KR20110123003A - 전력 증폭기의 선형화를 위한 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 및 이를 포함하는 장치 - Google Patents

전력 증폭기의 선형화를 위한 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 및 이를 포함하는 장치 Download PDF

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Abstract

전력 증폭기의 선형화를 위한 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 및 이를 포함하는 무선 통신 장치가 개시된다. 본 발명의 디지털 사전 왜곡기는 전력 증폭기(HPA)를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 HPA의 특성을 추정하여 모델링하는 PWL 모델링 유닛, 상기 HPA의 출력 신호와 상기 PWL 모델링 유닛의 출력 신호 간의 차이인 에러 신호를 산출하는 연산기, 상기 PWL 모델링 유닛으로부터 모델링된 특성을 수신하고, 이 모델링된 특성의 역(inverse)를 산출하는 역 산출기, 및 상기 역 산출기의 출력에 따라 상기 모델링된 특성의 역(inverse) 특성을 가지는 사전 왜곡 유닛을 구비하며, 상기 PWL 모델링 유닛은 상기 에러 신호를 줄이는 방향으로 상기 모델링된 특성 파라미터들을 업데이트한다.

Description

전력 증폭기의 선형화를 위한 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 및 이를 포함하는 장치{Canonical Piecewise-Linear Model-Based Digital Predistorter for Power Amplifier Linearization And Apparatus including the Same}
본 발명은 전자 회로 및 이를 포함하는 장치에 관한 것으로, 특히, 전력 증폭기를 선형화하기 위한 디지털 사전 왜곡기, 이를 포함하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
무선 통신 시스템에서는 일반적으로 신호의 전송 전력을 얻기 위해 고출력 증폭기(HPA : High Power Amplifier)를 사용한다. 하지만 HPA의 비선형 왜곡에 의한 성능 열화가 발생한다.
한편, 최근 들어, 무선통신 서비스의 종류가 매우 다양해지고 있으며, 정보 처리량과 신뢰도에 대한 사용자들의 요구가 점점 증대하고 있다. 이러한 기술적인 요구로 인해 대용량의 정보를 한꺼번에 전송할 수 있는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 같은 다중 반송파 (multi-carrier) 전송 방식이나 다차원의 변조 방식 등이 개발되고 있다.
OFDM 시스템은 M-ary QAM (Quadrature Amplitude Modulation)이나 PSK (Phase Shift Keying) 등으로 변조된 신호들을 여러 개의 직교 부반송파 (subcarrier)를 이용해서 전송하는 방식이다. OFDM 시스템은 단일 반송파를 사용하는 시스템과 비교할 때 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)이나 협대역 간섭 (narrowband interference) 채널 환경에 강인하고, 변조 및 복조를 FFT (Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다.
이러한 장점들로 인해 OFDM 방식은 유럽의 디지털 비디오 방송 (DVB : Digital Video Broadcasting), 광대역 무선 접속 (BWA : Broadband Wireless Access), 디지털 멀티미디어 방송 (DMB : Digital Multimedia Broadcasting) 등에 적용되고 있다.
특히, 국제 표준으로 채택된 WiBro (무선 광대역, 802.11e Mobile WiMax)의 핵심 전송 기술로 사용되고 있으며, WiBro에 위성이 접목된 4G 시스템에서도 발전되어 사용될 가능성이 높은 전송 기술이다. 하지만, 단일 반송파 시스템과는 다르게 OFDM 시스템에서는 출력신호의 크기가 Rayleigh 분포를 갖기 때문에 무선 통신 환경에서 TWTA (Traveling Wave Tube Amplifier)나 SSPA (Solid State Power Amplifier)와 같은 HPA의 비선형 특성으로 인하여 단일 반송파 전송 방식보다 심각한 비선형 왜곡이 발생하게 된다.
이러한 HPA의 비선형성은 출력 신호 레벨을 선형 영역으로 충분히 백오프(back-off) 시킴으로써 감소시킬 수 있으나, 이는 송신 신호의 출력을 과도하게 감소시키게 되어 결국 페이즈 마진(fade margin)을 감소시키는 결과를 가져온다. 따라서 이러한 HPA의 비선형 왜곡을 보상해야만 다중 경로 페이딩에 강한 OFDM의 장점을 효과적으로 활용할 수 있다.
HPA에서 발생하는 가장 심각한 문제는 입력 신호의 진폭과 위상에 비선형 왜곡이 발생한다는 것이다. 일반적으로 HPA의 비선형 왜곡은 AM/AM (amplitude modulation to amplitude modulation) 변환과 AM/PM (amplitude modulation to phase modulation) 변환에 의해 발생한다. AM/AM 변환은 입력신호의 진폭에 따른 출력신호 진폭의 비선형 특성이며, AM/PM 변환은 입력신호의 진폭에 따른 출력신호의 위상에 대한 비선형 특성을 말한다. HPA의 비선형성을 줄이기 위한 선형화 방식으로는 아날로그 사전왜곡 (predistortion), 전방 궤환 (feed-forward) 방식, 후방 궤환 (feed-back) 방식, 그리고 디지털 사전왜곡 방식 등이 있다.
상술한 바와 같이, HPA를 사용하는 장치의 성능은 HPA의 비선형 왜곡을 얼마나 효과적으로 제거하느냐에 따라 달라진다. 따라서, HPA의 비선형 왜곡을 효과적으로 제거할 수 있는 방안이 절실히 필요하다.
본 발명이 이루고자는 과제는 HPA의 비선형 왜곡을 효과적으로 제거할 수 있는 디지털 사전 왜곡기 및 이를 포함하는 장치를 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 사전 왜곡기는 전력 증폭기(HPA)를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 HPA의 특성을 추정하여 모델링하는 PWL 모델링 유닛; 상기 HPA의 출력 신호와 상기 PWL 모델링 유닛의 출력 신호 간의 차이인 에러 신호를 산출하는 연산기; 상기 PWL 모델링 유닛으로부터 모델링된 특성을 수신하고, 이 모델링된 특성의 역(inverse)를 산출하는 역 산출기(inverse calculator); 및 상기 역 산출기의 출력에 따라 상기 모델링된 특성의 역 특성을 가지는 사전 왜곡 유닛을 구비하며, 상기 PWL 모델링 유닛은 상기 에러 신호를 줄이는 방향으로 상기 모델링된 특성 파라미터들을 업데이트한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 디지털 사전 왜곡기는 전력 증폭기(HPA)를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 HPA의 전단에 접속되는 사전 왜곡 유닛; 상기 HPA의 특성의 역 특성을 모델링하는 간접 학습 블록; 상기 사전 왜곡기의 출력 신호와 상기 간접 학습 블록의 출력 신호 간의 차이인 에러 신호를 산출하는 연산기; 및 상기 에러 신호를 줄이는 방향으로 상기 간접 학습 블록의 계수들을 업데이트하는 추정 알고리즘 블록을 구비하며, 상기 사전 왜곡 유닛은 상기 간접 학습 블록과 동일한 특성을 가진다.
본 발명의 canonical PWL 모델 기반의 디지털 사전왜곡기에 의하면, OFDM 신호의 높은 PAPR과 HPA의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 무선 통신 시스템에 사용되는 HPA의 비선형 특성을 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델링 유닛의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델을 이용한 디지털 사전 왜곡기를 포함하는 무선 통신 장치의 개략적인 구성도이다.
도 4는 도 3의 동작 실험을 위하여 설정된 입력 신호, 샘플 수, 초기 파라미터 들을 나타내는 표이다.
도 5는 도 4의 장치에서, PWL 모델링 유닛의 출력신호와 HPA의 출력신호와의 MSE(Mean Square Error)를 100개의 샘플단위로 평균을 내어 나타낸 그래프이다.
도 6은 실험 조건 중 스텝사이즈에 따른 MSE 특성 곡선을 나타낸 그래프이다.
도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델을 이용한 디지털 사전 왜곡기를 포함하는 무선 통신 장치의 개략적인 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 OFDM 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 9는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조에 대한 수신 심볼의 성상도이다.
도 10은 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조에 대하여 신호 대 잡음비에 따른 비트오율을 나타낸 것이다.
도 11은 64-QAM 변조에 대한 AM-AM 변환 특성 곡선을 나타낸 것이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. 이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
HPA에 의한 비선형 왜곡을 보상하기 위한 방법으로서 최근에는 범용 디지털 신호처리 소자들의 발전으로 인해 디지털적으로 처리 가능한 기저대역 (baseband) 기법들이 활발히 연구되고 있다. 특히 송신기에서 사전왜곡기 (predistorter)를 사용하는 방법은 비선형 왜곡의 근원이 있는 송신기에서 입력 데이터를 쉽게 사용하여 보상할 수 있다는 점에서 매우 효과적이라 할 수 있다. 사전왜곡기는 HPA의 전단에 위치하며, HPA에 의해 신호가 왜곡되는 것을 미리 보상하는 방향으로 신호를 사전에 왜곡하여 HPA에 가하여 줌으로써 사전왜곡기와 HPA를 결합한 시스템의 출력이 변조 신호가 선형적으로 증폭된 신호와 같아지도록 동작하게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 무선 통신 시스템에 사용되는 HPA의 비선형 특성을 나타내는 그래프이다. 도 1의 그래프는 특히, HPA의 한 종류인 SSPA의 AM/AM 변환 특성 및 AM/PM 변환 특성을 나타낸다. SSPA의 비선형 특성은 AM/AM 변환 특성과 AM/PM 변환 특성이 각각 수학식 1과 2로 모델링 된다.
Figure pat00001
여기서, r은 정규화된 입력 진폭(normalized input amplitude), A(r)는 출력 진폭, rsat은 입력 포화 레벨, g0는 SSPA의 이득, k는 포화영역에서 곡선의 기울기를 조절할 때 사용되는 정수값을 의미한다.
Figure pat00002
여기서, Ø(r)는 출력 위상이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델링 유닛(100)의 블록도이다. 이를 참조하면, PWL 모델링 유닛(100)은 제1 레이어 블록(110) 및 제2 레이어 블록(140)을 포함한다. 제1 레이어 블록(110)은 다수의 곱셈기들(111~115), 합산기들(121~123), 및 절대값 산출기들(131~133)을 포함한다.
제1 내지 제5 곱셈기(111~115)는 각각 상응하는 벡터 내적 계수(BT 11,αT 11, αT 12,αT 13, BT 12)와 입력 신호(x)의 백터 내적(inner product)을 산출한다. 제1 내지 제3 합산기(121~123)는 각각 제2 내지 제4 곱셈기(112~114)의 출력에서 상응하는 베타 계수(β11,β12,β13)를 뺀다. 제1 내지 제3 절대값 산출기들(131~133) 각각은 제1 내지 제3 합산기(121~123) 중 상응하는 합산기(121, 122, 123)의 출력의 절대값(|g11|,|g12|,|g13|)을 산출한다. 제1 내지 제3 절대값 산출기(131~133)의 출력 신호는 각각 상응하는 곱셈 계수(C11, C12, C13)와 곱해진 후 제4 내지 제5 합산기(141~142)로 입력된다.
제4 합산기(141)는 제1 곱셈기(111)의 출력, 제1 내지 제3 절대값 산출기(131~133)의 출력 신호에 각각 상응하는 곱셈 계수(C11, C12, C13)가 곱해진 신호, 및 제1 계수(a11)를 합산한다. 제5 합산기(142)는 제5 곱셈기(115)의 출력, 제1 내지 제3 절대값 산출기(131~133)의 출력 신호에 각각 상응하는 곱셈 계수(C11, C12, C13)가 곱해진 신호 및 제2 계수(a12)를 합산하여 출력한다.
도 2에 도시된 canonical PWL 모델링 유닛의 연속적인 PWL 함수의 정규 표현은 다음의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
는 n차원 벡터이고, B 는 n X n행렬,
Figure pat00005
는 스칼라, 그리고 < , >는 벡터의 내적을 나타낸다.
이 방법은 중복되는 데이터가 저장되지 않기 때문에 장치 매개 변수들의 저장을 위한 메모리 공간이 적게 필요하며, 구현 측면에서도 매우 효율적이다. 수학식 3에 나타낸 canonical PWL 모델의 파라미터 업데이트 방정식은 다음과 같다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
이고, μ는 LMS (Least Mean Square) 알고리즘의 스텝사이즈를 나타낸다. di와
Figure pat00008
는 각각 원래의 RF 신호와 모델의 출력 신호를 의미하며, ei는 di와
Figure pat00009
의 오차를 나타낸다.
Canonical PWL 모델링 유닛의 동작원리를 간략히 살펴보면, 동일한 입력 신호가 타겟 시스템인 HPA과 canonical PWL 모델링 유닛에 입력되고 두 시스템의 출력 신호를 비교하여 오차를 구한다. 여기서 구한 오차를 앞서 언급한 canonical PWL 모델의 파라미터 업데이트 방정식에 적용하여 오차가 최소화 될 때까지 반복 연산을 수행한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델을 이용한 디지털 사전 왜곡기를 포함하는 무선 통신 장치(200)의 개략적인 구성도이다. 이를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신 장치(200)는 HPA(210) 및 디지털 사전 왜곡기(220)를 포함한다.
디지털 사전 왜곡기(220)는 사전 왜곡 유닛(225), PWL 모델링 유닛(230), 연산기(235), 역 산출기(inverse calculator)(240)를 포함한다. PWL 모델링 유닛(230)은 도 2에 도시된 PWL 모델링 유닛(100)과 그 구성 및 동작이 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략한다.
PWL 모델링 유닛(230)은 타겟 시스템인 HPA의 특성을 추정하여 HPA를 모델링한다. 여기서는, HPA의 특성을 G라 하고, PWL 모델링 유닛(230)에 의해 모델링된 특성은 G'라 한다. 연산기(235)는 HPA(210)의 출력 신호(y(n))에서 PWL 모델링 유닛(230)의 출력 신호(y'(n))을 감산하여 에러 신호(e(n))를 산출한다. 에러 신호(e(n))는 PWL 모델링 유닛(230)으로 입력된다.
PWL 모델링 유닛(230)은 에러 신호(e(n))를 이용하여, HPA의 특성 모델링을 위해 설정된 파라미터들을 업데이트한다. 즉, PWL 모델링 유닛(230)은 에러 신호(e(n))를 줄이는 방향으로 HPA의 특성 추정 파라미터들을 업데이트함으로써, 업데이트 횟수가 증가할 수록 PWL 모델링 유닛(230)에 의해 추정되는 HPA의 특성은 실제 HPA의 특성에 수렴하게 된다.
역 산출기(240)는 PWL 모델링 유닛(230)으로부터 모델링된 특성을 수신하고, 이 모델링된 특성(G')의 역(inverse)를 산출한다. 즉, 역 산출기(240)는 1/G'를 산출한다. 사전 왜곡 유닛(225)은 역 산출기(240)의 출력에 따라 1/G'의 특성을 가진다.
무선 통신 장치(200)의 전체적인 동작을 설명하면 아래와 같다.
입력 신호(s(n))은 랜덤한 신호일 수 있다. 입력 신호(s(n))는 사전 왜곡 유닛(225)으로 입력되고, 사전 왜곡 유닛(225)을 거친 신호는 HPA(210)와 PWL 모델링 유닛(230)으로 입력된다.
사전 왜곡 유닛(225)을 거친 입력 신호(x(n))는 다음의 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00010
아울러, HPA(210)의 출력 신호(y(n))는 다음의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00011
연산기(235)는 HPA(210)의 출력 신호(y(n))에서 PWL 모델링 유닛(230)의 출력 신호(y'(n))을 감산하여 에러 신호(e(n))를 산출한다.
여기서, e(n)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00012
PWL 모델링 유닛(230)은 에러 신호(e(n))를 이용하여, HPA의 타겟 시스템(여기서는, HPA(210))의 추정 파라미터들을 업데이트한다.
도 4는 도 3의 동작 실험을 위하여 설정된 입력 신호, 샘플 수, 초기 파라미터 들을 나타내는 표이다. 즉, 도 3의 장치를 실헌하기 위해서 4에 도시된 표의 실험조건과 같이 랜덤한 두 개의 입력 신호를 생성하여 타겟 시스템(즉, HPA(210))의 파라미터를 추정하였다. 이 때, 적용된 스텝사이즈는 0.003이다. 실험결과, 도 4에 나타낸 것처럼 임의로 설정한 canonical PWL 모델의 초기 파라미터 값들이 target 시스템의 파라미터 값(즉, 도 4에서의 Desired parameters)으로 수렴해 가는 것을 알 수 있다.
도 5는 도 4의 장치에서, PWL 모델링 유닛의 출력신호와 HPA의 출력신호와의 MSE(Mean Square Error)를 100개의 샘플단위로 평균을 내어 나타낸 그래프이다.
이를 참조하면, PWL 모델링 유닛의 파라미터들이 계속적으로 업데이트됨에 따라 MSE가 감소하는 것을 알 수 있다. 즉, PWL 모델링 유닛의 출력신호와 HPA의 출력신호 간의 차이가 점점 감소한다.
도 6은 실험 조건 중 스텝사이즈에 따른 MSE 특성 곡선을 나타낸 그래프이다. 도 6을 참조하면, 스텝사이즈가 증가함에 따라 MSE가 빠르게 감소한다. 하지만 스텝사이즈가 0.0049와 같이 너무 큰 경우 수렴하지 못하고 그대로 발산해 버리는 것을 알 수 있다. 한편, 스텝 사이즈가 너무 작은 경우(예컨대, μ=0.0001인 경우) 에는, MSE의 감소 속도가 느리다. 따라서 적절한 범위 내에서 적절한 스텝사이즈의 설정이 매우 중요하다.
도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델을 이용한 디지털 사전 왜곡기를 포함하는 무선 통신 장치(300)의 개략적인 구성도이다. 이를 참조하면, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 무선 통신 장치(300)는 HPA(310) 및 디지털 사전 왜곡기(320)를 포함한다. 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 디지털 사전 왜곡기(320)는 간접 학습 구조 사전왜곡 기법을 사용한다.
디지털 사전 왜곡기(320)는 사전왜곡 유닛(325), 간접 학습 블록(330), 추정 알고리즘 블록(340) 및 연산기(335)를 포함한다. 이때, 사전왜곡기(310)와 간접 학습 블록(330)은 각각 HPA(310)와 반대되는 특성을 지닌 비선형 시스템이며 학습의 최종 목표는 비선형성을 정확하게 보상하는 사전왜곡기의 파라미터들을 구하는 것이다. 여기서, x(t)는 사전왜곡기(325)의 입력 신호를 나타내고, v(t)는 HPA(310)에서 발생하는 왜곡을 사전왜곡기(325)의 보상 과정을 통해 왜곡과 반대되는 방향으로 미리 왜곡시킨 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 canonical PWL 모델 기반의 디지털 사전왜곡기 구조를 살펴보면 사전왜곡기(325)를 통과한 신호 v(t)와 간접 학습 블록(330)을 통과한 신호(w(t))의 오차 신호(e(t))를 사용하여 간접 학습 블록(330)의 계수를 업데이트하면 v(t)와 w(t)의 값이 근접하게 됨으로써 오차 신호 e(t)가 0으로 수렴하게 되는 학습이 이루어진다. 결과적으로 입력 신호 x(t)와 HPA(310)의 출력 신호 y(t)는 근사적으로 동일하게 된다. 사전왜곡기(325)과 간접 학습 블록(330)은 동일하게 canonical PWL 모델 구조를 가지며 간접 학습 블록(330)의 계수가 업데이트 되면 자동으로 사전왜곡기(325)의 계수가 동일하게 업데이트 된다.
추정 알고리즘 블록(340)은 에러 신호(e(n))를 이용하여, HPA(310)와 반대되는 특성(즉, 역 특성)을 나타내는 파라미터들을 업데이트한다. 즉, 추정 알고리즘 블록(340)은 에러 신호(e(n))를 줄이는 방향으로 간접 학습 블록(330)의 계수를 업데이트함으로써, 업데이트 횟수가 증가할 수록 간접 학습 블록(330)에 의해 추정되는 HPA의 역 특성은 실제 HPA의 역 특성에 수렴하게 된다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 OFDM 시스템의 블록도를 나타낸 것이다. 도 8의 시스템은 도 7에 도시된 HPA(310)의 비선형 특성으로 인한 영향을 살펴보기 위한 OFDM 시스템이다.
OFDM 시스템에서는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조 방식이 사용되고, 부반송파 변조 및 복조를 위해 1024-point IFFT/FFT가 사용된다..
도 9는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조에 대한 수신 심볼의 성상도를 나타낸 것으로 좌측의 그래프들은 사전왜곡기가 없는 경우의 성상도를 나타낸 것이고, 우측의 그래프은 본 발명의 실시예에 따른 사전왜곡기를 사용한 경우의 성상도를 나타낸 것이다. 좌측의 그림에서 알 수 있듯이 사전왜곡기를 사용하지 않는 경우 심각한 비선형 왜곡이 발생함을 알 수 있다. 하지만 동일한 환경에서 본 발명의 실시예에 따른 사전왜곡기를 사용한 경우의 성상도를 살펴보면 SSPA의 비선형 왜곡이 보상되었음을 알 수 있다.
도 10은 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조에 대하여 신호 대 잡음비에 따른 비트오율을 나타낸 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 사전왜곡기를 사용했을 경우 QPSK 변조에서는 비트오율이 일 때, SNR이 약 1 dB 개선되었다. 16-QAM 변조에서는 비트오율이 일 때, SNR이 약 2 dB 개선되었으며, 64-QAM 변조에서는 비트오율이 일 때, SNR이 약 8 dB 개선되었다. 따라서 변조 레벨이 높아질수록 비트오율의 성능이 크게 향상되는 것을 알 수 있다.
도 11은 64-QAM 변조에 대한 AM-AM 변환 특성 곡선을 나타낸 것이다. 도 11에서 알 수 있듯이 사전왜곡기가 없는 경우와 비교했을 때 제안된 사전왜곡기를 사용하였을 경우 비선형성이 개선됨을 관측할 수 있다.
상술한 바와 같이, Canonical PWL 모델의 업데이트 방정식에 다양한 스텝사이즈를 적용하여 모의실험을 실시한 결과, 스텝사이즈가 증가함에 따라 MSE가 작아진다. 하지만 스텝사이즈가 너무 작거나 클 경우 수렴하지 못하고 그대로 발산해 버리는 것을 알 수 있다. 따라서 canonical PWL 모델은 적절한 스텝사이즈의 설정이 매우 중요하다. 그리고, 본 발명의 실시예에 따른 사전왜곡기의 성능을 평가하기 위해 AWGN 채널 하에서 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조 방식을 이용하고, 1024-point FFT/IFFT로 구현된 OFDM 시스템에 대한 모의실험을 실시한 결과, 본 발명의 실시예에 따른 사전왜곡기를 사용하였을 경우 오차 벡터 크기는 사전왜곡기가 없는 경우와 비교했을 때 평균적으로 약 8% 이상 향상되었고, 비트오율과 비선형성 개선측면에서 우수한 성능을 나타내었다.
따라서, 본 발명의 canonical PWL 모델 기반의 디지털 사전왜곡기에 의하면, OFDM 신호의 높은 PAPR과 HPA의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지할 수 있다.
본 발명은, 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현 가능하다.
또한, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
PWL 모델링 유닛 : 100, 제1 레이어 블록: 110,
제2 레이어 블록 : 140, 곱셈기들 : 111~115,
합산기들 : 121~123, 절대값 산출기들(131~133),
무선 통신 장치 : 200, HPA : 210,
디지털 사전 왜곡기 : 220, 사전 왜곡 유닛 : 225,
PWL 모델링 유닛 : 230, 연산기: 235,
역 산출기 : 240, 무선 통신 장치 : 300,
HPA : 310, 디지털 사전 왜곡기 : 320,
사전왜곡 유닛 : 325, 간접 학습 블록 : 330,
추정 알고리즘 블록 : 340, 연산기 : 335

Claims (8)

  1. 전력 증폭기(HPA: High Power Amplifier)를 포함하는 시스템에 있어서,
    상기 HPA의 특성을 추정하여 모델링하는 PWL(Piecewise-Linear)모델링 유닛;
    상기 HPA의 출력 신호와 상기 PWL 모델링 유닛의 출력 신호 간의 차이인 에러 신호를 산출하는 연산기;
    상기 PWL 모델링 유닛으로부터 모델링된 특성을 수신하고, 이 모델링된 특성의 역(inverse)를 산출하는 역 산출기(inverse calculator); 및
    상기 역 산출기의 출력에 따라 상기 모델링된 특성의 역(inverse) 특성을 가지는 사전 왜곡 유닛을 구비하며,
    상기 PWL 모델링 유닛은 상기 에러 신호를 줄이는 방향으로 상기 모델링된 특성 파라미터들을 업데이트하는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  2. 전력 증폭기(HPA: High Power Amplifier)를 포함하는 시스템에 있어서,
    상기 HPA의 전단에 접속되는 사전 왜곡 유닛;
    상기 HPA의 특성의 역 특성을 모델링하는 간접 학습 블록;
    상기 사전 왜곡기의 출력 신호와 상기 간접 학습 블록의 출력 신호 간의 차이인 에러 신호를 산출하는 연산기; 및
    상기 에러 신호를 줄이는 방향으로 상기 간접 학습 블록의 계수들을 업데이트하는 추정 알고리즘 블록을 구비하며,
    상기 사전 왜곡 유닛은 상기 간접 학습 블록과 동일한 특성을 가지는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  3. 제2 항에 있어서, 상기 사전 왜곡기 및 상기 간접 학습 블록은
    상호 동일한 canonical PWL 모델 구조를 갖는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  4. 제1 항 또는 제3항에 있어서, 상기 PWL 모델링 유닛은
    PWL 모델링 함수인
    Figure pat00013
    에 따라 상기 HPA의 특성을 모델링하며, 여기서,
    Figure pat00014
    는 n차원 벡터이고, B 는 n X n행렬,
    Figure pat00015
    는 스칼라, 그리고 < , >는 벡터의 내적을 나타내는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  5. 제4 항에 있어서, 상기 PWL 모델링 유닛은
    상기 PWL 모델링 함수의 파라미터를 다음의 파라미터 업데이트 수학식들에 따라 업데이트하며,
    상기 파라미터 업데이트 수학식들은
    Figure pat00016

    이고, 여기서,
    Figure pat00017
    이고, μ는 LMS (Least Mean Square) 알고리즘의 스텝사이즈이고, di와
    Figure pat00018
    는 각각 원래의 RF 신호와 모델의 출력 신호를 의미하며, ei는 di와
    Figure pat00019
    의 오차를 나타내는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  6. 제5항에 있어서, 상기 스텝사이즈는
    0.0001 이상이고 0.004이하의 범위 이내에서 결정되는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  7. 제1 항 또는 제3항에 있어서, 상기 PWL 모델링 유닛은
    각각이 상응하는 벡터 내적 계수와 입력 신호의 벡터 내적을 산출하는 제1 내지 제5 곱셈기;
    각각이 상기 제2 내지 제4 곱셈기의 출력에서 상응하는 베타 계수를 감하는 제1 내지 제3 합산기;
    각각이 제1 내지 제3 합산기 중 상응하는 합산기의 출력의 절대값을 산출하는 제1 내지 제3 절대값 산출기들;
    제1 곱셈기의 출력, 제1 내지 제3 절대값 산출기의 출력 신호에 각각 상응하는 곱셈 계수와 곱해진 신호, 및 제1 계수를 합산하는 제4 합산기; 및
    제5 곱셈기의 출력, 제1 내지 제3 절대값 산출기의 출력 신호에 각각 상응하는 곱셈 계수와 곱해진 신호 및 제2 계수를 합산하는 제5 합산기를 포함하는 캐노니컬 피스와이즈-리니어 모델 기반의 디지털 사전왜곡기.
  8. 제1 항 또는 제3항의 디지털 사전 왜곡기를 포함하는 무선 통신 시스템.
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