KR20140091616A - 다중 채널 광대역 통신 시스템에서의 기저 대역 전치 왜곡 선형화를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

다중 채널 광대역 통신 시스템에서의 기저 대역 전치 왜곡 선형화를 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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종-헌 김
경-준 조
완-종 김
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달리 시스템즈 씨오. 엘티디.
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Abstract

광대역 코드 분할 다중 접속 및 직교 주파수 분할 다중화와 같은 효과적인 다중화 변조 기술을 사용해서, 광대역 통신 시스템에서 메모리 효과를 보상하고 스펙트럼 재생율을 감소시키기 위한 효율적인 기저 대역 전치 왜곡 선형화 방법이 개시된다. 본 발명은, 룩업 테이블 전치 왜곡 및 구간 사전 등화기의 캐스케이드인, 구간 사전 등화 룩업 테이블 기반의 전치 왜곡의 방법에 기초하여, 광대역 송신기 시스템에 대한 메모리 효과를 보상하면서 바람직한 선형성 성능을 위해 연산적 복잡성 및 수치적 불안정성을 감소시킨다. 따라서, 본 발명은 연산적 로드를 감소시킬 수 있고, 이는 구현에 있어서 하드웨어 자원을 절약하고, 인접 채널 전력비의 측면에서 성능을 향상시킨다.

Description

다중 채널 광대역 통신 시스템에서의 기저 대역 전치 왜곡 선형화를 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR BASEBAND PREDISTORTION LINEARIZATION IN MULTI-CHANNEL WIDEBAND COMMUNICATION SYSTEMS}
<관련 출원>
본 출원은, 본 발명과 발명자가 동일한, 2006년 12월 26일에 출원된 미국 가출원 일련 번호 제60/877,035호의 이익을 주장하고, 또한, 2007년 12월 7일에 출원된 미국 가출원 일련 번호 제61/012,416호의 이익을 주장하며, 이 두 가출원은 본 명세서에서 참조로서 포함된다. 미국 가출원 일련 번호 제61/012,416호는 본 명세서에서 부록 1로서 포함된다.
<기술 분야>
본 발명은 일반적으로 다중화 변조 기술을 사용하는 광대역 통신 시스템에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 다중 채널 광대역 무선 송신기의 비선형성(nonlinearity) 및 메모리 효과를 보상하기 위한 기저 대역 전치 왜곡 선형화를 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
무선 주파수(RF) 전력 증폭기(PA)의 선형성 및 효율성은, 무선 통신 시스템의 스펙트럼 효율성의 중요성이 증가함에 따라, 높은 PAR(peak-to-average-power ratio)을 갖는 비일정 포락선(non-constant envelope) 디지털 변조 방식에 대한 중요한 설계 이슈가 되어 왔다. RF PA는, PA의 출력에서 진폭 변조 대 진폭 변조(AM-AM) 및 진폭 변조 대 위상 변조(AM-PM) 왜곡을 생성하는 비선형성을 갖는다. 이러한 영향은, 주변 채널에서의 스펙트럼 재생율(spectral regrowth), 및 EVM(error vector magnitude)을 저하시키는 대역 내 왜곡을 생성한다.
증폭기가 그 선형 영역에서 동작할 때는 전력 효율성이 매우 낮고, 증폭기가 그 압축 영역으로 구동될 때는 전력 효율성이 증가하기 때문에, 선형성과 효율성 간의 관계는 트레이드오프(tradeoff)이다. 선형성과 효율성을 동시에 향상시키기 위해서, 일반적으로 선형화 기술이 RF PA에 적용된다. 피드백, 피드포워드(feedforward) 및 전치 왜곡과 같은 다양한 선형화 기술들이 제시되어 왔다.
일 기술은, 일반적으로 디지털 신호 처리기를 사용하는 기저 대역 디지털 전치 왜곡(PD)이다. 디지털 전치 왜곡은, 광범위하게 사용된 종래의 피드포워드 선형화 기술에 비해, 시스템의 복잡성은 감소하면서 향상된 선형성 및 향상된 전력 효율성을 달성할 수 있다. 소프트웨어 구현은 다중 표준 환경에 적합한 재구성성(re-configurability)을 갖는 디지털 전치 왜곡기를 제공한다. 또한, DPA(Doherty power amplifier)와 같은 효율성 향상 기술을 사용하는 PA는 선형성을 희생해서 종래의 PA 설계보다 높은 효율성을 달성할 수 있다. 따라서, 효율성 향상 기술을 사용하는 PA와 디지털 전치 왜곡의 결합은 시스템 선형성 및 전체 효율성을 향상시킬 수 있는 가능성을 갖는다.
하지만, 대부분의 디지털 PD들은 PA가 메모리를 갖지 않거나 또는 미약한 메모리를 갖는다고 미리 가정한다. 이것은, 메모리 효과가 출력 신호를 과거 입력 신호뿐만 아니라 현재의 함수가 되게 하는 광대역 애플리케이션에서는 비현식적이다. PA에서의 메모리 효과의 소스는, 매칭 네트워크 또는 바이어스 회로에 관련된, 액티브 디바이스의 주파수 종속성(단기 상수(short time constant) 또는 전기적 메모리 효과로도 지칭됨) 및 액티브 장치의 자기 가열(장기 상수(long time constant) 또는 열(thermal) 메모리 효과로도 지칭됨)을 포함한다. 신호 대역폭이 증가하면, PA의 메모리 효과는 중요하게 되고, 메모리 없는 디지털 PD의 성능을 제한한다.
디지털 PD에서의 메모리 효과를 극복하기 위한 다양한 접근법들이 제안되어 왔다. 단기 메모리 효과에 대해, 간접 학습 알고리즘을 사용해서 메모리 효과를 보상하도록 Volterra 필터 구조가 적용되었지만, 차수가 증가하면 최적화 계수의 수가 매우 많다. 이러한 복잡성은 Volterra 필터 기반의 PD를 실제 하드웨어에서 구현하는 것을 매우 어렵게 만든다. Volterra 필터의 간략화된 버전인 메모리 다항식 구조가 계수의 수를 줄이기 위해서 제안되었지만, 이러한 간략화된 버전도 여전히 큰 연산적인 로드를 요구한다. 또한, 이러한 메모리 다항식 기반의 PD는, 다항식 계수를 추정하기 위해서 행렬 반전이 요구되기 때문에, 고차 다항식 항이 포함될 때 수치적 불안정성을 겪는다. 직교 다항식에 기초한, 대안적이지만 마찬가지로 복잡한 구조가 종래의 다항식과 관련된 수치적 불안정성을 경감시키기 위해서 이용되었다. 성능을 희생해서 복잡성을 더 감소시키기 위해, 메모리 없는 다항식 PD가 따르는 선형 시불변 시스템(LTI;linear time invariant) 시스템 또는 유한 임펄스 응답(FIR;finite impulse response) 필터인 Hammerstein 전치 왜곡기가 제안되었다. Hammerstein 전치 왜곡기는, 사용된 PA 모델이, FIR 필터 또는 LTI 시스템이 따르는, 메모리 없는 비선형성의 Wiener 모델 구조를 따른다고 가정한다.
이러한 구현은, Hammerstein 구조만이 RF 주파수 응답으로부터 나오는 메모리 효과를 보상할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, RF 주파수 응답이 매우 평평하다면, Hammerstein PD는, 바이어스 유도(bias-induced) 및 열 메모리 효과와 같은 임의의 다른 형태의 메모리 효과에 대해서는 정정할 수 없을 것이다.
가장 최근에, 전기적 메모리 효과를 보상하지 않기 위해서, 하위 대역 필터링 블록이 캐스케이드(cascade)된 정적 룩업 테이블(LUT: lookup table) 디지털 기저 대역 PD가 사용되어 왔지만, 이는 고정된 LUT PD에 대한 초기 설정 후의 PA의 온도 변화로 인한 이득 및 위상 변동에 대항한다.
따라서, RF 주파수 응답 메모리 효과뿐만 아니라, 다중 채널 광대역 무선 송신기에서의 바이어스 유도 또는 열 메모리 효과도 보상할 수 있는 기저 대역 전치 왜곡 선형화 방법이 오랫동안 요구되어 왔다.
따라서, 본 발명은 종래 기술의 전술한 제한들 중 다수를 실질적으로 극복하고, 다중 채널 광대역 무선 송신기에서 발견되는 메모리 효과뿐만 아니라 비선형성을 보상하는 기저 대역 전치 왜곡 선형화의 시스템 및 방법을 제공한다. 이러한 결과는, 룩업 테이블을 활용하는 불연속 사전 등화(piecewise pre-equalized) PD의 사용을 통해 달성된다. 이러한 접근법으로, 본 발명은, 전기적 및 열 메모리 효과를 보상함과 동시에, 메모리 다항식 PD 알고리즘을 사용하는 종래 기술 시스템에 비해 시스템의 연산적 복잡성 및 수치적 불안정성을 낮출 수 있으면서도, 또한 본 발명은 다중 대역 PA의 성능에서의 결과적 선형성의 관점에서 메모리 다항식 PD에 필적한다.
본 발명의 추가의 목적 및 장점들은 첨부 도면과 함께 설명되는 이하의 상세한 설명으로부터 보다 완전하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 구간 사전 등화 LUT 전치 왜곡 시스템을 도시하는 개략도이다.
도 2는 도 1의 등화기(107)의 다항식 기반 실시예를 도시하는 개략도이다.
도 3a는 복합 이득 조정기(complex gain adjuster) 응답을 도시하는 그래프이다.
도 3b는 본 발명에 따른 구간 등화기 응답을 도시하는 그래프이다.
도 3c는 본 발명에 따른 복합 이득 조정기와 구간 등화기의 캐스케이드의 응답을 도시하는 그래프이다.
도 3d는 전력 증폭기 응답을 도시하는 그래프이다.
도 3e는 복합 이득 조정기와 구간 등화기의 캐스케이드의 응답 및 복합 이득 조정기 응답으로부터의 상세 응답을 도시하는 그래프이다.
도 4a는 500 kHz 간격(spacing)의 8 톤 테스트 신호를 사용하는 메모리 없는 LUT PD의 실시예에서의 선형화 전 후의 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 4b는 500 kHz 간격의 8 톤 테스트 신호를 사용하는 LUT Hammerstein PD의 선형화 전 후의 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 4c는 500 kHz 간격의 8 톤 테스트 신호를 사용하는 본 발명의 구간 사전 등화 PD의 선형화 전 후의 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 4d는 500 kHz 간격의 8 톤 테스트 신호를 사용하는 메모리 다항식 PD의 선형화 전 후의 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 5는, 각각, 메모리 없는 LUT PD, LUT Hammerstein PD, 본 발명의 구간 사전 등화 PD, 및 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 메모리 다항식 PD로 이루어지는 4가지 형태의 PD들에 대한 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 6은, 각각, 메모리 없는 LUT PD, LUT Hammerstein PD, 본 발명의 구간 사전 등화 PD, 및 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 메모리 다항식 PD를 이루어지는 4가지 형태의 PD들에 대한 ACPR의 시뮬레이션 결과의 성능 비교를 도시하는 그래프이다.
도 7은 각각, 메모리 없는 LUT PD, LUT Hammerstein PD, 본 발명의 구간 사전 등화 PD, 및 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 메모리 다항식 PD를 이루어지는 4가지 형태의 PD들에 대한 측정된 선형화 결과를 도시하는 그래프이다.
도 8은, 각각, 메모리 없는 LUT PD, LUT Hammerstein PD, 본 발명의 구간 사전 등화 PD, 및 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 메모리 다항식 PD를 이루어지는 4가지 형태의 PD들에 대한 ACPR의 측정 결과의 성능 비교를 도시하는 그래프이다.
도 9는 본 발명의 구간 사전 등화 PD의 복잡성 추정을 도시하는 그래프이다.
도 10은 메모리 다항식 PD의 복잡성 추정을 도시하는 그래프이다.
종래 기술에서 발견되는 메모리 다항식 PD의 연산적 복잡성 및 수치적 불안정성을 극복하기 위해서, 본 발명은 이에 따라, 메모리 효과를 보상하기 위해 사전 등화된 LUT를 갖는 적응형 LUT 기반의 디지털 전치 왜곡 시스템을 활용하여, 종래 기술보다 감소된 연산적인 로드를 달성함과 동시에, 메모리 다항식 PD가 달성한 것과 실질적으로 동일한 정도로 인접 채널 전력비(ACPR;adjacent channel power ratio)를 또한 감소시킨다. 따라서, 본 발명에 의해 제공되는 시스템은 이후에 구간 사전 등화된, 룩업 테이블 기반의 전치 왜곡(PELPD) 시스템으로 지칭된다.
본 발명에 따른 PELPD 시스템의 바람직한 실시예 및 대안적 실시예들이 이제부터 첨부하는 도면을 참조해서 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 PELPD 시스템의 일 실시예를 도시하는 개략도이다. 도시된 바와 같이, LUT(106) 인덱싱을 위한 선형 크기 어드레싱 방법은 다음과 같이 사용된다.
Figure pat00001
여기에서, u(n)은 입력 신호(101)이고, 라운드 함수(round function)는 인덱스 (m)인 최근접(nearest) 정수를 반환하고, N은 LUT(106) 사이즈이다.
디지털 합성 기저 대역 입력 신호 샘플들(101)은, 다음과 같은 LUT 엔트리(entry)로부터 얻어지는 복소 계수(102)로 사전 등화(107) 이전에 승산된다.
Figure pat00002
여기에서,
Figure pat00003
은, PA(110)의 AM 대 AM 및 AM 대 PM 왜곡을 보상하기 위한 입력 신호(101) 크기에 대응하는 복소 계수(102)이다.
구간 사전 등화기(107)의 LUT의 N×K-1 필터 계수는 메모리 효과를 보상하기 위해 사용되고, 여기에서 N은 LUT의 깊이이고, FIR 필터는 K 탭(tap)을 갖는다. 일부 실시예에서, FIR 필터가 모든 실시예들에 대해 반드시 요구되는 것은 아니지만, 구간 사전 등화기(107)는 안정성 문제 때문에 무한 임펄스 응답(IIR;infinite impulse response) 필터보다 FIR 필터를 사용한다. 사전 등화기의 출력(104)은 다음과 같이 기술될 수 있다.
Figure pat00004
여기에서
Figure pat00005
는 입력 신호 u(n)(101)의 크기에 대응하는 m차 인덱싱된 계수 및 k차 탭이다. 또한,
Figure pat00006
는 ｜u(n)｜의 함수이고, Fm(102)는 ｜u(n-k)｜의 함수이다. 분석을 위해서, 메모리 없는 LUT(106)(Fm) 구조는 다음과 같이 다항식 모델로 대체될 수 있다.
Figure pat00007
여기에서 2p-1은 다항식 차수이고, b는 다항식 차수에 대응하는 복소 계수이다. 또한, 탭 계수 및 메모리 없는 LUT 계수(Fm)(102)는 각각 u(n) 및 u(n-k)에 따른다.
따라서, 등화기의 각 부분은 다음과 같은 다항식을 사용해서 표현될 수 있다.
Figure pat00008
여기에서
Figure pat00009
는 ｜u(n)｜의 함수인 m차 인덱스를 갖는 k차 탭 계수이다. 일반성을 잃지 않고, 구간 사전 등화기(107)는 l차 다항식을 사용해서 정의된 유사성일 수 있다.
Figure pat00010
여기에서, wk ,l은 k차 탭 및 l차 계수이다.
z(n)(104)의 디지털-아날로그 변환(108) 후에, 이 신호는 RF로 업 컨버팅(up-convert)되고(109), 왜곡을 생성하는 PA(110)에 의해 증폭되고, 감쇠되고(113), 기저 대역으로 다운 컨버팅(down-convert)되고(114), 그 다음, 마지막으로 아날로그-디지털 변환되어(115) 지연(116) 추정 알고리즘(117)에 인가된다. 피드백 신호, 즉, 지연 y(n-Δ)(105)을 갖는 PA(110)의 출력은 다음과 같이 기술될 수 있다.
Figure pat00011
여기에서, G(ㆍ) 및 Φ(ㆍ)는 각각 PA(110)의 AM/AM 및 AM/PM 왜곡이고, Δ는 피드백 루프 지연이다. Δ를 추정하기 위해서, 상관 기술이 다음과 같이 적용된다.
Figure pat00012
여기에서 d는 지연 변수이고, N은 상관될 블록 사이즈이다.
지연(116) 추정 후에, 메모리 없는 LUT(106) 계수는, 간접 학습을 이용하는 최소 평균 자승(LMS;least mean square) 알고리즘인 다음 식에 의해 추정될 수 있다.
Figure pat00013
여기에서 n은 반복 수이고, μ는 안정성 팩터(stability factor)이고, e(n)은
Figure pat00014
이다.
왜곡된 신호인 y(n)(105)의 인덱싱을 위해 재사용될 수 있는 이미 생성된 어드레싱은 부정확한 인덱싱으로 인해 또 다른 에러를 발생시킬 수 있다는 것을 주지해야 한다. 이러한 절차 동안, 샘플 x(n)(103)은 구간 사전 등화기(107)에 의해 바이패스(bypass)되어야 한다. 이러한 간접 학습 LMS 알고리즘의 수렴 후에, 등화기(107)가 활성화된다. LMS 알고리즘을 갖는 간접 학습법은 또한 구간 필터 계수의 적응을 위해 사용될 수 있다. 피드백 경로에서의 다수의 등화기(107)의 입력은 다음과 같은 벡터 포맷으로 기입된다.
Figure pat00015
여기에서 yF(n)은 포스트 LUT 출력, 즉,
Figure pat00016
이다.
따라서, 다수의 FIR 필터 출력 yFO(n)은 다음 식을 사용해서 벡터 포맷으로 도출될 수 있다.
Figure pat00017
여기에서 T는 전치 연산자(transpose operator)이다.
사전 등화기(107)의 탭 계수의 적응은 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00018
여기에서 E(n)은 z(n)과 yFO(n) 간의 에러 신호이고, μ은 스텝 사이즈이다(*는 공액 복소수(complex conjugate)를 나타낸다). 적응 알고리즘은, 피드백 신호와, 입력 신호의 지연된 버전을 비교함으로써 계수의 값을 결정한다.
출력(111)에서 시작하는 피드백 경로를 참조하면, 그러한 피드백을 사용하여 LUT 값 또는 다항식 계수를 갱신하기 위한 다수의 대안들이 존재한다는 것을 이해할 것이다. 일부 실시예에서, PA의 출력은 기저 대역으로 변환되고, 결과적인 기저 대역 신호는 입력 신호와 비교된다. 결과적인 에러는 LUT 값 및 계수를 정정하는데 사용된다. 그외의 실시예에서, PA로부터의 출력은 스펙트럼적으로 모니터링되고, 대역 외부의 왜곡은 다운 컨버터, 대역 통과 필터, 및 전력 검출기를 사용해서 모니터링된다. 그 다음, 전력 검출기 값은 LUT 값 또는 다항식 계수를 조정하는데 사용된다.
도 2는, 다항식이 사용되는 경우의 구간 사전 등화기(107)(PD)의 대응 블록도를 도시한다. 다항식 표현은, Volterra 시리즈와 유사하게 너무 많은 복잡한 승산을 요한다. 도 1에 도시된 바와 같이 PELPD 기반의 접근법이 사용될 때, 더 적은 연산이 요구되기 때문에, 복잡성은 감소되지만 더욱 많은 메모리가 요구될 것이다. 본 명세서의 개시내용으로부터, 사전 등화부는 적응적이며, 메모리 효과를 정정하도록 설계되는 한편, lut는 상용 PA들에서 발견되는 그외의 비선형성을 정정하도록 주로 전치 왜곡한다는 것을 이해할 것이다.
도 3a 내지 도 3d는 본 발명의 PELPD의 그래픽적인 설명이다. 통상적인 메모리 없는 전치 왜곡기 응답이 도 3a에 도시된다. 도 3b는 N 구간들로 분할된 구간 사전 등화기에 의해 생성된 히스테리시스(hysteresis)를 표시한다. 전력 증폭기의 히스테리시스가 전체 입력 크기 범위에 걸쳐서 반드시 균일하게 분배되는 것은 아니기 때문에, 구간 사전 등화기는 전체 입력 범위에 대해서 균일한 보상을 달성하도록 적용된다. 본 발명의 PELPD의 출력은 도 3c에 도시되고, 이는 도 3a 및 3b의 캐스케이드로부터의 결과로서 생각될 수 있다. 도 3d는 통상적인 전력 증폭기 응답의 응답을 도시하고, 도 3b는 도 3c에 나타낸 바와 같은 본 발명의 PELPD의 결과를 도시한다. 도 3d는 메모리를 갖는 통상적인 전력 증폭기 응답의 응답을 도시한다. 도 3e의 바람직한 선형 응답은, 도 3c 및 3d가 캐스케이드된 후에 달성된다.
본 발명의 PELPD의 성능을 검사하기 위해서, 시간 도메인 측정 샘플에 기초한 PA의 동작 모델링(behavioral modeling)이 우선 수행되었다. 동작 모델은 생략된 Volterra 모델에 기초한다. 최종 단계에서 2개의 170W 푸시풀형 LDMOS(laterally diffused metal oxide semiconductor)를 사용하는 300W PEP(peak envelope power) Doherty PA가 설계된다. 이 Doherty PA는 2140MHz 대역에서 동작하고, 61dB의 이득을 갖고, 평균 30W 출력 전력에서 28%의 PAE(power added efficiency)를 갖는다. 실제 PA의 측정에 기초한 PA 모델을 구성하기 위해서, 테스트 벤치가 사용된다[K. Mekechuk, W. Kim, S. Stapleton, 및 J.Kim의 "디지털 전치 왜곡을 사용하는 선형화 전력 증폭기, EDA 툴 및 테스트 하드웨어", 고주파 전자공학, pp. 18-27, 2004년 4월]. 동작 모델에 기초해서, 메모리 없는 LUT PD, Hammerstein PD, 본 발명의 PELPD, 및 메모리 다항식 PD를 포함하는 다양한 형태의 PD들이 시뮬레이션되었고, ACPR 성능이 비교된다. LUT 사이즈는 모든 시뮬레이션에 대해서 128 엔트리로 고정되었고, 이 사이즈는 양자화 효과 및 메모리 사이즈를 고려한 절충 사이즈이다. 당업자는, 비선형성에 대한 보상의 양은 LUT(106)의 사이즈에 관련된다는 것을 인식할 것이다. LUT 사이즈의 증가는, 비선형성의 보다 정확한 표현을 가능하게 하지만, 적응에 있어서 더 많은 노력의 댓가로 나타난다. 따라서, LUT 사이즈의 선택은 정확성과 복잡성 간의 트레이드오프이다.
테스트 신호로서, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 표준 사양에 기초한 테스트 모드의 64 DPCH(dedicated physical channels)를 갖는 단일 다운링크 W-CDMA 반송파는 3.84 Mchips/s 및 9.8dB의 융기(crest) 팩터를 갖는다. 우선, W-CDMA 신호에 필적하는, 9.03dB의 PAR 및 4MHz의 대역폭을 갖는, 500kHz 간격의 8 톤 신호가 제안된 방법을 검증하기 위해서 사용된다.
도 4a 내지 4d는 4가지 형태의 PD의 선형화 전 후의 대표적 선형화 결과를 도시하는 그래프이다. 도 4a에 도시된 바와 같이, 종래의 메모리 없는 LUT PD는 선형성을 증가시킬 수 있고, 또한 메모리 효과를 보상할 수 있다. 도 4b는, 성능을 10MHz 위로 열화시키고 성능을 10MHz 대역폭 내로 향상시키는 종래의 Hammerstein PD를 도시한다. 주 신호 경로에서 RF 주파수 응답이 매우 평평하다면, Hammerstein PD는 주파수 응답 메모리 효과를 제외한 어떤 다른 메모리 효과도 정정할 수 없다. 또한, 종래의 Hammerstein PD를 사용하여 스펙트럼 재생율을 감소시키는 것에 대한 명백한 향상도 없다. 메모리 효과로부터 나온 왜곡을 억제하기 위한 Hammerstein PD의 능력이 상당히 제한된다는 것이 매우 명백하다. 도 4c는 (2 탭을 갖는) 본 발명의 PELPD의 성능을 도시한다. 도 4d는 (5차 및 2개의 메모리 항을 갖는) 종래의 메모리 다항식 PD의 성능을 도시한다. 도 4a 내지 도 4d를 비교함으로써, 본 발명의 PELPD가 ACPR 성능의 관점에서 메모리 다항식 PD에 필적한다는 것을 알 수 있다.
도 5는 전술한 4개의 형태의 PD에 대한 선형화 결과를 도시하는 그래프이다. 단일 W-CDMA 반송파가 LUT PD, LUT Hammerstein PD, 본 발명의 PELPD, 및 메모리 다항식 PD에 적용되었다.
도 6은 4개의 형태 각각에 대한 ACPR의 시뮬레이션 결과의 성능 비교를 도시하는 그래프이다. 종래의 Hammerstein PD는 메모리 없는 PD에 대해 메모리 효과로부터 나온 어떤 왜곡도 개선시킬 수 없다. 본 발명의 PELPD는 PA의 메모리 효과뿐만 아니라 비선형성으로 인한 왜곡도 억제할 수 있다.
동작 PA 모델에 기초한 시뮬레이션에서의 본 발명의 PELPD의 ACPR 성능을 검증한 후에, 테스트 벤치에서 실제 Doherty PA를 사용해서 실험이 행해졌다. 송신기 원형(prototype)은, PA와 함께, 2개의 디지털 아날로그 변환기(DAC) 및 RF 업 컨버터를 갖는 ESG로 구성된다. 수신기는 RF 다운 컨버터, 고속 아날로그 디지털 변환기, 및 디지털 다운 컨버터를 포함한다. 이 수신기 원형은 VSA에 의해 구성될 수 있다. 호스트 DSP에 대해, 지연 보상 및 전치 왜곡 알고리즘을 위해 PC가 사용되었다. 테스트 신호로서, 3.84 Mchips/s 및 9.8 dB의 융기 팩터를 갖는 테스트 모델 1의 64 DPCH를 갖는 2개의 다운링크 W-CDMA 반송파가, 상이한 PD들의 보상 성능을 검증하기 위해서 측정에서의 입력 신호로서 사용되었다. PD의 모든 계수는 PA의 역 모델링으로 고려되는 간접 학습 알고리즘에 의해 식별된다. 검증 프로세스 동안, 256-엔트리 LUT, Hammerstein PD에 대한 5 탭 FIR 필터, 본 발명의 PELPD(2 탭을 갖는), 및 5차 - 2 지연 메모리 다항식이 사용되었다. 탭 수의 선택은 여러 측정으로부터 최적화되었다.
도 7은, 각각, 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 4가지 형태의 PD의 선형화 전 후의 측정된 선형화 결과를 도시하는 그래프이다. 원형 송신기의 출력에서의 ACPR 연산은 중심 주파수로부터의 주파수 오프셋(5 MHz 및 -5 MHz)에서 수행된다.
도 8은, 각각, 단일 W-CDMA 반송파를 사용하는 4가지 형태의 PD에 대한 ACPR의 측정 결과의 성능 비교를 도시하는 그래프이다. 5 탭 FIR 필터를 갖는 Hammerstein PD를 구비한 송신기에 대한 ACPR 값은 상위 ACPR(5 MHz 오프셋)에서 LUT PD보다 약 1dB 높고, 하위 ACPR(-5 MHz 오프셋)에서는 동일하다. 본 발명의 PELPD 및 5차 - 2 메모리 다항식 PD는 ACPR의 관점에서 근접한 보상 성능을 보여준다. 둘은 각각, 하위 및 상위 ACPR에 대해, Hammerstein PD 및 메모리 없는 LUT PD보다 약 4dB 및 6dB만큼 ACPR을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 PELPD 방법 및 메모리 다항식 방법의 복잡성이 또한 평가된다(LUT 인덱싱이 그 방법뿐만 아니라, 예를 들어, 크기, 대수, 전력, 등과 같은 변수에도 따르고, SQRT 동작이 상이한 방식으로 구현될 수 있기 때문에, LUT 판독, 기입, 인덱싱, 및 신호 크기의 제곱근(SQRT)의 연산을 무시함). 따라서, 복잡성은 입력 샘플 당 덧셈(뺄셈) 및 승산의 수를 계수(count)함으로써만 추정된다. 실제 하드웨어 구현을 고려하기 위해서, 복소수 연산은 실수 연산으로 변환되고, 메모리 사이즈도 고려된다. 예를 들어, 하나의 복소수 승산은 2개의 실수 덧셈 및 4개의 실수 승산을 요구한다. N이 LUT 엔트리의 수이면, 요구되는 메모리 사이즈는 2N이다(I&Q LUT).
도 9는 본 발명의 PELPD의 복잡성 추정을 도시하는 그래프이다. LUT가 256 엔트리를 갖고, 필터가 2 탭을 갖는다면, PD는 샘플당 40개의 실수 덧셈(뺄셈), 54개의 실수 승산, 및 1542의 메모리 사이즈를 요구한다. 본 발명의 PELPD는 종래의 Hammerstein PD와 동일한 수의 덧셈 및 승산을 요구하지만, 더 많은 메모리를 요구한다.
도 10은 RLS 간접 학습 알고리즘을 사용하는 메모리 다항식 PD의 복잡성 추정을 도시하는 그래프이다. 산술 동작의 수는 도 11에 주어지고, 여기에서 O는 P(K+1)와 동일하다. 예를 들어, P=5 및 K=1은 샘플당 1342개의 실수 덧셈(뺄셈), 1644개의 실수 승산, 및 24의 메모리 사이즈를 요구한다. 본 발명의 PELPD의 승산의 수와 비교해서, 메모리 다항식 PD는 샘플당 300번 더 많은 실수 승산을 요구한다. 따라서, PELPD 방법에 의해 복잡성이 상당히 감소된다. 또한, 메모리 다항식 방법에 대한 실수 승산의 수는 메모리 길이와 다항식 차수의 거듭 제곱(square power)으로서 증가한다.
요약하자면, 본 발명의 PELPD는, 종래의 Hammerstein 접근법과 비교해서, 스펙트럼 재생율을 보다 효과적으로 감소시키고, 메모리 다항식 PD와 유사한 정정 능력을 달성하지만, 보다 적은 복잡성을 요구할 수 있다.
본 발명은 양호한 대안의 실시예들을 참조해서 설명되었지만, 본 발명은 그 설명된 세부사항들로 제한되지 않는다는 것을 이해할 것이다. 다양한 대체 및 수정들이 상기 설명에서 제시되었으며, 당업자에게는 그외의 것들도 가능할 것이다. 따라서, 이러한 모든 대체물들 및 변경들은, 첨부된 특허청구범위에 정의된 바와 같이 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 다중 채널 광대역 통신 시스템에서 인접 채널 전력비(adjacent channel power ratio)를 감소시키는 방법으로서,
    상기 통신 시스템의 기저 대역 입력 신호로부터 어드레스를 생성하는 단계;
    상기 어드레스에 따라, 제1 룩업 테이블로부터 엔트리(entry)를 검색하는 단계;
    제1 전치 왜곡된(pre-distorted) 입력 신호를 형성하기 위해서 상기 기저 대역 입력 신호와 상기 검색된 엔트리를 승산하는 단계;
    상기 어드레스에 따라, 제2 룩업 테이블로부터 하나 이상의 사전 등화 계수들을 검색하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 사전 등화 계수들을 이용하여 제2 전치 왜곡된 입력 신호를 형성하기 위해서 상기 제1 전치 왜곡된 입력 신호를 사전 등화하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 룩업 테이블에서의 각각의 엔트리는 복소 계수를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복소 계수는 상기 통신 시스템에서의 전력 증폭기의 진폭 대 진폭(AM-to-AM: amplitude-to-amplitude) 및 진폭 대 위상(AM-to-PM: amplitude-to-phase) 왜곡들에 대응하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 전치 왜곡된 입력 신호를 사전 등화하는 단계는, 가중 계수들로서 상기 검색된 하나 이상의 사전 등화 계수들을 이용하여, 상기 제1 전치 왜곡된 입력 신호의 하나 이상의 지연된 버전들의 가중 합으로서 상기 제2 전치 왜곡된 입력 신호를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 사전 등화 계수들은 상기 통신 시스템의 전력 증폭기에서의 메모리 효과들(memory effects)에 대응하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 사전 등화 계수들은 유한 임펄스 응답 필터의 필터 계수들에 대응하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 사전 등화 계수들은 무한 임펄스 응답 필터의 필터 계수들에 대응하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 기저 대역 입력 신호로부터 어드레스를 생성하는 단계는,
    상기 기저 대역 입력 신호의 크기와 상기 제1 룩업 테이블에서의 엔트리들의 수의 곱(product)을 계산하는 단계; 및
    상기 곱의 최근접 정수를 반환하는 단계
    를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    간접 학습법(indirect learning method)을 이용하여 상기 제1 룩업 테이블의 엔트리들과 상기 제2 룩업 테이블의 상기 하나 이상의 사전 등화 계수들을 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 간접 학습법은 최소 평균 자승 알고리즘(least mean square algorithm)을 이용하는 방법.
  11. 다중 채널 광대역 통신 시스템에서의 기저 대역 전치 왜곡을 위한 시스템으로서,
    상기 통신 시스템의 기저 대역 입력 신호로부터 어드레스를 생성하기 위한 어드레스 생성기;
    상기 어드레스에 따라 검색가능한 하나 이상의 엔트리들을 저장하기 위한 제1 룩업 테이블;
    제1 전치 왜곡된 입력 신호를 형성하기 위해서 상기 기저 대역 입력 신호와 상기 제1 룩업 테이블로부터 검색된 엔트리를 승산하기 위한 승산기; 및
    제2 전치 왜곡된 입력 신호를 형성하기 위해서 상기 제1 전치 왜곡된 입력 신호를 사전 등화하기 위한 사전 등화기
    를 포함하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 룩업 테이블에서의 각각의 엔트리는 복소 계수를 포함하는 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 복소 계수는 상기 통신 시스템에서의 전력 증폭기의 진폭 대 진폭(AM-to-AM) 및 진폭 대 위상(AM-to-PM) 왜곡들에 대응하는 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 사전 등화기는 상기 어드레스에 따라 검색가능한 하나 이상의 사전 등화 계수들을 저장하기 위한 제2 룩업 테이블을 포함하고, 상기 사전 등화기는 상기 제2 룩업 테이블로부터 검색된 하나 이상의 사전 등화 계수들을 이용하여 상기 제2 전치 왜곡된 입력 신호를 계산하도록 구성되는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제2 전치 왜곡된 입력 신호는, 가중 계수들로서 상기 검색된 하나 이상의 사전 등화 계수들을 이용하여, 상기 제1 전치 왜곡된 입력 신호의 하나 이상의 지연된 버전들의 가중 합으로서 계산되는 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 사전 등화 계수들은 상기 통신 시스템의 전력 증폭기에서의 메모리 효과들에 대응하는 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 사전 등화기는 유한 임펄스 응답 필터를 포함하는 시스템.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 사전 등화기는 무한 임펄스 응답 필터를 포함하는 시스템.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 제1 룩업 테이블의 엔트리들 및 상기 제2 룩업 테이블의 상기 하나 이상의 사전 등화 계수들을 업데이트하기 위한 피드백 루프를 포함하는 시스템.
  20. 제19항에 있어서, 상기 업데이트는 간접 학습법 및 최소 평균 자승 알고리즘을 이용하여 수행되는 시스템.
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