專利名稱:一種抵償高功率放大器非線性的方法
技術領域:
本發明屬于通信技術領域,涉及一種發射機的預失真算法,具體是一種基于代數求解的基帶預處理方法,并且該方法可以應對高功率放大器(HPA)的記憶模型和非記憶模型。
背景技術:
在數字電視調制發射器的設計中,處在最后一級的高功率放大器(HPA)和前面的處理有很大的不同。在放大器之前的模塊全部是在數字域上的,而最后一級的高功率放大器是在模擬域上工作的。為了提高放大器的工作效率,應該使放大器工作在近飽和區。但是在此區域工作會使信號產生非線性失真,導致信號的頻譜不平坦產生碼間干擾(ISI)和信道間干擾(ICI),而大部分的調制方式必須以良好的線性作為保障。因此,抵償這種失真是必須的,之前的方法都是將放大器的失真作為信道干擾的一種,在接收端使用均衡的方式補償。但是HPA的模型和信道模型相差很大,如果聯合考慮,必然使均衡的能力變差。并且聯合均衡的方法也會是接收端的成本上升。
根據不同的功率放大器性質,現階段用來研究的有兩類模型有記憶HPA模型和無記憶HPA模型。有記憶HPA是由一個線性濾波器和一個無記憶HPA組成,線性濾波器的Z變換為 H=h0+h1z-1+h2z-2 (1) 對于基帶輸入信號x=I+jQ=r·exp(jψ),無記憶HPA的幅度A(r)和相位Φ(r)變化為 HPA(I+jQ)=A(r)·exp(j(ψ+Φ(r)) (2) 其中無記憶HPA模型幅度A(r)和相位Φ(r)的數學描述為 A(r)=αar/(1+βar2) (3) Φ(r)=αφr2/(1+βφr2) (4) 無記憶HPA模型的數學描述由(3),(4)給出。無記憶HPA的非線性失真同時包括幅度失真和相位失真。
針對HPA的非線性特性,有多種方案可以解決,基帶預失真算法被認為是一種最有前途的抵償HPA非線性的方法。常用的在基帶預失真設計的方法包括濾波器查找表方法(FLUT),直接學習方法(Direct learning)以及間接學習方法(Indirect learning)。這些方法都有自身的缺點,濾波器查找表方法(FLUT)雖然運算量較小,但是性能較差且需要消耗很大的存儲空間;直接學習方法和間接學習方法的運算量很大,并且收斂時間長。
發明內容
本發明就是針對傳統方法存在的諸多缺點,提出的一種對輸入高功率放大器信號預處理的方法,這種方法不僅具有非常好的性能和很低的計算復雜度,而且需要的存儲空間很少。
本發明針對上面的HPA模型,提出了一種基于代數求解的抵償高功率放大器非線性的方法。
本發明方法是將進入高功率放大器前的基帶信號進行預處理,實現抵償高功率放大器非線性。
本發明中預處理的具體步驟如下 進入高功率放大器前的基帶信號進行預處理的具體步驟如下 (1)提取出高功率放大器的濾波器系數h=[h0,h1,h2]和多項式系數αa,βa,αφ,βφ。提取方法采用成熟的現有技術,如John Mathews提出的方法(見文獻“Adaptive Polynomial Filters”IEEE Signal Processing Magazine,Vol.8,No.3,pp.10-26,July 1991)。
(2)對輸入基帶信號序列x=[x0,x1,x2,…,xn]中的每一點xi,i=0,1,2,...n的幅值ri按照式(a)計算每一點xi對應的增益Gi 其中ri=|xj|,αa,βa由步驟(1)獲得,ak,k=1,2,…,7為泰勒展開的系數。
(3)根據輸入的每一個基帶信號點xi對應的幅度增益Gi,通過式(b)計算出每一個基帶信號點xi的相位補償值Θi, 其中αφ,βφ由步驟(1)獲得。
(4)基帶信號序列x=[x0,x1,x2,…,xn]中每一個點xi對應的相位補償值Θi與增益Gi合成復增益Gi·exp(jΘi),得到基帶信號序列中每一個基帶信號點xi的預處理值pi,i=0,1,2,…n,pi=xi·Gi·exp(jΘi),其中j表示虛數單位
pi,i=0,1,2,…n構成了預處理輸出序列p,p=[p0,p1,…,pn]。
(5)如果高功率放大器采用的是無記憶高功率放大器模型,則將預處理輸出序列p直接輸出到高功率放大器中,實現了抵償高功率放大器非線性。
如果高功率放大器采用的是有記憶高功率放大器模型,預處理輸出序列p經過反向濾波器輸出到高功率放大器中,實現了抵償高功率放大器非線性;其中反向濾波器的Z變換為Hinverse,Hinverse的系數h0、h1、h2由高功率放大器的濾波器系數h=[h0,h1,h2]提供。
本發明方法提出的基于代數求解的預處理方法與現有的FLUT,MEM-POLY方法的復雜度比較,除了比無記憶HPA模型的LUT預處理方法復雜度略高,代數求解的預處理方法遠低于現有的其他預處理方法的復雜度。同時基于代數求解的預處理方法在抵抗ICI和ISI干擾方面都比之前的預處理方法有巨大的提高。
具體實施例方式 根據HPA放大器的模型,可以通過反解描述HPA的公式得到預失真算法。所設計的線性濾波器Hinverse應該能夠抵償HPA中的H的影響,使得信號x經過Hinverse和H后仍然得到信號x。由以上目的,H應該滿足下式 Hinverse=1/H (5) 根據(5)可以設計出預處理中的線性濾波器。通過上面的設計可以將H的影響去除,所以只需考慮HPA的無記憶多項式部分即可,即公式(3),(4)描述的HPA模型。
根據預失真器的設計目的,有如下公式 r=A(r·G)=αar·G/(1+βa(r·G)2) (6) 其中r為輸入信號x的幅度,可以計算出G的值為 這就是預失真器幅度增益的計算公式,由于分母2βar2很小,使用(7)式直接計算會產生很大的誤差,極大的影響了性能,因此要對G的運算進行數學處理。
由參數αa,βa的典型值可知,可以對進行在處進行Taylor展開, 將(8)代入(7)化簡得 其中
為x8的無窮小項。由于
很小,可以忽略,所以可以用此公式計算預失真的幅度增益G。
由預失真器的設計目的可知,預失真器的相位補償公式為 以上所述,僅為本發明中的具體實施方式
,但本發明的保護范圍并不局限于此,任何熟悉該技術的人在本發明所述的技術范圍內,可輕易想到的變換或替換,都應涵蓋在本發明的包含范圍之內。因此,本發明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
性能仿真 使用具有等概率分布的0,1信號經過16QAM映射,并經過升抽樣和成型濾波得到的信號進行方法的仿真,可以看到這一方法表現出有比其他方法更好的性能。指標歸一化平均最小誤差NMSE比公認為最好的多項式預處理技術提高了24dB以上,并且方法復雜度很低。在信號恢復上更是比傳統的方法有了很大提高。在抑制信道間干擾(ICI)和碼間干擾(ISI)有極好的性能,是一種很好的預處理方法。
權利要求
1.一種抵償高功率放大器非線性的方法,該方法是將進入高功率放大器前的基帶信號進行預處理,實現抵償高功率放大器非線性,其特征在于進入高功率放大器前的基帶信號進行預處理的具體步驟如下
(1)提取出高功率放大器的濾波器系數h=[h0,h1,h2]和多項式系數αa,βa,αφ,βφ;
(2)對輸入基帶信號序列x=[x0,x1,x2,…,xn]中的每一點xi,i=0,1,2,…n的幅值ri按照式(a)計算每一點xi對應的增益Gi
其中ri=|xi|,αa,βa由步驟(1)獲得,ak,k=1,2,…,7為泰勒展開的系數;
(3)根據輸入的每一個基帶信號點xi對應的幅度增益Gi,通過式(b)計算出每一個基帶信號點xi的相位補償值Θi,
其中αφ,βφ由步驟(1)獲得;
(4)基帶信號序列x=[x0,x1,x2,…,xn]中每一個點xi對應的相位補償值Θi與增益Gi合成復增益Gi·exp(jΘi),得到基帶信號序列中每一個基帶信號點xi的預處理值pi,i=0,1,2,…n,pi=xi·Gi·exp(jΘi),其中j表示虛數單位
;pi,i=0,1,2,…n構成了預處理輸出序列p,p=[p0,p1,…,pn];
(5)如果高功率放大器采用的是無記憶高功率放大器模型,則將預處理輸出序列p直接輸出到高功率放大器中,實現了抵償高功率放大器非線性;
如果高功率放大器采用的是有記憶高功率放大器模型,預處理輸出序列p經過反向濾波器輸出到高功率放大器中,實現了抵償高功率放大器非線性;其中反向濾波器的Z變換為Hinverse,Hinverse的系數h0、h1、h2由高功率放大器的濾波器系數h=[h0,h1,h2]提供。
全文摘要
本發明涉及一種抵償高功率放大器非線性的方法。現有方法復雜度高、性能差。本發明方法是將基帶信號進行預處理來實現抵償非線性,預處理方法是提取出高功率放大器的濾波器系數和多項式系數;對輸入基帶信號序列中的每一點的幅值計算對應的增益,根據幅度增益計算出相位補償值;每一個點對應的相位補償值與增益合成復增益,得到預處理值pi,構成了預處理輸出序列;將預處理輸出序列直接或經過反向濾波器后輸出到高功率放大器中。本發明方法相對于現有方法復雜度低、性能好、容易實現。
文檔編號H04L25/49GK101364962SQ20081012113
公開日2009年2月11日 申請日期2008年9月28日 優先權日2008年9月28日
發明者陳惠芳, 磊 謝, 哲 王, 瑩 汪 申請人:浙江大學