CN110380794B - 一种用于无线通信***的数据驱动射频发射功率校准方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种用于无线通信***的基于数据驱动算法自适应校准射频前端模块中发射功率的方法和装置。通过将发射功率校准问题转换为动态线性化模型，简化控制***设计。相较于其他功率校准方法，本发明的校准算法绕过建模步骤，无需建立准确的***模型，只需要***的输入/输出(I/O)测量数据。本发明相关的实验结果表明，使用所提出的基于数据驱动的校准算法和装置可使得器件发射功率误差从1.5dB降低到0.25dB以内。

Description

一种用于无线通信***的数据驱动射频发射功率校准方法和 装置

技术领域

本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种用于无线通信***的数据驱动射频(RF)发射功率校准方法和装置。

背景技术

无线通信***普适地具有无线收发端，以供无线信号进行发射和接收，无线通信是指多个节点间不经由导体或缆线传播进行的远距离传输通讯，包括各种固定式、移动式和便携式应用，例如双向无线电、手机、个人数码助理及无线网络。其他无线电无线通讯的例子还有GPS、车库门遥控器、无线鼠标等。

大部分无线通讯技术会用到无线电，包括距离只到数米的Wi-Fi，也包括深空网络等。在无线通信***中，通常各种设备均具有天线等相关发射部件，以便将无线信号发射至接收端或中继端，一些普遍的设备类型有无线通信蜂窝设备、蓝牙设备、ZigBee设备以及Wi-Fi设备和无线局域网设备等。诸如蜂窝设备，蓝牙，Zigbee和Wi-Fi的RF通信***需要准确的RF发射功率才能正常工作。准确的RF发射功率可以提高频谱效率、设备能效，并同时提升网络吞吐量。

射频(RF)表示可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300kHz～300GHz之间。在电子学理论中，电流流过导体，导体周围会形成磁场；交变电流通过导体，导体周围会形成交变的电磁场，称为电磁波。在电磁波频率低于100kHz时，电磁波会被地表吸收，不能形成有效的传输，但电磁波频率高于100kHz时，电磁波可以在空气中传播，并经大气层外缘的电离层反射，形成远距离传输能力。通常把具有远距离传输能力的高频电磁波称为射频。射频技术在无线通信领域中被广泛使用，诸如有线电视、Wi-Fi、WLAN等***就是采用射频传输方式。

在现实应用场景中，例如在码分多址CDMA和长期演进LTE***中，通常使用自动功率控制(APC)等技术来调整RF发射功率。该方法可以有效降低用户设备与基站之间距离变化引起的信号衰减的影响。考虑到在无线通信演进频繁的今天，就某些移动终端而言，尤其5G及其后的移动终端，***功能进一步扩容，发射数据量显著提升，所以对于Wi-Fi设备，尤其是电池供电的移动终端，还需要调整自己的发射功率以延长电池寿命。因此，每个无线设备必须根据通信环境准确地调整其自身的发送功率。

在无线通信设备中，RF前端模块通常由模拟组件组成，设备和其中的组件在生产中的微小加工误差对通信***的输出发射功率具有高度影响，同时降低链路质量并增加生产线中的缺陷率。因此，即使相同类型的通信芯片在同一工厂设计和生产，它们也具有不同的发射功率水平。如上原因，加之各种干扰因素，例如功率放大器的非线性，阻抗匹配和温度等环境变化，以及电路的路径损耗等，导致输出RF功率与诉求RF目标功率存在一定差异。在大规模制造中，这些因素导致输出功率和目标功率之间的差异为3-5dB。因此，有必要在出厂前校准设备的发射功率。现有的射频发射功率校准方法主要依赖于调整PA参数。例如为PA引入了模拟在线增益校准环路，以校准***发射功率。然而这样却显著提高了设计和开发成本。再如两点校准方法通过建立发射信号强度指示(TSSI)和PA参数的线性模型来校准发射功率。然而，TSSI和PA参数之间通常存在非线性关系，这导致当使用两点校准方法时校准精度差和收敛速度慢的问题。另一种方式是将TSSI和PA参数之间的关系建模为有限响应滤波器FIR***，然后将发射功率校准问题转换为可以使用最小均方LMS滤波自适应求解的参数估计问题。然而，在现有技术中，所有现有工作首先需要***过程的数学模型。即使设计了一个精确的数学模型，其高阶，复杂的结构或非线性也使它不适用于实际的实现。

本发明提出一种基于数据驱动的方法和装置，用于在不事先了解***模型的情况下校准RF发射功率水平。与现有技术相比，该方法和装置能够提高校准精度，缩短校准时间。本发明所提出的基于数据驱动的方法和装置基于动态线性化数据模型，其中针对每个功率测量估计称为伪雅可比矩阵(PJM)的时变参数。PJM可以经由***的在线I/O数据估算，用于确定PA参数的最佳值。

发明内容

本发明旨在提供一种用于无线通信***的数据驱动RF发射功率校准方法和装置。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种用于无线通信***的数据驱动RF发射功率校准方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：建立等效动态线性化模型步骤；基于所述等效动态线性化模型，进行发射功率校准参数搜索。

优选地，PA由三个存储在NVRAM中不同参数u＝[u₀,u₁,u₂]^T控制，PA参数u与测量功率和目标功率之间的均方误差y存在非线性关系：

y(k)＝f(y(k-1),…,u(k-n_y),u(k),u(k-1),…,u(k-n_u),

其中整数n_y，n_u是阶数，f(·)是非线性函数，***在第k次的误差y与从k-n_u次到第k次的输入状态u，以及从第k-n_y次开始到k-1次的误差值y有关。

优选地，本发明可对所述非线性关系简化为：

y(k)＝f(y(k-1),u(k),u(k-1))。

优选地，本发明存在一时变参数

将***转换成以下等效动态线性化数据模型：

其中

对于所有k都是有界的，b是正常数。

作为另一优选方案，本发明使用修改的投影算法来估计PJM参数

PJM估计的准则函数定义为：

其中μ>0是用于避免PJM估计过度变化的权重因子，

是

的估计值。

作为另一优选方案，本发明方法可基于上述过程求解所述准则函数最佳条件：

得：

其中η∈(0,2]是步长常数；

为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

对于给定的目标误差y^*应为零，搜索相应的PA参数u(k)，使得相应的y(k)可获得目标值y^*＝0；

使用以下准则函数：

J(u(k))＝‖y^*-y(k)‖²+λ||u(k)-u(k-1)||² (11)

其中λ>0是权重因子，用于防止u(k)估计值的过度变化；

求解最佳条件：

可得

其中ρ∈(0,1]是步长常数；

基于数据驱动的算法根据(9)和(13)连续迭代调整输入PA参数u(k)，以便***的输出功率误差尽可能接近y^*。

作为另一优选方案，本发明所述方法还包含以下步骤：

1:输入：

·期望功率误差：y^*＝0

·目标功率：P_d＝[9:18]dBm

·门限值：P_th＝0.25dB

2:初始化各参数：η，μ，ρ，ε，y(1)，

u(1)，P_m

3:输出：u＝[u₁，u₂，u₃]

4:重复步骤5-12：

5.

6:

7:

8:

9：endif

10:

11:在NVRAM中存储u(k)；

12:测量无线通信设备的传输功率P_m；

13:直至max(|P_m-P_d|)＜P_th。

另，本发明同时保护一种用于无线通信***的数据驱动RF发射功率校准装置，其特征在于，所述装置包含以下部件：等效动态线性化模型模块，用于建立等效动态线性化模型步骤；发射功率校准参数搜索模块，基于所述等效动态线性化模型，进行发射功率校准参数搜索。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置还包括NVRAM；PA参数控制部件，用于通过三个存储在NVRAM中不同参数u＝[u₀,u₁,u₂]^T控制PA；非线性关系控制部件，PA参数u与测量功率和目标功率之间的均方误差y存在非线性关系：

y(k)＝f(y(k-1),…,y(k-n_y),u(k),u(k-1),…,u(k-n_u),其中整数n_y，n_y是阶数，f(·)是非线性函数，***在第k次的误差y与从k-n_u次到第k次的输入状态u，以及从第k-n_y次开始到k-1次的误差值y有关。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置还包括非线性关系简化部件，用于将所述非线性关系简化为：

y(k)＝f(y(k-1),u(k),u(k-1))。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置还包括等效动态线性化转换模块，用于设置一时变参数

将***转换成以下等效动态线性化数据模型：

其中

对于所有k都是有界的，b是正常数。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置还包括估计模块：用于使用修改的投影算法来估计PJM参数

PJM估计的准则函数定义为：

其中μ＞0是用于避免PJM估计过度变化的权重因子，

是

的估计值。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置中，所述发射功率校准参数搜索模块还包括：

最佳条件求解模块，用于求解所述准则函数最佳条件：

得：

其中η∈(0,2]是步长常数；

复位模块，用于为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

校准参数搜索模块，用于对于给定的目标误差y^*应为零，搜索相应的PA参数u(k)，使得相应的y(k)可获得目标值y^*＝0；

使用以下准则函数：

J(u(k))＝‖y^*-y(k)‖²+λ‖u(k)-u(k-1)‖², (11)

其中λ＞0是权重因子，用于防止u(k)估计值的过度变化；

求解最佳条件：

可得

其中ρ∈(0,1]是步长常数；

迭代模块，用于基于数据驱动的算法根据(9)和(13)连续迭代调整输入PA参数u(k)，以便***的输出功率误差尽可能接近y^*。

作为另一优选方案，本发明所要求保护的装置还包括：执行模块，用于具体执行以下步骤：

1:输入：

·期望功率误差：y^*＝0

·目标功率：P_d＝[9:18]dBm

·门限值：P_th＝0.25dB

2:初始化各参数：η，μ，ρ，ε，y(1)，

u(1)，P_m

3:输出：u＝[u₁，u₂，u₃]

4:重复步骤5-12：

5.

6:

7：

8：

9：endif

10：

11:在NVRAM中存储u(k)；

12:测量无线通信设备的传输功率P_m；

13:直至max(|P_m-P_d|)＜P_th。

本发明提出的用于无线通信***的数据驱动RF发射功率校准方法和装置，将功率校准***转换为输入功率参数和输出功率误差之间的动态线性化模型，较之现有技术中的校准模型不同，本发明所提出的数据驱动校准方法不需要精确的***模型，仅依赖于***I/O数据来校准***功率。经由实际处理的客观实验数据分析表明，经过若干次迭代后，器件发射功率误差可得到显著的降低。

附图说明

图1是本发明RF前端功率控制架构的一种；

图2是本发明两个器件在相同PA参数下的输出功率曲线；

图3是本发明发射功率校准方法和装置的一种设置方式；

图4是在不同的迭代中使用本发明所提出方法和装置测量的发射功率与预设的发射功率的一种具体实施方式；

图5指示在本发明不同的方法迭代中发射功率与预设发射功率的误差。

具体实施方式

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述方法和相应装置，但这些关键词不应限于这些术语。这些术语仅用来将关键词彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一波束跟踪方法和相应装置也可以被称为第二波束跟踪方法和相应装置，类似地，第二波束跟踪方法和相应装置也可以被称为第一波束跟踪方法和相应装置。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

如说明书附图1所示，大多数RF前端模块主要由混频器，滤波器，PA和其他一些组件组成。在RF发射器中，混频器将调制信号上变频到更高频率，并使用滤波器改善信号SNR。再通过天线发送之前，PA将调制信号放大到高功率。所有这些模拟设备都具有一些可变参数，这可能导致RF发射功率水平偏差。因PA是RF发射器的最后一级，所以包括PA在内的所有模拟设备引起的误差将由PA放大。由此可得，PA是输出信号中功率误差的主要来源。因此大多数RF发射功率校准方法通过调整PA参数以最小化RF发射功率误差。

一般而言，RF前端模块中的功率控制有两种方式：开环和闭环。说明书附图1示出了RF发射器中的闭环功率控制架构，该架构包括定向耦合器，功率检测器，模数转换器(ADC)，数模转换器(DAC)和逻辑控制单元。在PA放大RF信号之后，一小部分信号通过定向耦合器反馈到功率检测器。然后，ADC将检测器的输出转换成数字信号，即TSSI值，其用以捕获实际输出功率。逻辑控制单元使用该TSSI值和目标功率电平之间的差来调整PA参数并将它们存储在非易失性随机存取存储器(NVRAM)中。

如说明书附图2所示，说明书附图2示出了两个相同类型的Wi-Fi设备的输出功率曲线。本发明使用功率计以相同的预设功率测量它们的实际功率。在理想情况下，预设功率应当等于测量功率。然而，从图2中可清楚地看出，每个装置的实际输出功率曲线与目标功率曲线相差约1.5dBm，并且就相互比较结果而言，两个装置的输出功率也不尽相同。

在本发明中，提出了一种基于数据驱动的RF发射功率校准的方法和装置，用以找到发射功率电平的最佳设置。该方法包括等效动态线性化模型步骤，以及发射功率校准步骤。

等效动态线性化模型：本发明中，考虑PA由三个存储在NVRAM中不同参数控制的情况u＝[u₀,u₁,u₂]^T。PA参数u与测量功率和目标功率之间的均方误差y之间的非线性关系可以描述为：

y(k)＝f(y(k-1),…,y(k-n_y,u(k),u(k-1),…,u(k-n_u)) (1)

其中整数n_y，n_u是未知阶数，f(·)是未知非线性函数。从(1)可看出，***在第k次的误差y与从k-n_u次到第k次的输入状态u，以及从第k-n_y次开始到k-1次的误差值y有关。为了降低模型的复杂性，可将该模型简化为：

y(k)＝f(y(k-1),u(k),u(k-1)) (2)

该非线性***表示为基于两个前提条件的动态线性化***：前提条件1：未知函数f(·)相对于PA参数u(k)的偏导数是连续的。前提条件2：***(2)是广义Lipschitz的，即：

且

Δy(k)＝y(k)-y(k-1), (4)

Δu(k)＝u(k)-u(k-1),‖Δu(k)‖≠0, (5)

其中b是正常数。

如果非线性***(2)满足前提条件1和2，则必有一时变参数

这样***(2)可以转换成下面的等效动态线性化数据模型：

其中

本发明将其称为伪雅可比矩阵(PJM)，并且

对于所有k都是有界的。

功率校准参数搜索:由于

是时变参数，传统的投影算法和最小二乘算法都不能很好地跟踪

的变化。本发明使用修改的投影算法来估计PJM参数

PJM估计的准则函数可以定义为：

其中μ>0是用于避免PJM估计过度变化的权重因子，而

是

的估计值。通过求解最佳条件：

可得：

其中η∈(0,2]是步长常数。为了使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数。对于给定的目标误差y^*应该为零，需要找到相应的PA参数u(k)，使得相应的y(k)可获得目标值y^*＝0.因此，考虑以下准则函数：

J(u(k))＝‖y^*-y(k)‖²+λ‖u(k)-u(k-1)‖², (11)

其中λ＞0是权重因子，用于防止u(k)估计值的过度变化。求解最佳条件：

可得

其中ρ∈(0,1]是步长常数。在发明中，基于数据驱动的算法可以根据(9)和(13)连续调整输入PA参数u(k)，以便***的输出功率误差尽可能接近y^*。

与现有技术中的功率校准方法不同，在本发明的基于数据驱动的方法中，不需要建立精确的***模型，只需要***的I/O数据。如在公式(3)中那样，***可以表示为动态线性化模型，其中输入数据是三个PA参数u(k)＝[u₀,u₁,u₂]^T，并且输出是测量的实际功率P_m和目标功率P_d的均方误差y(k)，其中动态线性化信息即为PJM矩阵。一旦使用数据驱动方法建立了***的动态线性化模型，它就可以用于优化PA参数，使得发射功率曲线可以通过迭代校准收敛到目标功率。

在本发明所提出的方案中，假设所有设备具有存储在NVRAM中的相同初始PA参数。从说明书附图1中可以看出，与默认PA参数下的目标功率相比，器件的输出功率曲线具有一些误差，并且误差值通常在一定范围内。因此，默认PA参数u可用作初始输入值。如本发明说明书前文记载，根据功率控制问题，有必要合理设置其他一些变量，包括：η,μ,ρ,λ等，以便在本发明所提出的方法和装置中，迭代地改进功率校准。在每次迭代中，数据驱动算法根据(9)和(13)计算一组新的PA参数u，其将存储在NVRAM中。然后，测量输出功率并反馈到算法以获得一组新的PA参数。该过程重复进行，直到与目标功率相比的输出功率的最大误差值小于某个阈值P_th。参照本发明说明书下文记载，具体描述了所提方法的主要步骤。

另，作为优选实施例的一种，本发明提出了实验结果以验证所提出的基于数据驱动的RF发射功率校准算法的性能。如说明书附图3所示，本发明使用802.11n通信模块作为要校准的RF前端模块。它在2.4GHz频段内以20MHz带宽运行，发射功率为9至18dBm。表1显示了实验中无线通信模块的设置参数。

作为优选实施例的一种，本发明相应方法和装置的设置如说明书附图3所示。在功率校准过程中，控制中心，即PC首先将PA参数u(1)的初始值存储在NVRAM中。其后，无线设备加载存储的PA参数并根据目标功率值发送信号。PC通过功率计读取实际发射功率并计算均方误差y。PC通过(9)和(13)更新PA参数并重复该过程，直到测量的发射功率和目标发射功率之间的最大误差小于0.25dB。详细的校准过程如算法1所示。

表1无线通信设备配置

以下为数据驱动RF发射功率校准控制算法1的具体过程：

算法1数据驱动RF发射功率校准控制

1:输入：

·期望功率误差：y^*＝0.

·目标功率：P_d＝[9:18]dBm.

·门限值：P_th＝0.25dB.

2:初始化各参数：η，μ，ρ，ε，y(1)，

u(1)，P_m.

3:输出：u＝[u₁，u₂，u₃]

4:重复步骤5-12：

5.

6:

7:

8:

9:endif

10:

11.在NVRAM中存储u(k)；

12.测量无线通信设备的传输功率P_m；

13.直至max(|P_m-P_d|)＜P_th。

说明书附图4示出了使用本发明所提出的基于数据驱动的方法测量的发射功率与预设功率的关系，说明书附图5描述了发射功率相对于目标发射功率的误差。从结果可以看出，通过连续调整PA参数，无线通信设备的传输功率误差得到了显著的降低。例如，经过四次校准后，器件的发射功率误差可从1.5dB降低到可接受的0.25dB。

本发明提出的用于无线通信***的数据驱动射频发射功率校准方法和装置，将功率校准***转换为输入功率参数和输出功率误差之间的动态线性化模型。与以前的校准模型不同，所提出的数据驱动校准方法不需要精确的***模型，仅依赖于***I/O数据来校准***功率。经过若干次迭代后，器件发射功率误差可得到显著的降低。

在所有上述实施方式中，为实现一些特殊的数据传输、读/写功能的要求，上述方法操作过程中及其相应装置可以增加装置、模块、器件、硬件、引脚连接或存储器、处理器差异来扩展功能。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的方法，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述方法步骤的划分，仅仅为一种逻辑或功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为方法的各个步骤、装置分离部件说明的单元可以是或者也可以不是逻辑或物理上分开的，也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各方法步骤及其实现、功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述方法和装置可以以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、NVRAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

应说明的是：以上实施例仅用以更清晰地解释、阐述本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于无线通信***的数据驱动射频发射功率校准方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

建立等效动态线性化模型步骤；

基于所述等效动态线性化模型，进行发射功率校准参数搜索；

使用修改的投影算法来估计PJM参数

PJM估计的准则函数定义为：

其中μ＞0是用于避免PJM估计过度变化的权重因子，

是

的估计值；

为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

上述步骤使用以下具体算法实现：

1.输入：

·期望功率误差：y^*＝0

·目标功率：P_d＝[9：18]dBm

·门限值：P_th＝0.25dB

2.初始化各参数：η，μ，ρ，ε，y(1)，

u(1)，P_m

3.输出：u＝[u₁，u₂，u₃]

4.重复步骤5-12：

5.

6.

7.

8.

9.endif

10.

11.在NVRAM中存储u(k)；

12.测量无线通信设备的传输功率P_m；

13.直至max(|P_m-P_d|)＜P_th。

2.如权利要求1所述的数据驱动射频发射功率校准方法，其特征在于，PA由三个存储在NVRAM中不同参数u＝[u₀，u₁，u₂]^T控制，PA参数u与实际输出功率和目标功率之间的均方误差y存在非线性关系：

y(k)＝f(y(k-1)，...，y(k-n_y)，u(k)，u(k-1)，...，u(k-n_u)，其中整数n_y，n_u是阶数，f(·)是非线性函数，***在第k次的误差y与从k-n_u次到第k次的输入状态u，以及从第k-n_u次开始到k-1次的误差值y有关。

3.如权利要求2所述的数据驱动射频发射功率校准方法，其特征在于，对所述非线性关系简化为：

y(k)＝f(y(k-1)，u(k)，u(k-1))。

4.如权利要求3所述的数据驱动射频发射功率校准方法，其特征在于，存在一时变参数φ(k)，将***转换成以下等效动态线性化数据模型：

其中

是伪雅克比矩阵(PJM)，

对于所有k都是有界的，b是正常数。

5.如权利要求4所述的数据驱动射频发射功率校准方法，其特征在于，求解所述准则函数最佳条件：

得：

其中η∈(0，2]是步长常数；

为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

对于给定的目标误差y^*应为零，搜索相应的PA参数u(k)，使得相应的y(k)可获得目标值y^*＝0；

使用以下控制输入准则函数：

J(u(k))＝||y^*-y(k)||²+λ||u(k)-u(k-1)||²， (11)

其中λ＞0是权重因子，用于防止u(k)估计值的过度变化；

求解最佳条件：

可得

其中ρ∈(0，1]是步长常数；

基于数据驱动的算法根据(9)和(13)连续迭代调整输入PA参数u(k)，以便***的输出功率误差尽可能接近y^*。

6.一种用于无线通信***的数据驱动射频发射功率校准装置，其特征在于，所述装置包含以下部件：

等效动态线性化模型模块，用于建立等效动态线性化模型步骤；

发射功率校准参数搜索模块，基于所述等效动态线性化模型，进行发射功率校准参数搜索；

所述装置还包括：估计模块：用于使用修改的投影算法来估计PJM参数

PJM估计的准则函数定义为：

其中μ＞0是用于避免PJM估计过度变化的权重因子，

是

的估计值；

复位模块，用于为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

所述装置还包括：

执行模块，具体通过执行以下算法来实现发射功率校准功能：

1.输入：

·期望功率误差：y^*＝0

·目标功率：P_d＝[9：18]dBm

·门限值：P_th＝0.25dB

2.初始化各参数：η，μ，ρ，ε，y(1)，

u(1)，P_m

3.输出：u＝[u₁，u₂，u₃]

4.重复步骤5-12：

5.

6.

7.

8.

9.endif

10.

11.在NVRAM中存储u(k)；

12.测量无线通信设备的传输功率P_m；

13.直至max(|P_m-P_d|)＜P_th。

7.如权利要求6所述的数据驱动射频发射功率校准装置，其特征在于，所述装置还包括：

NVRAM；

PA参数控制部件，用于通过三个存储在NVRAM中不同参数u＝[u₀，u₁，u₂]^T控制PA；

非线性关系控制部件，PA参数u与测量功率和目标功率之间的均方误差y存在非线性关系：

y(k)＝f(y(k-1)，...，y(k-n_y)，u(k)，u(k-1)，...，u(k-n_u)，

其中整数n_y，n_u是阶数，f(·)是非线性函数，***在第k次的误差y与从k-n_u次到第k次的输入状态u，以及从第k-n_y次开始到k-1次的误差值y有关。

8.如权利要求7所述的数据驱动射频发射功率校准装置，其特征在于，所述装置还包括：非线性关系简化部件，用于将所述非线性关系简化为：

y(k)＝f(y(k-1)，u(k)，u(k-1))。

9.如权利要求8所述的数据驱动射频发射功率校准装置，其特征在于，所述装置还包括：

等效动态线性化转换模块，用于设置一时变参数φ(k)，将***转换成以下等效动态线性化数据模型：

其中

对于所有k都是有界的，b是正常数。

10.如权利要求9所述的数据驱动射频发射功率校准装置，其特征在于，所述发射功率校准参数搜索模块还包括：

最佳条件求解模块，用于求解所述准则函数最佳条件：

得：

其中η∈(0，2]是步长常数；

复位模块，用于为使***具有更好的时变跟踪特性并确保Δu≠0，使用以下复位方案：

其中

是PJM的初始值，ε是一个小的正常数；

校准参数搜索模块，用于对于给定的目标误差y^*应为零，搜索相应的PA参数u(k)，使得相应的y(k)可获得目标值y^*＝0；

使用以下准则函数：

J(u(k))＝||y^*-y(k)||²+λ||u(k)-u(k-1)||²， (11)

其中λ＞0是权重因子，用于防止u(k)估计值的过度变化；

求解最佳条件：

可得

其中ρ∈(0，1]是步长常数；

迭代模块，用于基于数据驱动的算法根据(9)和(13)连续迭代调整输入PA参数u(k)，以便***的输出功率误差尽可能接近y^*。

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