演算する事により、等価クリッピングノイズ信号ε* CL(n)を生成する、図６に記載のリニアライザ３００内のクリッピングノイズ処理ブロック３０８を示す図である。クリッピングノイズ処理ブロック３０８の構成は、例示であって、同じ、あるいは、同様の機能が得られる他の構成でも良い。
図７に示されるように、クリッピングノイズ処理ブロック３０８は、ローパスフィルタ（LPF）３００６、減算器３０１４、重み生成器３００８、３０１６、ミキサ３００８、３０１６、加算器３０１２を含む。
入力信号εCL(n)は、2つの信号、すなわち、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けられる。帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)は、入力信号εCL（n）をLPF３００６に通過させた後に得られる。帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)は、入力信号εCL(n)から帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を減算することにより得られる。重み生成器３００８で生成される帯域内重みWIN は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と乗算され、ミキサ３００８において、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)が生成される。同様に、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、ミキサ３０１６において、重み生成器３０１８で生成される帯域外重みWOUT と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を乗算することにより生成される。重み付けされた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、加算器３０１２で加算され、等価クリッピングノイズ信号ε* CL(n)を生成する。
帯域内重みWIN と帯域外重みWOUTが１、すなわち、WIN=WOUT=1の場合、
であり、クリッピングノイズ処理ブロック３０８においては、クリッピング信号処理は行われない。
元の通信信号x(n)は、PAPR低減ブロック３０２と第1のエラー推定手段３２６に入力される。PAPR低減ブロック３０２は、出力信号x^(n)を生成する。PAPR低減ブロック３０２の出力信号x^(n)は、トレーニングモードで、HPA３０６と、第2のエラー推定手段３２２に入力され、線形化モードで、PD３００４に入力される。
ミキサ３１２と、等価クリッピングノイズ信号ε* CL(n)に乗算される因子βに関する信号を生成する第1の因子生成器３１４は、低減クリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４を構成する。低減クリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、因子βと等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を使って、第1の低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する。
PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と第1の低減ノイズ信号ε*CL(n)に増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)を適用する事により、PAPR低減信号x^(n)と第1の低減ノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)を歪ませ、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成する。増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)は、上記したように、プレディストータ係数akあるいは ak,qを有する多項式によって定義される。トレーニングモードでは、プレディストータ（PD）３０４は、等倍伝達関数を有し、すなわち、PD３０４は、図８に示されるように、入力信号を何も処理せずそのまま出力信号に通過させる。
HPA３０６は、歪まされた信号z(n)と歪まされたクリッピング信号Δε(n)の和に、ゲインGwo適用し、出力信号y(n)を生成する、増幅関数HPAによって規定される信号増幅の機能を有する増幅器とも呼ぶ。
PD３００２、３００４、３１０は、メモリなし多項式PDとしてモデル化されている。PD３００２、３００４は、PDの関数が決定された後のダミーPD３１０のコピーである。例えば、プレディストータ係数ak あるいは ak,q は、システムのトレーニングモードで決定される。PD３００４は、入力信号x^(n)を受信し、出力信号z(n)を生成する。
本実施形態では、多項式の次数Ｋは、２と仮定している。しかし、この場合は、メモリなし多項式PDモデルの一例であり、他の多項式の次数も可能である。さらに、メモリ効果は、出力信号z(n)が以下の式で表される、メモリ多項式PDモデルを採用する事によって扱う事が可能である。
ダミーPD３１０においては、PDの係数ak あるいは ak,q は、HPA３０６の出力信号y(n)と第2のエラー推定手段３２２によって生成されるエラーe(n)を参照する、最小自乗法を用いて、決定する事ができる。例えば、
等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が因子αだけ低減された後、第2の低減ノイズ信号αε*CL(n)は、加算器３２４において、PD３１０の出力信号z^(n)に加算される。因子αに関係した信号は、第2の因子生成器３２０で生成され、ミキサ３１８において、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)とミックスされる。加算器３２４は、PD３１０と第2のエラー推定手段３２２の間に設けられる。重み生成器３２０、第2のエラー推定手段３２２、加算器３２４は、参照信号生成器３２０、３２２、３２４を構成する。参照信号生成器は、PAPR低減信号x^(n)と等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、PAPR低減信号x^(n)よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する。参照信号は、除算器３２６において、出力信号Gy(n)をゲインGで割る事により、除算出力信号y(n)によって、参照信号として、生成される。
例えば、PD３１０をトレーニングする参照信号は、
ここで、PDがトレーニングモードにある間、PD３００４は、等倍伝達関数、すなわち、z^(n)=x^(n)と仮定している。PAPR低減ブロック３０２からの出力信号x^(n)は、トレーニングモードにおいて、ε*CL(n)に等しい、第2の低減ノイズ信号εCL(n)を含んでいるので、上記式は
と書く事ができる。第2のエラー推定手段３２２は、
で定義されるエラーe(n)を推定する。
新しい変数ukを導入して、
エラーe(n)を最小化するPDの係数ak を推定すると、PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)の間の関係は、行列形式で書ける。
PDの係数akの最小自乗解は、
ここで、()H は、複素共役転置を示す。すなわち、プレディストータ３０４、３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号y(n)を比較し、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。
上記説明において、メモリなし多項式PDモデルの最小自乗解のみ明示した。しかし、メモリ多項式PDモデルの最小自乗解は、当業者によれば、容易に導かれるだろう。
PD３００２は、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を受信し、歪みノイズΔε(n)を生成する。
あるいは
等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が、因子βを乗算することにより低減される場合、歪みノイズΔε(n)は、
あるいは
減算器３１６は、メモリなし多項式PDについて、PD３００４の出力信号z(n)から、歪みクリッピングノイズΔε(n)
を減算することにより、HPA３０６の入力信号を生成するために設けられている。減算器３１６は、インバータと加算器の組み合わせによって構成される。メモリ多項式PDにおける式は、当業者によれば、容易に得られるだろう。クリッピングノイズ項ε*CL(n)は、パラメータβ (0<-β<1)を適切に選択することにより、因子(1+β)の減衰を有し、PDにおいて、クリッピングノイズをさらに減衰することが可能である。
図８〜９を参照して、信号処理システム（リニアライザ）３００の動作を説明する。図８は、トレーニングモードで動作している低減PAPRを有する信号に対するリニアライザ３００を示し、図９は、線形化モードにおける低減PAPRを有する信号に対するリニアライザ３００を示す機能ブロック図である。
図８は、トレーニングモードにおける信号処理システム３００の動作を示す。図8に示されるように、信号処理システム（リニアライザ）３００のトレーニングモードでは、PDの係数ak あるじは ak,q は、全エラーe(n)を最小化する最小自乗法を用いて、決定される。最小自乗法とは異なる、ルックアップテーブル法などの、PDの係数ak あるいは ak,q を決定する他の方法が適用可能である。
このモードでは、ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器３０２は、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、PAPR低減信号x^(n)を生成し、クリッピングノイズ信号εCL(n)の生成は、PAPR低減器３０２内で行われる。
クリッピングノイズ処理システム３０８は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する。重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)は、第1の重みWINで帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付ける事により生成され、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、第2の重みWOUTで帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けることにより生成される。
低減されたクリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、クリッピングノイズ処理システム３０８とPD３０４の間に設けられ、低減されたノイズ信号βε*CL(n)を生成する。低減されたクリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、入力信号を乗算する事により、出力信号を生成する、信号生成器３１２とミキサ３１４から構成される。
プレディストータ（PD）３０４、３１０は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減クリッピングノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)に、増幅関数HPAの近似逆関数HPA-1 を適用する事により、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成するために、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)を歪ませる。ここで、増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)は、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを有する多項式によって定義される。トレーニングモードにおいては、プレディストータ（PD）３０４は、等倍伝達関数を有する。すなわち、PD３０４は、入力信号を変えることなく出力に通過させる。
増幅器入力信号生成器３１６は、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)との差を高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)として生成する。
増幅器（HPA）３０６は、HPA入力信号z(n)- Δε(n)にゲインGを適用し、出力信号y(n)を生成する、増幅関数HPAによって定義される信号増幅の関数を有する。
参照信号生成器３２０、３２２、３２４は、PAPR低減信号x^(n)と等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)、あるいは、出力信号y(n)を使って、PAPR低減信号x^(n)よりもさらにピーク対平均電力レベルが低減された参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する。
さらに、PD（第2のPD）３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号y(n)を比較し、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。この処理は、第1のPD３０４が、等倍伝達関数を有する、すなわち、第1のPD３０４で入力信号に歪みが加えられない、トレーニングモードで行われる。
図９は、線形化モードにおける、信号処理システム３００の動作を示す図である。図９に示されるように、信号処理システム（リニアライザ）の線形化モードでは、HPA３０６の入力信号の帯域外成分は、低減された帯域外成分を有する高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)=z(n)- HPA-1[x^(n)-βε*CL(n)]をHPA３０６に入力することにより、低減される。
このモードでは、入力信号x(n)は、トレーニングモードと同様に、PAPR低減ブロックによって処理される。
低減クリッピングノイズ信号生成器３１２は、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する。
プレディストータ３０４は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)に、増幅関数HPAの近似逆関数HPA-1 を適用する事により、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)を歪ませ、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成する。
増幅器入力信号生成器３１６は、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)の差を高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)として生成する。
増幅器、あるいは、高電力増幅器（HPA）３０６は、ゲインGで、高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)を増幅し、出力信号y(n)を生成する。
パラメータWIN, WOUT, α および βの実際の値の選択は、HPA３０６の出力信号のエラーベクトルマグニチュード（EVM）、隣接チャネル漏洩比（ACLR）、および、HPA３０６の出力信号の信号に対するインターモジュレーション（IMD）歪みレベル間のトレードオフに依存する。エラーベクトルマグニチュード、ACLRのレベル、帯域外放射、IMD歪みレベルは、できるだけ低いほうが好ましい。
EVMは、
と書ける。ここで、PN は、チャネルノイズ電力、PSは、チャネル信号電力、<P>は、自乗平均平方根電力Pを示す。ノイズは、ピーク低減処理、周波数変換および増幅によって誘導される線形歪みに対応する帯域内（チャネル内）ノイズ、HPA３０６によって誘導される帯域内（チャネル内）ノイズによって生成されるノイズを含むいくつかの成分からなる。電力は、フーリエ変換を用いて計算される。
隣接チャネル漏洩比（ACLR）は、隣接チャネル漏洩電力PLのチャネル信号電力PSに対する比で定義される。
図１０および図１１を参照して、低減PAPRを有する信号の信号処理システム（リニアライザ）３００の利点について説明する。
図１０は、元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みがなく、メモリ効果を扱ったＨＰＡの出力信号の例示的スペクトル（曲線（３））、再帰的クリッピングとフィルタリング動作を行うことによって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（４））、メモリ効果を扱わない、信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（５））を示す図である。
図１１は、元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みを行わないがメモリ効果は扱うHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（６））、再帰的クリッピング及びフィルタリング動作によって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（７））、メモリ効果を扱った信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（８））を示す図である。
図１０から分かるように、HPA３０６からの出力信号の帯域外スペクトルは、PD３００２、３００４、３１０が、メモリなし多項式PDモデルでモデル化された場合に、曲線（４）で示されるものから曲線（５）で示されるものに低減されている。電力スペクトル密度は、帯域外周波数範囲全体にわたって、すなわち、１０MHｚを超える周波数範囲にわたって、約２−５ｄBだけ低減されていることが分かる。さらに、帯域外スペクトルの最大値が、曲線（４）に示される場合に対して、−４０ｄＢのレベルを超えないことが分かる。
図１１から分かるように、HPA３０６からの出力信号の帯域外スペクトルは、PD３００２、３００４、３１０が、メモリ多項式PDモデルによってモデル化された場合に、曲線（７）に示されるものから、曲線（８）によって示されるものに低減されている。電力スペクトル密度は、帯域外周波数範囲、すなわち、１０MHzを超える周波数範囲全体にわたって、低減されている事が分かる。さらに、帯域外スペクトルの最大値は、曲線（７）によって示される場合に対し、−４０ｄＢのレベルを超えないことも分かる。
したがって、信号処理システムおよびその方法が、クリッピングノイズと、HPA出力信号における非線形信号歪みの両方を扱うために設けられる。さらに、HPAによるメモリ効果を扱う事が好ましい。信号処理システムは、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、ピーク対平均電力低減処理において発生する帯域外スペクトルを抑圧するプレディストータの関数を決定するために、また、入力信号がクリッピングノイズを低減し、増幅器の非線形性を補償するために歪まされる増幅器の入力信号を生成するために用いられる、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する、クリッピングノイズ処理システムと、を含む。
（付記）
上記実施形態に関連して付記を追記する。
（付記１）
入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減して、PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成されるクリッピングノイズ処理システムと、
該PAPR低減信号と該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号を生成する低減クリッピングノイズ信号生成器と、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義されるプレディストータと、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成する増幅器入力信号生成器と、
該高電力増幅器（HPA）入力信号をゲインGで増幅し、出力信号を生成する増幅器と、
を備える通信信号処理システム。
（付記２）
前記PAPR低減信号と前記等価クリッピングノイズ信号、あるいは、前記出力信号を用いて、該PAPR低減信号よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号を生成する参照信号生成器をさらに備え、
前記プレディストータは、該参照信号と該PAPR低減信号とを比較し、前記プレディストータ係数を決定することを特徴とする付記１に記載の通信信号処理システム。
（付記３）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記４）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記５）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記６）
PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するために、入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成され、
該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号βε*CL(n)を生成し、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義され、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成し、
該高電力増幅器入力信号をゲインで増幅し、増幅関数で出力信号を生成する、
ことを特徴とする通信信号を処理する方法。
（付記８）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする付記１〜３のいずれか１つに記載の通信信号処理システム。付記６または７に記載の方法。
（付記９）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする付記６または７に記載の方法。
（付記１０）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする付記６または７に記載の方法。
１０２、２０２、３０２ ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器（ブロック）
１０４、２０４、２０８、３０４（３００２、３００４） プレディストータ
１０６、２０６ （高電力）増幅器
３０８ クリッピングノイズ処理システム
３１２、３１８ ミキサ
３１４ 第1因子生成器
３１６ 減算器（増幅器入力信号生成器）
３２０ 第２因子生成器
３２０、３２２、３２４ 参照信号生成器

Claims (6)

  1. 入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減して、PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、
    クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成されるクリッピングノイズ処理システムと、
    該PAPR低減信号と該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号を生成する低減クリッピングノイズ信号生成器と、
    該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義されるプレディストータと、
    該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成する増幅器入力信号生成器と、
    該高電力増幅器（HPA）入力信号をゲインGで増幅し、出力信号を生成する増幅器と、
    を備える通信信号処理システム。
  2. 前記PAPR低減信号と前記等価クリッピングノイズ信号、あるいは、前記出力信号を用いて、該PAPR低減信号よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号を生成する参照信号生成器をさらに備え、
    前記プレディストータは、該参照信号と該PAPR低減信号とを比較し、前記プレディストータ係数を決定することを特徴とする請求項１に記載の通信信号処理システム。
  3. 前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
  4. 前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
    該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
  5. 前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
    該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
  6. PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するために、入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、
    クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成され、
    該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号βε*CL(n)を生成し、
    該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義され、
    該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成し、
    該高電力増幅器入力信号をゲインで増幅し、増幅関数で出力信号を生成する、
    ことを特徴とする通信信号を処理する方法。
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