JP5621666B2 - デジタルプレディストーション処理装置及び方法 - Google Patents

デジタルプレディストーション処理装置及び方法 Download PDF

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Description

本発明は無線通信に関し、具体的に、非線形信号処理素子又は装置(例えば、電力増幅器等の非線形素子)に対してプレディストーションを行うデジタルプレディストーション処理装置、及びプレディストータのパラメータの最適化方法に関する。
無線通信システムの発展につれ、各種の高スペクトル効率の変調方式が広く適用されている。このような変調信号は非定包絡線を有するため、送信機内の非線形素子(例えば電力増幅器)の線形性が厳しく要求されている。一般的に、電力増幅器の出力信号の電力が高いほど、効率が高くなるが、同時に非線形性が明らかになるため、出力信号の歪み、エラーベクトル振幅(EVM)の性能の劣化、及び隣接チャンネル漏洩等に繋がることになる。
デジタルプレディストータは、電力増幅器の非線形性を補償するように、フィードバック情報を利用して、デジタルベースバンドにおいてソースデータに対してプレディストーションを行うことにより、電力増幅器の出力信号の線形性が向上させられる。
公開番号が6,885,241 B2の米国特許には、振幅累積分布関数(CDF)によるノンパラメトリックのプレディストーション方法を開示している。その基本的な考えは、以下であり、即ち、電力増幅器(PA)のAM(振幅変調)伝送特性が単調であり、且つPAの入力信号と出力信号の振幅CDF曲線がそれぞれＦ１（・）とＦ２（・）で示される場合に、同一の累積確率値Ｐiに対応する入力及び出力の振幅はそれぞれF1 -1(Pi)とF2 -1(Pi)であり、点(F1 -1(Pi),F2 -1(Pi))はPAのAM曲線上の点となる。一連のこのような点を連結すると、PAのAM−AM曲線を取得することができる。当該曲線の逆関数を求めることにより、プレディストータのAM特性を一括取得することができる。このようなプレディストータは、CDFの逆関数を求めることに関わり、ソートや補間が必要となり、演算量が大きいである。また、適応型ではないため、ある程度の誤差が存在する可能性があり、特に、電力が高い部分と電力が低い部分に対し、統計用の点数が少ないため、誤差が比較的に明らかになってしまう。
本発明の目的は、非線形信号処理素子又は装置に対してプレディストーションを行うデジタルプレディストーション処理装置、及びプレディストータのパラメータの最適化方法を提供することにある。
本発明の実施例によれば、デジタルプレディストーション処理装置が提供される。当該装置は、非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出し、且つ前記第１のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置とを備える。
本発明の実施例によれば、非線形信号処理素子又は装置に対してプレディストーションを行うデジタルプレディストーション処理装置、及びプレディストータのパラメータの最適化方法を提供する。
本発明の一実施例によるデジタルプレディストーション処理装置の構成を示す模式的なブロック図である。 図１Ａに示された非線形装置と信号変換装置の構成の一例を示す模式的なブロック図である。 図１Ａに示された非線形装置と信号変換装置の構成の一例を示す模式的なブロック図である。 本発明の他の実施例によるデジタルプレディストーション処理装置の構成を示す模式的なブロック図である。 本発明の一実施例による、信号の統計的特性に基づいてコスト関数を算出する例示的なフローチャートを示した図である。 本発明の他の実施例によるデジタルプレディストーション処理装置の構成を示す模式的なブロック図である。 同一信号における複数のデータセグメントにより算出された、振幅に関連する累積分布関数を示す模式図である。 二種類のコスト関数のAMパラメータによる等高線を示す模式図である。 出力電力の変化の度合いに応じてコスト関数を選択する一例を示す模式図である。 本発明の他の実施例のデジタルプレディストーション処理装置の構成を示す模式的なブロック図である。 放物線最適化アルゴリズムを示す模式図である。 本発明の一実施例のプレディストータのパラメータを最適化する方法を示す模式的なフローチャートである。 データソース信号と出力信号を調整する一例を示す模式的なフローチャートである。 本発明の他の実施例のプレディストータのパラメータを最適化する方法をそれぞれ示す模式的なフローチャートである。 本発明の他の実施例のプレディストータのパラメータを最適化する方法をそれぞれ示す模式的なフローチャートである。 本発明の実施例に用いることができるコンピュータを示す模式的なブロック図である。 データソース信号の振幅に関連するCDF曲線と、出力信号の振幅に関連するCDF曲線を示す模式図である。
以下に、図面を参照して本発明の実施例を説明する。本発明の一つの図面或いは一種類の実施形態において記述された要素と特徴は、一つ又は複数の別の図面或いは実施形態において示した要素と特徴と組合せることができる。明瞭のため、図面と説明には、本発明と関係なく、当業者にとって既知の部品及び処理に対する表示と記述を省略することに注意すべきである。
図１Ａは、本発明による一実施例の無線通信システムに用いられるデジタルプレディストーション処理装置を示す一例である。図１Ａに示したように、プレディストーション処理装置１００は、プレディストータ１０１と、信号変換装置１０９と、遅延装置１０５と、パラメータ最適化装置１０４とを備える。
プレディストータ１０１は、データソース１２０からのデジタル信号に対してプレディストーションを行い、プレディストーションされた信号を非線形装置１１０へ出力するために用いられるものである。非線形装置１１０の入力信号と出力信号との間には非線形関係がある。プレディストータ１０１がデータソース信号に対してプレディストーションを行うのは、当該非線形性を補償するためである。
図１Ｂは、非線形装置１１０の一例示的な構成を示した。図１Ｂにおいて、非線形装置１１０はRF出力装置であり、デジタル/アナログ変換器(D/A)１３０と、変調器１４０と、電力増幅器１５０とを備える。ここで、電力増幅器１５０は非線形素子である。プレディストータ１０１は、電力増幅器１５０の特性に応じてデータソース信号に対してプレディストーションを行うことができる。
図１Ｂに示した非線形装置は、例示的なものであり、当該実施例をより容易に理解するためのものであり、限定的なものではないことを理解すべきである。本発明による実施例のプレディストーション処理装置を、通信分野における例えば非線形増幅器、信号発信/伝送リンク等の非線形装置に適用してプレディストーションを行うことができ、ここでは一つ一つ列挙しない。
信号変換装置１０９は、非線形装置１１０に接続され、非線形装置１１０からの出力信号をデータソースから出力されたデジタル信号と同じフォーマットを有する信号に変換するために用いられる。以降は、信号変換装置１０９から出力された信号を、変換された出力信号と称する。
図１Ｃは、図１Ｂにおける非線形装置に対応する信号変換装置の一例を示している。当該例示において、信号変換装置１０９は、復調器１０２とアナログ/デジタル(A/D)変換器１０３とを備えてもよい。復調器１０２は前記電力増幅器１５０からの出力信号を復調するために用いられる。アナログ/デジタル変換器１０３は復調された出力信号をデジタル出力信号に変換するために用いられる。
図１Ｃにおける信号変換装置１０９も例示的なものであることを理解すべきである。非線形装置から出力された信号をデータソース信号と同じフォーマットを有する信号に変換するため、対応する非線形装置の構成に応じて、信号変換装置１０９もその他の異なる構成を有する。ここでは具体的な説明を省略する。
遅延装置１０５は、データソース信号を所定の時間だけ遅延させ、遅延されたデータソース信号をパラメータ最適化装置１０４へ出力するために用いられる。遅延した時間は、前記データソース信号がデータソース１２０により生成されてから、前記信号変換装置１０９から変換された出力信号を出力するまでの所要時間に近似的に等しい。
パラメータ最適化装置１０４は、変換された出力信号の統計的特性と、前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいてコスト関数(第1のコスト関数と称し、即ち統計的特性によるコスト関数である)を算出し、且つ当該第１のコスト関数により前記プレディストータ１０１のパラメータを収束させるために用いられる。第１のコスト関数は、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差異を反映する。
例示として、ここで記述した統計的特性は、累積分布関数(CDF)であっても良い。即ち、第１のコスト関数は、出力信号のCDFとデータソース信号のCDFとの差を反映し、CDFによるコスト関数と称してもよい。好ましくは、前記統計的特性は、信号の振幅に関連するCDF、例えば振幅のCDF或いは電力のCDFであっても良い。
図１５は、データソース信号の、振幅に関連するCDF曲線F1(|x|)、及び、出力信号の、振幅に関連するCDF曲線F2(|x|)を模式的に示した。この二本のCDF曲線は、それぞれ図面符号１５０１と１５０２で示している。理論上では、プレディストータにより非線形装置のAM歪みを完全に補償することができる場合に、この二本の曲線は重なり合うことに接近するべきである。その一方、AM歪みが存在している場合に、図１５に示されたように、その二本の曲線には明らかな差異が存在する。
一例として、パラメータ最適化装置１０４は、出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出し、且つ前記差又は前記差の絶対値のM乗に対して積分を求めることにより、前記の第１のコスト関数を算出することができ、ここでM＞0である。例えば、CFで当該第１のコスト関数を表すとすると、下記の式によりCFを算出することができる。
Figure 0005621666
 ただし、Mは任意の正数、例えば１/２、１、２、３等と等しくてもよい。ここでは一つ一つ列挙しない。好ましくは、M＝２とすると、コスト関数CFは二本の曲線１５０１と１５０２との間のハッチング部分の面積を反映する。
図３はパラメータ最適化装置１０４により第１のコスト関数を算出するプロセスの一例を示した。図３に示したように、ステップ３０３において、パラメータ最適化装置は複数の振幅の閾値{th0,th1,…,thi,…thp-1}を決定する。これら振幅の閾値は互いに異なり、何れも0より大きく且つ非線形装置(例えば電力増幅器)からの出力信号の振幅の最大絶対値より小さい。P＞１、振幅の閾値の数を示し、Pが大きいほど(即ち選択された振幅の閾値の数が多いほど)、算出されたコスト関数が正確になる。Pの値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。初期設定として、i=0且つコスト関数CF=0とする。ステップ３０５において、振幅の閾値th1に対して、データソース信号において振幅の絶対値が当該振幅の閾値よりも小さいサンプル点の個数Ni1、及び変換された出力信号において振幅の絶対値が当該振幅の閾値よりも小さいサンプル点の個数Ni2を算出する。ステップ３０７において、二つの個数の差の平方値を求めてCFに累算する。ステップ３０７において、thp-1まで処理したか否かを判断する。肯定の場合にコスト関数の算出が終了する。さもなければ、前記のステップを繰返す。
このように算出されたコスト関数は、以下のように示すことができる。
Figure 0005621666
 図３に示した例示において、コスト関数を算出するプロセスは、カウント、乗算及び加算のみを含むため、演算過程が比較的に簡単であり、演算過程を速くすることができ、パラメータ最適化装置の複雑度やコストを削減することができる。
一つの例示として、パラメータ最適化装置は、取得されたコスト関数の値が最小になるようにプレディストータのパラメータを次第に調整してもよい。例えば、パラメータ最適化装置は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差が所定の閾値よりも小さいであるか否かを判断しても良い。肯定の場合に、プレディストータのパラメータが最適に達したと見なし、統計的特性の差によりプレディストーションパラメータを最適化する過程を終了する。否定の場合に、パラメータ最適化装置は、プレディストーション処理装置における他の装置を制御してプレディストーションパラメータの最適化を続行させることができる。前記の閾値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。このように数回繰返して、プレディストータのパラメータを次第に収束させることができる。
一つの例示として、パラメータ最適化装置１０４は、放物線最適化手法を採用してプレディストータのパラメータを最適化しても良い。具体的には、y0を始点、即ちプレディストータの現在のパラメータ(即ち、今回の最適化を実行する前のプレディストータのパラメータ)を表すとする。プレディストータのパラメータをｋ次元の数のグループと想定すれば、当該点は一つのｋ次元のパラメータの組合せに対応する。Y1はｋ次元の数のクループのある次元上において始点y0からixdを離れた点を表し、i=…,-2,-1,0,1,2,…。dの値は、実際の必要に応じてを選択することができ、ここでは限定しない。fy0は始点y0が対応するパラメータを用いてプレディストーションを行うことにより得られたコスト関数、即ち当該グループのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行った後、非線形装置(例えば電力増幅器)から出力された出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性(例えばCDF)との差を算出することにより得られたコスト関数を表す。１回目の最適化において、y0はプレディストータの初期設定パラメータを示すことができる。Y0を中心としてｋ次元のベクトル空間においてある次元上の幾つかの点、即ち{…,y-2,y-1,y0,y1,y2,…}が対応するコスト関数の値、即ち{…,fy-2,fy-1,fy0,fy1,fy2,…}を求める。
これら点が対応するコスト関数の値は、図９に示した曲線９０１を構成する。そして、最小平均二乗誤差を基準として、２次多項式g(y)=ay2+by+c(例えば図９に示した曲線９０２)を用いてこれら点により構成した曲線９０１に接近する。
Figure 0005621666
 ただし、N≧１である。ｋ次元空間においてこの次元上で取られた点の数は2Ｎ+1である。したがって、２次多項式の最小点ｘopt=b/2aは、最適点（即ち、対応するコスト関数の一グループのパラメータである)に対する推定である。以上のようなプロセスを繰返して探索区間を縮小することにより、最適点に次第に接近することができる。図９は前記の放物線の最適化手法の模式図を示した。
勿論、パラメータ最適化装置１０４は、その他の任意の適切なアルゴリズムを採用してプレディストータのパラメータを最適化しても良い。1つの例示として、座標転換法(univariate search technique)(《非線形の最適化》第２版(国防科技大学出版社、謝政、李建華、
（外１）
Figure 0005621666
が編著する)を参照する)を採用しても良い。別の例示として、ダイレクト検索アルゴリズム(Direct search method、 Robert Michael Lewisと Virginia Torczon とMichael W.Trosset等の文献「direct search methods, then and now」を参照する)を採用しても良い。その他の例示として、最急降下法、ニュートン法、黄金分割法等、その他の最適化アルゴリズムを採用しても良く、ここでは一つ一つ列挙しない。ここでは、前記文献は引用によりここで結合される。
前記の実施例/例示において、第１のコスト関数は、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映すると共に、非線形装置(例えば電力増幅器等)の線形性も反映する。このように最適化されたプレディストータのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行うことにより、非線形装置(例えば電力増幅器等)の非線形性を効率的に補償し、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差異を最小化することができる。
また、同一信号に対して、その異なるセグメントのデータにより算出された統計的特性の間の差異が非常に大きいである可能性がある。図５はこのような例を示した。当該例示において、WCDMAとWiMAX信号に対して、１００個の異なるデータセグメントを取り、各データセグメントのそれぞれは、異なるタイミングで取られた１０００個のサンプル点を含む。図５における曲線はこれらデータセグメントの統計的特性を示している。ここで、横軸はサンプル点の振幅の絶対値(abs())、縦軸は振幅に関連するCDFを示している。これにより、異なるデータセグメントの統計的特性の差異が非常に大きいであることがわかる。したがって、安定のコスト関数を算出することを確保し、プレディストーションパラメータの最適化の収束速度を速くするために、パラメータ最適化装置１０４に入力されるデータソース信号と変換された出力信号とが同一セグメントのデータに基本的に対応するべきである。遅延装置１０５は、パラメータ最適化装置１０４に入力されるデータソース信号と変換された出力信号とが同一セグメントのデータに基本的に対応するように、データソース信号を遅延させる。したがって、遅延装置１０５によって、パラメータ最適化装置１０４は比較的に少ないサンプル点を利用して有効なコスト関数を取得することができる。
本実施例において、信号の統計的特性の間の差異を利用してコスト関数を算出するため、データソース信号と変換された出力信号との間の極めて精確な同期を要求としない。言い換えれば、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号の間で一つまたは二つのサンプル点或いは数個のサンプル点の遅延のずれが発生しても、統計パラメータにわずかな誤差が発生することに過ぎず、本実施例において受けられる。したがって、遅延装置１０５はリンクの総遅延に対する推定値を遅延の時間量として採用することができる。例えば、当該推定値は、データソースから信号が生成されてから信号変換装置から信号が出力されるまでの総遅延に対する推定値であっても良く、この推定値はリンクに対して殆ど一定である。
以上のように、本発明の実施例において、遅延装置１０５は、粗遅延装置であっても良く、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号間で精確な合わせを維持する必要がない。したがって、本発明の実施例は、精確な遅延を採用した方法と比べて、処理の速度を効率的に向上すると共に装置全体の複雑度とコストを削減することができる。
また、本発明の実施例において、信号変換器におけるA/D変換器は高いサンプルレートとビット数を採用しなくても良い。これに対し、データソース信号と電力増幅器の出力信号との時間領域における差を算出してコスト関数として採用する場合に、精確な遅延、精確な同期(及びI/Q信号の非平衡補正)等の他に、高速で且つ高精度なアナログ/デジタル変換器も必要であるため、フィードバックリンクが複雑になり、その自身にも大きい電力損失が発生することになる。したがって、本発明の実施例は、装置全体の複雑度、コストと電力損失を削減することができると共に、パラメータの収束の速度を速くすることができる。
一つの例示として、パラメータ最適化装置は変換された出力信号と遅延されたデータソース信号の統計的特性を算出する前に、また、この二つの信号のサンプルレートを完全に一致するようにこれら二つの信号のサンプルレートを調整する(例えば、遅延されたデータソース信号に対して抽出を行う)必要があり、これにより、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号が同一セグメントのデータに基本的に対応することが更に確保される。また、出力信号の電力とデータソース信号の電力が近似的等しくなるようにこれら二つの信号の電力を調整する必要がある(例えば出力信号に対してある因数を乗じる)。図１１はこのような例示的なプロセスを示している。このように調整したからこそ、算出された信号の統計的特性の差(統計的特性によるコスト関数)は有効となるのである。
図２は本発明による別の実施例におけるプレディストーション処理装置の構成を示した。当該実施例において、パラメータ最適化装置は非線形装置の出力電力の変化の度合いに応じて異なるコスト関数を選択することができる。具体的に、非線形装置の出力電力が快速に変化している場合に、統計的特性の差によるコスト関数(即ち上記の第１のコスト関数)を選択してプレディストータのパラメータを最適化する。その一方、非線形装置の出力電力が安定している場合に(例えば一定時間安定した後)、非線形装置の出力信号の帯域外電力によるコスト関数(即ち、後述の第２のコスト関数)を選択してプレディストータのパラメータを最適化する。
図２に示したように、プレディストーション処理装置２００は、プレディストータ２０１と、信号変換装置２０９と、遅延装置２０５と、パラメータ最適化装置２０４とを備える。また、プレディストーション処理装置２００は更にバンドパスフィルタ(BPF)２０６と、切替装置２０７とを備える。
プレディストータ２０１、信号変換装置２０９、遅延装置２０５及びパラメータ最適化装置２０４は、前記の実施例/例示における対応の装置と類似の機能を有するため、ここでは具体的に説明しない。
バンドパスフィルタ２０６は、信号変換装置２０９と切替装置２０７との間に接続され、変換された信号変換装置２０９から出力された出力信号に対して、バンドパスフィルタリングを行って、前記変換された出力信号の帯域外信号を得るために用いられる。当該バンドパスフィルタは、変換された出力信号の帯域外信号を抽出すると共に帯域内信号及び高周波干渉を抑制する機能を有する。非線形装置(例えば電力増幅器)の非線形によって、信号のスペクトルがその他のチャンネルに漏洩して新たな周波数成分が生じることがある。ここで言及した帯域外信号はその他のチャンネルに漏洩した信号成分である。実際の適応シーン（例えば、出力信号の帯域幅、帯域など）に応じてバンドパスフィルタ２０６のパラメータを選択することができ、ここでは具体的に説明しない。
切替装置２０７は、信号変換装置２０９の出力側とバンドパスフィルタ２０６の出力側とを切替えて、これら二つの装置２０９と２０６の何れかの出力側をパラメータ最適化装置２０４の入力側に接続するために用いられる。
パラメータ最適化装置２０４は、更に、非線形装置２１０の出力電力が快速に変化しているか否かを判断することができる。パラメータ最適化装置２０４は、任意の適切な方法を採用して出力電力の変化の度合いを判断することができる。例えば、当該デジタルプレディストーション処理装置２００が、移動通信システムにおける移動端末に設けられ、移動端末のＲＦ発信リンクにおける電力増幅器に対してプレディストーションを行うために用いられることを想定している。この場合に、当該移動端末が基地局から送信されたTPC(発信電力制御)命令を受信した時に、移動端末におけるメインコントロールユニット(例えばメインCPU)がパラメータ最適化装置２０４へ通知することができ、これにより、パラメータ最適化装置２０４は、電力増幅器の出力電力が快速に変化していることを確定することができる。また、移動端末が移動中に出力電力を変更する必要がある時にも、移動端末におけるメインコントロールユニットはパラメータ最適化装置２０４へ通知することができる。
出力電力が快速に変化している場合に、パラメータ最適化装置２０４は、信号変換装置２０９の出力側をパラメータ最適化装置２０４の入力側に接続するように切替装置２０７を制御する。この場合に、信号変換装置２０９から出力された、バンドパスフィルタリングされなかった信号は、パラメータ最適化装置２０４へ直接に入力されることになる。パラメータ最適化装置は、当該信号及び遅延されたデータソース信号の統計的特性の間の差を利用して第１のコスト関数を算出し、プレディストータ２０１のパラメータを最適化することができる。
出力電力が快速に変化していない場合に、例えば出力電力が一定時間安定した後に、パラメータ最適化装置２０４はバンドパスフィルタ２０６の出力側をパラメータ最適化装置２０４の入力側に接続するように切替装置２０７を制御する。この場合に、バンドパスフィルタリングされた帯域外信号はパラメータ最適化装置に入力される。パラメータ最適化装置２０４は、当該帯域外信号の電力(即ち出力信号の帯域外電力)をコスト関数(即ち帯域外電力によるコスト関数、第２のコスト関数と称する)として算出し、且つ当該コスト関数を利用して前記プレディストータのパラメータを最適化することができる。パラメータ最適化装置２０４は、電力増幅器の出力信号の帯域外電力を最小化するように、当該帯域外電力による関数を利用してプレディストータのパラメータを次第に最適化することができる。
第１のコスト関数と第２のコスト関数により、いずれも、非線形装置(例えば電力増幅器)の非線形性をよく計測することができる。図６の（A）と（B）は、これら二種類のコスト関数のAMパラメータによる等高線をそれぞれ示している。図面に示したように、これら二つのコスト関数は、いずれも凸関数であり、且つ最適点の位置もほぼ同じである。したがって、この二種類のコスト関数を使用すれば、いずれもよい収束性を取得することができる。
当該実施例において、非線形装置(例えば電力増幅器)の出力電力が快速に変化している時に、或いは電力増幅器が飽和状態に近づいた時に、出力信号の帯域外電力の変動が非常に激しくなり、第２のコスト関数を採用すれば、収束時間が長くなり、発信電力の快速変化について行くことができなくなる。この場合に、適応的に統計的特性の差によるコスト関数(第１のコスト関数)を選択して使用することにより、AMパラメータを快速に収束させ、電力増幅器のAM歪みを補償することができる。非線形装置(例えば電力増幅器)の出力電力が安定になると、帯域外電力によるコスト関数(第２のコスト関数)を利用してPMパラメータを収束させ、更にAMパラメータを最適化する。図７は図２に示した装置が移動通信システムの移動端末に適用された場合に基地局のTPC命令に応じて適応的にコスト関数を選択することを示した模式図である。図７に示したように、移動端末の電力増幅器の出力電力が快速に変化している(例えばTPC命令を受信した) 場合に第１のコスト関数を選択し、一方、発信電力が安定している場合に第２のコスト関数を選択する。これにより、プレディストータは発信電力、温度及びその他の外部環境の変化を快速に追尾することができ、良い収束性を得ることもできる。
図２の実施例において、プレディストータの収束速度、性能とフィードバックリンクの複雑度を総合に考慮し、統計的特性によるコスト関数(第１のコスト関数)、或いは帯域外電力によるコスト関数(第２のコスト関数)を適応的に選択して、収束に使用する。ここで、プレディストータは、直交多項式又は直交ルックアップテーブル(LUT)の線形な組合せにより構成されることができ(任意の適切な方法によりパラメータを利用してプレディストータを構成でき、ここでは具体的に説明しない)、パラメータ最適化装置で取得したパラメータに基づいてプレディストーションためのAM及びPM曲線を生成する。第１のコスト関数及び第２のコスト関数は、いずれも各パラメータの凸関数であり、このような凸性によって、プレディストーションの収束のロバスト性が大幅に増加することになる。
一つの例示において、二段のフィルタを採用して電力増幅器の出力信号の帯域外電力を求めることができる。例えば、先ずバンドパスフィルタを採用して復調器により復調された信号に対してバンドパスフィルタリングを行い、例えばOFDM信号では、帯域内電力と帯域外電力の差が３０ｄB以上で且つ遷移帯域が非常に狭いため、このように得られた帯域外信号には依然として強い帯域内信号成分を有する。この時、デジタル領域のフィルタで、信号に対してフィルタリングを再度行うことにより、その中の帯域内信号成分を濾過により除去して、更に帯域外信号を抽出するようにする。
図８は前記実施例によるデジタルプレディストーション処理装置の一例を示した。当該例示において、非線形装置はD/A変換器８３０、直交変調器８４０と電力増幅器８５０を備える。プレディストーション処理装置８００の構成は図１Ａと図２に示した構成と類似し、その中の各要素も図１Ａ又は図２に示した対応の要素と類似の機能を有する。変調器８４０は、直交変調方式を採用するため、装置８００における変調器も対応する直交変調方式を採用する。また、I、Qの二つ経路の信号があるため、装置８００は、復調されたI、Q信号をデジタルI、Q信号にそれぞれ変換するための二つのアナログ/デジタル変換器８０３を備える。遅延装置８０５も、I、Qの二つ経路のデータソース信号をそれぞれに遅延し、遅延された二つ経路の信号をパラメータ最適化装置８０４へ出力する。パラメータ最適化装置８０４の機能は図１Ａに示した装置１０４と類似するため、ここでは再び説明しない。
また、選択できるように、装置８００は、図２に示した実施例と類似の機能を実現するように、二つのバンドパスフィルタ８０６と二つの切替装置８０７とを備えてもよい。即ち、パラメータ最適化装置８０４は電力増幅器の出力電力の変化度合いに応じて異なるコスト関数を適応的に選択することができる。具体的な操作及び機能は、前記の実施例/例示と類似するため、ここでは再び説明しない。
図１０は本発明の一実施例によるプレディスタータのパラメータを最適化する方法を示した。図１０に示したように、当該方法はステップ１００１、１００７、１００９と１０１１を含む。
ステップ１００１において、変換された出力信号のフォーマットがデータソース信号と一致するように、非線形装置からの出力信号を、変換された出力信号へ変換する。前記の実施例/例示と同様に、ここで、非線形装置は電力増幅器を備えるRF出力装置(図１Bに示したように)であっても良い。この場合に、ステップ１００１はサブステップ１００３と１００５を含んでも良い。サブステップ１００３において、電力増幅器からの出力信号を復調し、サブステップ１００５において、復調された出力信号をデジタル出力信号に変換する。その他の例示において、非線形装置は、非線形増幅器、非線形発信/伝送リンク等、その他のタイプの非線形素子であっても良い。この場合に、当該非線形装置の具体的な処理方式に応じてその出力信号をデータソース信号と同じフォーマットのデジタル信号に変換することができ、ここでは具体的に説明しない。
ステップ１００７において、データソース信号を一定の時間遅延させ、当該一定の時間は、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間に近似的に等しい。例えば、図１Bに示した例示の場合に、当該一定の時間は、データソースにより前記データソース信号が生成されてから、復調器から出力された信号がデジタル出力信号に変換されるまでの所要時間にほぼ等しくても良い。
ステップ１００９において、前記変換された出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいてコスト関数(上記の第１のコスト関数)を算出する。前記の実施例/例示と類似し、第１のコスト関数は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映する。また、第１のコスト関数は更に非線形装置の線形性を反映することもできる。
上記の実施例/例示と類似し、ここで、前記の統計的特性は情報の累積分布関数であっても良く、且つ前記第１のコスト関数は前記出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する。好ましくは、採用された累積分布関数は、振幅CDF又は電力CDFのような、振幅に関連する累積分布関数であっても良い。上記の例示と類似し、振幅に関連するCDFを採用する場合に、前記の式(１)により第１のコスト関数を算出することができ、具体的なステップは、振幅に関連する前記出力信号のCDFと、振幅に関連する前記データソース信号のCDFとの差を算出し、前記差又は前記差の絶対値のM乗(M＞0)に対して積分を求めて第１のコスト関数とすることを含んでも良い。別の例示として、図３に示したプロセスにより第１のコスト関数を算出しても良く、ここでは再び説明しない。
ステップ１０１１において、第１のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化する。上記の放物線法、座標転換法(univariate search technique)、直接探索アルゴリズム、最急降下法、ニュートン法、黄金分割法等の最適化アルゴリズムを採用してプレディストータのパラメータを最適化することができ、ここでは再び説明しない。
前記の方法において、第１のコスト関数は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映し、更に非線形装置(例えば電力増幅器)の線形性を反映する。このように最適化されたプレディストータのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行うことにより、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差異を最小化するように非線形装置(例えば電力増幅器等)の非線形を効率的に補償することができる。
また、信号の統計的特性間の差異を利用してコスト関数を算出するため、データソース信号と変換された出力信号との精確な合わせ又は同期を要求しない。ステップ１００７は、リンク総遅延に対する推定値を遅延の時間量として採用することができる。例えば、当該推定値は、データソースから信号が生成されてから信号変換装置から信号が出力されるまでの総遅延に対する推定値であっても良く、当該推定値がリンクに対してほぼ一定である。当該遅延ステップは粗遅延であり、二つの信号間で精確な合わせを維持する必要がない。したがって、精確な遅延を採用した方法と比べて、本発明の実施例は処理の速度を効率的に向上し、且つ装置全体の複雑度とコストを削減することができる。
また、本発明の実施例において、高いサンプルレートとビット数を採用して出力信号に対してA/Dサンプリングを行う必要がない。したがって、装置全体の複雑度、コスト及び電力損失を削減し、且つパラメータの収束の速度を向上することができる。
一つの例示として、図１０に示した方法は、図１１に示したステップを更に含んでもよい。ステップ１０１３において、二つの信号のサンプルレートを完全に一致するように二つの信号のサンプルレートを調整(例えば、遅延されたデータソース信号に対して抽出を行う)して、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号が同一セグメントのデータに基本的に対応することを更に確保する。また、ステップ１０１５において、出力信号の電力とデータソース信号の電力が近似的に等しくなるようにこれら二つの信号の電力を調整することができる (例えば出力信号にある因数を乗じる)。このように調整したからこそ、算出された信号の統計的特性の差(第１のコスト関数)が有効となるのである。
図１２は本発明の別の実施例によるプレディストータのパラメータを最適化する方法を示した。図１２に示した方法は図１０に示した方法と類似する。相違点としては、図１２に示した方法がプレディストータのパラメータを次第に調整するプロセスを含むことにある。
図１２に示したように、ステップ１２０３、１２０５、１２０７、１２０９と１２１１は、何れも図１１に示した対応のステップと類似し、ここでは再び説明しない。
ステップ１２１３において、前記出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断する。肯定の場合に、プレディストータのパラメータが既に収束したと見なすことができ、統計的特性の差によりプレディストーションパラメータを最適化するプロセスを終了する。否定の場合に、前記のステップを繰返して実行し、即ちプレディストーションパラメータの最適化を続行する。前記の閾値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。このように数回繰返して、プレディストータのパラメータを次第に収束させることができる。
図１３は本発明の別の実施例によるプレディストータのパラメータを最適化する方法を示した。図１３に示したように、ステップ１３０４において、非線形装置(例えば電力増幅器)の出力電力が快速に変化しているか否かを判断する。上記の方法により出力電力が快速に変化しているか否かを判断することができるため、ここでは再び説明しない。肯定の場合に、前記の統計的特性の差によるコスト関数(第１のコスト関数)を採用してプレディストーションパラメータを最適化する。第１のコスト関数の算出方法は前記の実施例/例示と同じであるため、ここでは再び説明しない。出力電力が快速に変化していない場合に(例えば出力電力が一定時間安定した)、非線形装置(例えば電力増幅器)の出力信号の帯域外電力をコスト関数(第２のコスト関数)として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化する。
図１３は、非線形装置が図１Bに示したような構成を備えた場合に第２のコスト関数を算出する具体的な過程を示した。ステップ１３０６において、電力増幅器からの出力信号を復調する。ステップ１３０８において、復調された出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って復調された出力信号の帯域外信号を取得する。前記の実施例/例示におけるBPFを採用してバンドパスフィルタリングを行って、出力信号における帯域内信号を濾過により除去し、且つ高周波数のノイズを抑制することができ、ここでは再び説明しない。ステップ１３１０において、帯域外信号をデジタル信号に変換する。ステップ１３１２において、当該デジタル信号の電力を第２のコスト関数として算出する。ステップ１３１４において、当該第２のコスト関数を利用してプレディストータのパラメータを最適化する。
前記の方法において、非線形装置(例えば電力増幅器)の出力電力が快速に変化している場合に、統計的特性の差によるコスト関数(第１のコスト関数)を用いてAMパラメータを快速に収束させて電力増幅器のAM歪みを補償することができる。非線形装置(例えば電力増幅器)の出力電力が安定になった場合に、帯域外電力によるコスト関数(第２のコスト関数)を利用してPMパラメータを収束させ、更にAMパラメータを最適化する。これにより、プレディストータは、発信電力、温度及びその他の外部環境の変化を快速に追尾することができる。
前記の実施例と例示は、例示的なものであり、全面的なものではない。本発明は任意の具体的な実施例又は例示に限定されると見なすべきではない。
前記の実施例と例示において、“第１”、“第２”等の表現(例えば第１のコスト関数、第２のコスト関数等)を採用しているが、 当業者は、前記の表現は、ただ技術用語に対して文字的な区分を行うためであり、その順序或いは任意の他の限定を表すものではないことを理解すべきである。
一つの例示として、前記の方法の各ステップ及び前記のデジタルプレディストーション処理装置の各構成モジュール及び/又は装置は、無線通信ネットワーク(例えばWIMAX、LTE、LTE−A、WCDMAの通信システム等、ここでは一つ一つ列挙しない)中の基地局、端末、或いはその他の通信装置におけるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、或いはその組合せとして実施されることができる。例えば、基地局又は端末中のRF伝送部の一部とすることができる。前記の装置における各構成モジュールがソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、或いはその組合せの方式により配置される時に使用可能な具体的な手段又は方法は当業者の既知のものであるため、ここでは具体的に説明しない。
上記のように、前記の方法と装置においてデジタル信号を処理するステップ及びモジュールはソフトウェアにより実現することができる。記憶媒体又はネットワークから、専用ハードウェアの構成を有するコンピュータ(例えば図１４に示した汎用コンピュータ１４００)に当該ソフトウェアを構成するプログラムがインストールされる。当該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされた場合に各機能等を実行することができる。
図１４において、中央処理装置(CPU)１４０１は、読取専用メモリ(ROM)１４０２に記憶されたプログラム、又はメモリ部１４０８からランダムアクセスメモリ(RAM)１４０３にアップロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１４０３においても、必要に応じてCPU１４０１が各種の処理を実行するとき等に必要なデータが記憶されている。CPU１４０１、ROM１４０２及びRAM１４０３同士は、バス１４０４を介して接続されている。入力/出力インタフェース１４０５もバス１４０４に接続されている。
入力部１４０６（キーボード、マウス等を含む）と、出力部１４０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（CRT）、液晶ディスプレイ（LCD）等とスピーカ等を含む）と、メモリ部１４０８（ハードディスク等を含む）と、通信部１４０９（ネットワークインターフェースカード、例えばLANカード、モデム等を含む）とは、入力／出力インタフェース１４０５に接続されている。通信部１４０９がネットワーク、例えばインターネットを経由して通信処理を実行する。必要に応じて、入力／出力インタフェース１４０５にはドライブ１４１０も接続されている。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のような取り外し可能な媒体１４１１は、必要に応じてドライブ１４１０に取り付けられており、その中から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じてメモリ部１４０８にインストールされるようにする。
ソフトウェアで前記の一連の処理を実現する場合、ネットワーク例えばインターネット、又は記憶媒体例えば取り外し可能な媒体１４１１からソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
このような記憶媒体は、図１４に示したような、その中にプログラムが記憶されているものであって、デバイスから離れて配送されることでユーザにプログラムを提供する取り外し可能な媒体１４１１には限定されないことを、当業者は理解すべきである。取り外し可能な媒体１４１１の例として、磁気ディスク（フロッピディスク（登録商標）含む）、光ディスク（コンパクトディスクリードオンリーメモリ（CD−ROM）やディジタルヴァーサタイルディスク（DVD）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（登録商標）含む）及び半導体メモリを含む。または、記憶媒体はROM１４０２、メモリ部１４０８に含まれるハードディスクなどでも良い。その中にプログラムが記憶されており、且つこれらを含むデバイスと一緒にユーザに配送される。
本発明は更に、機器で読取可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を提供する。前記の命令コードが機器で読取られて実行されると、前記の本発明による実施例の方法を実行することができる。
それに対して、前記の機器で読取り可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を搭載する記憶媒体も本発明の開示に含まれる。前記の記憶媒体は、フロッピディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらに限定されない。
以上の本発明の具体的な実施例の記述においては、一種の実施形態について記述し及び／又は示した特徴は同一或いは類似の形態で一つ又は複数の他の実施形態で使用されたり、他の実施形態における特徴と組み合わせたり、或いは他の実施形態における特徴の代替とすることができる。
ここで、説明する必要があるのは、専門用語“含む／有する”が本文で使用される場合には、特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在を意味するが、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。
また、本発明の方法は明細書において記述した時間順に実行することには限られず、その他の時間順序に従って、並行に或いは個別に実行されてもよい。従って、本明細書で記述した方法の実行順序は本発明の技術的範囲への限定を構成しない。
以上の説明からわかるように、本発明の実施例によれば、下記のような技術案を提供する。
（付記１）非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出し、且つ前記第１のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置と、を備えるデジタルプレディストーション処理装置。
（付記２）前記パラメータ最適化装置は、更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に、プレディストータのパラメータの最適化を続行させるように、前記プレディストーション処理装置における他の装置を制御するために配置された、付記１に記載の装置。
（付記３）前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、付記１又は２に記載の装置。
（付記４）前記出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、前記信号変換装置の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを、更に備え、前記パラメータ最適化装置は、更に、前記非線形装置の出力電力が所定の時間安定してから快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記信号変換装置の出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、前記帯域外信号により前記電力増幅器の出力信号の帯域外の電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、付記１又は２に記載の装置。
（付記５）前記パラメータ最適化装置は、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出し、且つ前記差又は前記差の絶対値のN乗(N＞０)に対して積分を求めることにより、第１のコスト関数を算出するために配置された、付記３に記載の装置。
（付記６）前記パラメータ最適化装置は以下のプロセスにより前記第１のコスト関数を算出し、このプロセスは、互いに異なっており、それぞれが０より大きく且つ前記変換された出力信号の振幅の最大絶対値より小さい複数の振幅の閾値を決定し、各振幅の閾値のそれぞれに対して、前記変換された出力信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数と、及び前記データソース信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数との差の平方値を算出し、振幅の閾値のそれぞれに対応する差の平方値の合計を前記第１のコスト関数として算出することを含むために配置された、付記３に記載の装置。
（付記７）前記非線形装置は電力増幅器であり、前記信号変換装置は、前記電力増幅器からの出力信号を復調するために配置された復調器と、復調された出力信号をデジタル出力信号に変換するために配置されたアナログ/デジタル変換器とを備える、付記１又は２に記載の装置。
（付記８）前記復調された出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記復調された出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、前記復調器の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを更に備え、前記パラメータ最適化装置は、更に、前記電力増幅器の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記復調器の出力側を前記アナログ/デジタル変換器の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記アナログ/デジタル変換器の入力側に接続して前記帯域外信号をデジタル帯域外信号に変換するように前記切替装置を制御し、前記デジタル帯域外信号の電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、付記７に記載の装置。
（付記９）非線形装置である電力増幅器からの出力信号を復調し、復調された出力信号をデジタル信号に変換してデータソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号を出力すること、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから、前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延すること、前記変換されたデジタル出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出すること、前記第１のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化すること、を含むプレディストータのパラメータの最適化方法。
（付記１０）更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に前記のプロセスを繰返して実行することを含む、付記９に記載の方法。
（付記１１）前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、付記９又は１０に記載の方法。
（付記１２）更に、前記非線形装置の出力電力が所定の時間安定してから快速に変化しているか否かを判断し、否定の場合に前記変換された出力信号の帯域外の電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化することを含む、付記９又は１０に記載の方法。
（付記１３）前記第１のコスト関数を算出することは、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出すること、前記第１のコスト関数として、前記の差或いは前記の差の絶対値のN乗(N＞０)に対して積分を求めること、を含む、付記１１に記載の方法。
（付記１４）前記第１のコスト関数を算出することは、互いに異なっており、それぞれが０より大きく且つ前記変換された出力信号の振幅の最大絶対値より小さい複数の振幅の閾値を決定すること、各振幅の閾値のそれぞれに対して、前記変換された出力信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数と、及び前記データソース信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数との差の平方値を算出すること、振幅の閾値のそれぞれに対応する差の平方値の合計を前記第１のコスト関数として算出することを含む、付記１１に記載の装置。
上記に本発明の具体的実施例を記述することにより本発明を開示したが、前記の全ての実施例と例示はいずれも例示的なものであり、限定的なものではないことを理解すべきである。当業者は添付の特許請求の範囲の趣旨と範囲に、本発明に対する各種の修正、改良或いは均等物を設計することができる。これらの修正、改良或いは均等物は本発明の保護範囲内に含まれるものであると考えられるべきである。

Claims (10)

  1. 非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、
    前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、
    前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、
    前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出し、且つ前記第１のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置と、
    前記出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、
    前記信号変換装置の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置と、
    を含み、
    前記パラメータ最適化装置は、更に、前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記信号変換装置の出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、前記帯域外信号の電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、デジタルプレディストーション処理装置。
  2. 前記パラメータ最適化装置は、更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に、プレディストータのパラメータの最適化を続行させるように、前記プレディストーション処理装置における他の装置を制御するために配置された、請求項１に記載の装置。
  3. 前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、請求項１又は２に記載の装置。
  4. 非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、
    前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、
    前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、
    前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出し、且つ前記第１のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置と、
    を含み、
    前記パラメータ最適化装置は、更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に、プレディストータのパラメータの最適化を続行させるように、前記プレディストーション処理装置における他の装置を制御するために配置され、
    前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映し、
    前記第１のコスト関数は、
    Figure 0005621666
     により算出され、
    そのうち、CFは、前記第１のコスト関数を表し、F 1 (x)は、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数曲線を表し、F 2 (x)は、前記出力信号の、振幅に関連する累積分布関数曲線を表し、Mは任意の正数である、デジタルプレディストーション処理装置。
  5. 前記出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、
    前記信号変換装置の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを、更に備え、
    前記パラメータ最適化装置は、更に、前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記信号変換装置の出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、前記帯域外信号の電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、請求項４に記載の装置。
  6. 非線形装置からの出力信号をデータソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するステップと、
    前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから、前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延するステップと、
    前記変換された出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出するステップと、
    前記第１のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化するステップと、
    前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、否定の場合に前記変換された出力信号の帯域外電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するステップと、を含む、プレディストータのパラメータの最適化方法。
  7. 更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に前記のプロセスを繰返して実行することを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、請求項６又は７に記載の方法。
  9. 非線形装置からの出力信号をデータソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するステップと、
    前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから、前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延するステップと、
    前記変換された出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第１のコスト関数を算出するステップと、
    前記第１のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化するステップと、
    前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に前記のプロセスを繰返して実行するステップと、
    を含み、
    前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第１のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映し、
    前記第１のコスト関数は、
    Figure 0005621666
     により算出され、
    そのうち、CFは、前記第１のコスト関数を表し、F 1 (x)は、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数曲線を表し、F 2 (x)は、前記出力信号の、振幅に関連する累積分布関数曲線を表し、Mは任意の正数である、プレディストータのパラメータの最適化方法。
  10. 更に、前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、否定の場合に前記変換された出力信号の帯域外電力を第２のコスト関数として算出し、且つ当該第２のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化することを含む、請求項９に記載の方法。
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