JP2008511212A - 直交周波数分割多重システム用のプリディストータおよびその作動方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】通信システムにおいて電力増幅器と組み合わせるプリディストータを提供する。電力増幅器の目的は、この高電力増幅器が通信システムに送り出す直交周波数分割多重(OFDM)信号に、できるだけ高い電力を供給することである。プリディストータは、この増幅器の非線形性を反転させて、プリディストータと高電力増幅器との組合せで高電力増幅器の通常の線形範囲を超えた線形特性を示すようにする。
【解決手段】このプリディストータは、電力増幅器についての解析モデルに基づいたプリディストータの入出力特性を記述する正確な解析式に基づいている。計算・解析混成手法により、高電力増幅器が時変特性を持っていたとしても、その非線形歪みが補償される。これにより、時間に伴って高速に変化する電力増幅器のいかなる挙動をも効率的に追跡する能力を持つ、疎ではあるが正確なプリディストータの表現が得られる。
【選択図】図1
【解決手段】このプリディストータは、電力増幅器についての解析モデルに基づいたプリディストータの入出力特性を記述する正確な解析式に基づいている。計算・解析混成手法により、高電力増幅器が時変特性を持っていたとしても、その非線形歪みが補償される。これにより、時間に伴って高速に変化する電力増幅器のいかなる挙動をも効率的に追跡する能力を持つ、疎ではあるが正確なプリディストータの表現が得られる。
【選択図】図1
Description
この発明は、電力増幅器を用いた通信システムにおけるプリディストータの分野に関し、電力増幅器の、信号依存で時変のパラメータをプリディストータで線形化するものである。
この出願は、米国仮特許出願第60/602,905号に関連し、同出願は、引用によりここに組み込まれ、かつそれに基づいて米国特許法第119条に従って優先権を主張する。
直交周波数分割多重(OFDM)は、信号が異なった周波数で幾つかの狭帯域チャネルに分割されるデジタル変調方式である。この技術は、1960年代および1970年代に、周波数が互いに近いチャネル間での干渉を最小化しようとする研究の際に初めて着想された。ある点では、OFDMは、従来の周波数分割多重(FDM)に似ている。違いは、信号を変調し復調するやり方にある。重点が置かれるのは、チャネル間およびデータストリームを構成するシンボル間での干渉またはクロストークを最小化することである。個々のチャネルを完全にすることは、あまり重視されない。OFDMは、欧州のデジタルオーディオ放送サービスで用いられている。この技術は、デジタルテレビに適しており、従来の電話線で高速デジタルデータ伝送を行う方法として考えられている。この技術は、また、無線ローカルエリアネットワークにも用いられる。
直交周波数分割多重(OFDM)には、シンボル間干渉に対する高い耐性、マルチパスフェージングに関する高い堅牢性、高データ転送速度のための能力など幾つかの望ましい属性がある。これらの特徴により、OFDMは、IEEE802.11aのWLANや、ETSI地上放送などの新たに広がりつつある無線標準に組み込まれているところである。しかし、OFDMが提起する主な問題の一つが、高いピーク対平均電力比(PAPR)であり、その高いピーク対平均電力比が原因の非線形歪み(非直線歪み)のために、高電力増幅器(HPA)の電力効率を著しく制限することである。この歪みは、RFシステム設計業界にとって主な懸念の元である。
この非線形歪みを軽減する最も有望な手法の一つがプリディストータ(PD)を用いることであり、高電力増幅器にOFDM信号が入る前に、その信号に適用される。これまでのプリディストータベースの手法は、通常、(1)ルックアップテーブル(LUT)の使用および最小平均二乗(LMS)誤差推定によるそのテーブルの更新、(2)高電力増幅器のウィーナー(Wiener)タイプのシステムモデルの使用およびプリディストータのハンマースタイン(Hammerstein)システムモデルの使用からなる2段階推定、(3)高電力増幅器の非線形性(非直線性)補償のためのボルテラ(Volterra)ベースの簡易モデル、および(4)この非線形性の多項式近似からなっている。
しかし、これらの技術は、全て、非線形システムについての一般的な近似形式に基づいており、物理的な装置の検討から集められた特定の形式を活用することに基づくものではない。
ルックアップテーブルの場合、それは、適応アルゴリズムによって更新される。これには、ルックアップテーブルの限られたサイズを原因とする固有の量子化雑音、および高電力増幅器を推定した後のルックアップテーブルの更新に長時間が必要になるという欠点がある。
2段階推定の場合、この推定を利用して、ウィーナー(Wiener)システムのパラメータを推定してまず高電力増幅器を推定し、次いで高電力増幅器のためのパラメータの情報を用いてプリディストータのパラメータを推定する。これには、パラメータ推定の収束に長時間が必要になるという欠点がある。
ボルテラ(Volterra)ベースのプリディストータを用いる場合、この手法は、直接的および間接的学習構造を利用して、係数をより効率的に整える。これには、ボルテラ(Volterra)級数のモデル化と推定の複雑さという欠点がある。
高電力増幅器とプリディストータのための多項式近似を用いる場合、アルゴリズムは包括的であるが、多項式近似がもたらす複雑さという欠点がある。
進行波管増幅器の全くの逆モデルを用いる場合は、経時的に変化する高電力増幅器システムに適合しないという欠点がある。
上述の技術は、全て、非線形システムについての一般的な近似形式に基づいており、物理的な装置の検討から集められた特定の形式を活用することに基づくものではない。
この発明のプリディストータは、例えば、携帯電話、デジタルビデオ放送、デジタルオーディオ放送などのあらゆる種類の無線通信、または、例えば、デジタル加入者線(DSL)などのあらゆる種類の有線通信に用いて、高電力増幅器により送信される電力を極小の非線形歪みでもって強めることができる。この発明は、近い将来、ハンドヘルドの無線通信装置やデジタル衛星通信に使用することができる。
この発明は、プリディストータである。プリディストータは、非線形信号処理を行う電子装置であり、それは高電力増幅器の手前に設置され、その高電力増幅器は次いで無線通信システムの送信アンテナに接続される。高電力増幅器の目的は、その高電力増幅器が送信アンテナに送るOFDM信号にできるだけ高い電力を供給することである。しかし、電力を大きく増加させると、高電力増幅器内での信号がその高電力増幅器の線形範囲を超えてしまうことになる。歪みを最小限に留めながら高電力増幅器の出力点での電力の増加を可能にするために、プリディストータを増幅器の手前に挿入する。プリディストータは、増幅器の非線形性を反転させて、プリディストータと高電力増幅器との組合せで、高電力増幅器の通常の線形範囲を超えて線形特性を呈することができる。この過程を線形化と呼ぶ。
ここに具体的に詳解する発明の特別な特徴は、プリディストータの設計が、高電力増幅器についての解析モデルに基づくプリディストータの入出力特性を記述する正確な解析式に基づいている、ということである。これは、OFDM信号送信システムによる上記の線形化タスクの性能の正確さと効率の良さを可能にする。
この適用を支配する基本的原理は、直交周波数分割多重には、新たに広がりつつある数多くの無線通信標準、例えば、IEEEの802.11aおよびgのWLANやETSI地上放送などの最有力候補になるための幾つかの望ましい属性がある、ということである。しかし、OFDM信号が提起する主な問題点の1つが、その高いピーク対平均電力比であり、そのピーク対平均電力比から生じる非線形歪みのために高電力増幅器の電力効率を著しく制限することである。
ここに具体的に詳解する実施形態は、高電力増幅器が時変特性を有する進行波管増幅器(TWTA)または固体電力増幅器(SSPA)の場合について、この非線形歪みを補償するための新たな計算・解析混成手法を提供する。進行波管増幅器は、デジタル衛星チャネルの場合のように高い送信電力が要求されるとき、無線通信システムに用いられ、固体電力増幅器は、地上での移動無線通信システムに用いられる。ルックアップテーブルや適応型の仕組みに基づく以前のプリディストータ技術と比較すると、ここに詳解する実施形態は、非線形パラメータ推定アルゴリズムと組み合わせたサーレー(Saleh)の進行波管増幅器モデルおよびラップ(Rapp)の固体電力増幅器モデルの解析的反転に依存している。これによって、高電力増幅器の時間とともにすばやく変化するいかなる挙動をも効率的に追跡する能力を持つ、疎(sparse)ではあるが正確なプリディストータの表現が導かれる。コンピュータシミュレーションの結果により、ここで提示する手法を詳解し検証する。
ここに具体的に詳解する実施形態では、高電力増幅器用のプリディストータへの新たな取組み手法として、これらの装置に対してサーレー(Saleh)の進行波管増幅器モデルとラップ(Rapp)の固体電力増幅器モデルを用い、そして極少ないパラメータしか用いないで表したその反転についての正確な閉じた形の表現式を用いる手法を説明する。この手法は、正確な式表現のために(多項式近似のような)包括的な近似式が必要とするであろう数多くのパラメータを必要としない。
ここに具体的に詳解する手法では、固体電力増幅器および進行波管増幅器の解析モデルをうまく利用して、それぞれプリディストータIおよびプリディストータIIと名付けた2種類のプリディストータのための的を射たアルゴリズムを導出する。プリディストータIのアルゴリズムは、固体電力増幅器に当てはまり、プリディストータIIのアルゴリズムは、進行波管増幅器に当てはまる。
これら2タイプの高電力増幅器を用いる理由は、これら2タイプが今日の無線通信システムにとって非常に重要だからである。つまり、進行波管増幅器は、通常、衛星通信に用いられ、固体電力増幅器は、移動通信システムに用いられる。進行波管増幅器について、歪み補償に関するかなりの研究が、このタイプの増幅器の著しい非線形性の故に行われてきている。しかし、OFDMは、符号分割多重アクセス(CDMA)方式、つまり、マルチキャリア符号分割多重アクセス(MC−CDMA)方式またはマルチキャリア直接シーケンス符号分割多重アクセス(MC−DS−CDMA)方式と組み合わせた形で、次世代携帯電話システムの標準となるであろうと期待されている。符号分割多重アクセス方式は、広帯域伝送技術を用いるデジタル携帯電話技術である。競合システムとは異なり、CDMAは、特定の周波数を各ユーザには割り当てない。その代わり、全チャネルの各々が利用可能スペクトル全体を用いる。個々の会話は、擬似ランダムデジタルシーケンスでもってエンコードされる。CDMAは、他の商用モバイル技術よりも、音声およびデータ通信のためにより優れた容量を提供し、より多くの加入者がいつでも接続できるようにする。マルチキャリア(MC)CDMAは、直接シーケンス(DS)CDMA(符号分割多重アクセス)技術とOFDM技術との複合技術である。これは、拡散シーケンスを周波数ドメインに当てはめるものである。
したがって、固体電力増幅器の重要性は、現在よりもずっと高まることになる。そのため、高電力増幅器モデルとして固体電力増幅器も用いることにする。サーレー(Saleh)モデルの反転についての閉じた形の表現式は知られているが、この反転は、高電力増幅器の特性が経時的に変化するここに具体的に詳解する実施形態において、それらのプリディストータを実装する際には用いられなかった。我々は、この高電力増幅器特性の反転についての閉じた形の表現式を、非線形パラメータ推定の順次アルゴリズムと組み合わせる。それによって、プリディストータの疎(sparse)な実装および高電力増幅器の経時的に変化する挙動への正確な追跡または適応が可能になる。
上記した他の先行技術による手法と比較すると、我々のアルゴリズムは、高速で、正確で、かつ複雑性が低く、そのことを、以下に記述するコンピュータシミュレーションによって実例し、検証する。
この発明の装置および方法は、文法的な流暢さのために作用面からの説明でもって記述してきたし、また記述していくが、各請求項は、米国特許法第112条でことさらに規定されていない限り、いかなる形でも「手段」または「ステップ」の限定解釈により必然的に限定して解釈されるべきではいこと、請求項により規定される定義の意味および均等の全範囲が司法上の均等論の下に与えられるべきであること、そして請求項が米国特許法第112条の下で明言的に規定されている場合は、米国特許法第112条の下で全法定均等物が与えられるべきものであることを、正にその旨理解されたい。ここで図面に移ることにより、この発明はよりよく思い描くことができ、そこでは同じ要素は同じ番号で参照されている。
次に、請求項に定義されるこの発明の具体的な詳解例として提示する好適な実施形態についての以下の詳細な説明に移ることにより、この発明およびその各種実施形態をより一層理解することができよう。請求項により定義される発明は、以下に記述する具体的に詳解された実施形態よりも範囲が広くあり得ると、ここでは正にそのように理解されたい。
システムの説明
図1は、システムアーキテクチャを示すこの発明の簡略化したブロック図であり、システムアーキテクチャは、全体として参照番号10で示され、OFDMシステムのために高電力増幅器の非線形性を補償するためのものである。OFDMベースバンドモジュール12は、OFDMフォーマットの信号をプリディストータ14に対して発生し、プリディストータ14のデジタル出力は、DA変換器16によりアナログ形式に変換されて、位相シフトQAM出力を乗算器18および20に対して作り出し、その両出力は、加算器22で合算され、次いで無線または有線の通信システムへ送信するために電力増幅器24に入力される。当然のことながら、図1のハードウェアは、数多くの同等なやり方で実装することができる、と理解されたい。例えば、プリディストータ14は、デジタル回路であるが、それは、ハードウェアおよび/またはファームウェアの組合せを用いた専用のデジタル信号プロセッサであってもよいし、適切な信号インタフェースを有し、この発明が教示するようにデジタル情報を処理するためにソフトウェアにより取り合わせ配置構成されたコンピュータであってもよい。プリディストータ14を実現できる具体的な技術には制約がなく、現在知られている、または将来案出されるあらゆる手段が、この発明の範囲内であると意図している旨を、ここに明言する。
図1は、システムアーキテクチャを示すこの発明の簡略化したブロック図であり、システムアーキテクチャは、全体として参照番号10で示され、OFDMシステムのために高電力増幅器の非線形性を補償するためのものである。OFDMベースバンドモジュール12は、OFDMフォーマットの信号をプリディストータ14に対して発生し、プリディストータ14のデジタル出力は、DA変換器16によりアナログ形式に変換されて、位相シフトQAM出力を乗算器18および20に対して作り出し、その両出力は、加算器22で合算され、次いで無線または有線の通信システムへ送信するために電力増幅器24に入力される。当然のことながら、図1のハードウェアは、数多くの同等なやり方で実装することができる、と理解されたい。例えば、プリディストータ14は、デジタル回路であるが、それは、ハードウェアおよび/またはファームウェアの組合せを用いた専用のデジタル信号プロセッサであってもよいし、適切な信号インタフェースを有し、この発明が教示するようにデジタル情報を処理するためにソフトウェアにより取り合わせ配置構成されたコンピュータであってもよい。プリディストータ14を実現できる具体的な技術には制約がなく、現在知られている、または将来案出されるあらゆる手段が、この発明の範囲内であると意図している旨を、ここに明言する。
典型的には、OFDM信号x(t)は、解析的に次式[数89]のように表すことができる。
ここに、Χ[k]は直角振幅変調(QAM)シンボルを表し、Nは副搬送波の数であり、fkはk番目の副搬送波周波数であって、次式[数90]のように表すことができる。
ここに、Tsはx(t)のサンプリング周期である。QAMは、2つの振幅変調(AM)信号を1つのチャネルへ組み合わせる方法であり、それによって実効帯域幅を2倍にする。QAMは、デジタルシステム、特に無線用途において、パルス振幅変調(PAM)と一緒に用いられる。QAM信号では、2種類の搬送波があり、それぞれ同一の周波数を有するが、90度(4分の1サイクル、直交という用語はこれから生じた)だけ位相が異なる。一方の信号はI信号と呼ばれ、他方の信号はQ信号と呼ばれる。数学的には、この信号の一方を正弦波で表し、他方を余弦波で表すことができる。この2つの被変調搬送波は、送信元で組み合わされる。送信先では、これら搬送波は分離され、それぞれの搬送波からデータが抽出され、次いで元の変調情報へと組み合わされる。
x(t)をt=nTsで離散化することによって、次の等式[数91]を得る。
プリディストータ14は、非線形のゼロメモリ装置であり、このプリディストータ14の後に来るゼロメモリ高電力増幅器24の中に存在する非線形歪みを計算して打ち消す。
進行波管増幅器モデル
高電力増幅器のモデルとして、サーレー(Saleh)の十分に確立した進行波管増幅器モデルを示す。このモデルでは、進行波管増幅器のAM/AMおよびAM/PM変換を次式[数92]、[数93]で表すことができる。
高電力増幅器のモデルとして、サーレー(Saleh)の十分に確立した進行波管増幅器モデルを示す。このモデルでは、進行波管増幅器のAM/AMおよびAM/PM変換を次式[数92]、[数93]で表すことができる。
ここに、uは振幅応答、Φは位相応答、rは進行波管増幅器の入力振幅、α、β、γおよびεは4種類の調整可能なパラメータである。図2のグラフに等式[数4]、[数5]の挙動は、図2のグラフに図解されており、進行波管増幅器の正規化化出力が正規化入力の関数として示されている。図2では、サーレーの元々の研究で用いられたように、α=1.9638、β=0.9945、γ=2.5293、ε=2.8168を用いてある。プリディストータ14なしでの進行波管増幅器24の出力z(t)は、次の[数94]のように表すことができる。
ここに、φ(t)は入力信号の位相であり、ωcは搬送波の周波数である。
固体電力増幅器モデル
固体電力増幅器24のために、正規化ラップ(Rapp)のモデルを用いる。このモデルでは、AM/PM変換は十分に小さく、無視することができると仮定する。すると、固体電力増幅器のAM/AMおよびAM/PM変換は、次の[数95]、[数96]のように表すことができる。
固体電力増幅器24のために、正規化ラップ(Rapp)のモデルを用いる。このモデルでは、AM/PM変換は十分に小さく、無視することができると仮定する。すると、固体電力増幅器のAM/AMおよびAM/PM変換は、次の[数95]、[数96]のように表すことができる。
ここに、rは固体電力増幅器24の入力振幅、A0は最大出力振幅、pは遷移の滑らかさに影響を与えるパラメータである。式[数95]の挙動が図3のグラフに示されており、そこでは正規化出力が正規化入力の関数として示されている。プリディストータ14なしでの固体電力増幅器24の出力z(t)は、次の[数97]のように表すことができる。
ここに、φ(t)は入力信号の位相である。
プリディストータ
次に、この発明による進行波管増幅器24および固体電力増幅器24の両方のためのプリディストータ14を考察する。qおよびuを、プリディストータ14および高電力増幅器24のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップと非線形ゼロメモリ出力マップとし、そして図1に示すように、xl(n)をプリディストータ14の入力とし、yl(n)を高電力増幅器24への入力でもあるプリディストータ14の出力とし、z(t)を高電力増幅器24の出力とする。そうすると、いかなる所与の高電力増幅器24についても、この発明による理想的なプリディストータ14は、入力・出力マップが次式[数98]を満足するものである。
次に、この発明による進行波管増幅器24および固体電力増幅器24の両方のためのプリディストータ14を考察する。qおよびuを、プリディストータ14および高電力増幅器24のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップと非線形ゼロメモリ出力マップとし、そして図1に示すように、xl(n)をプリディストータ14の入力とし、yl(n)を高電力増幅器24への入力でもあるプリディストータ14の出力とし、z(t)を高電力増幅器24の出力とする。そうすると、いかなる所与の高電力増幅器24についても、この発明による理想的なプリディストータ14は、入力・出力マップが次式[数98]を満足するものである。
ここに、kは所望のあらかじめ指定された線形増幅定数である。この具体的詳解では、k=1と仮定する。
進行波管増幅器用プリディストータ
経時的に変化しない場合
進行波管増幅器24では、プリディストータ14の入力xl(n)および出力yl(n)についてのベースバンド(等価低域信号)の一般式は、次の[数99]、[数100]のようになる。
経時的に変化しない場合
進行波管増幅器24では、プリディストータ14の入力xl(n)および出力yl(n)についてのベースバンド(等価低域信号)の一般式は、次の[数99]、[数100]のようになる。
ここに、関数qおよびφは、等式[数98]が満足されるという条件によって決定されるべきものである。等式[数92]および[数93]に従って、進行波管増幅器24の入力および出力は、次の[数101]、[数102]のようになる。
ここに、[数103]および[数104]である。
前記式[数98]を満たすためには、次式[数105]、[数106]が成り立たなければならない。
式[数105]から、次の方程式[数107]が得られる。
この方程式[数107]は、qについて解くことができ、次の解が得られる。
また、零相歪みに対しても、次式[数109]が成り立たなければならない。
すなわち、次式[数110]となる。
r>1の場合、式[数108]の解はない。これは、プリディストータ14を備えた進行波管増幅器24について、正規化出力を正規化入力の関数として示す図4のグラフに描かれているような、信号のクリッピングに対応しする。この式[数108]、[数110]の解析解は、過去にブラジャル(Brajal)とシューリー(Chouly)により得られている。
経時的に変化する適応型の場合
次に、この解を、以下のように経時的に変化する場合に拡張する。経時的に変化するモデルとして、4つのパラメータα、β、γおよびεが時間とともに変化すると仮定し、次式[数111]で表す。
次に、この解を、以下のように経時的に変化する場合に拡張する。経時的に変化するモデルとして、4つのパラメータα、β、γおよびεが時間とともに変化すると仮定し、次式[数111]で表す。
ここに、Jは費用関数で、最小化すべきものであり、Eはα、βについての期待値である。αについて偏微分し、その結果をゼロに等しいとおくと、次式[数112]、[数113]が得られる。
βに関しても同様に行うと、次式[数114]、すなわち[数115]が得られる。
簡単にするために、次の各式を定義する。
式[数113]、[数116]、[数117]から、次の[数120]が得られ、
式[数115]、[数118]、[数119]、[数120]から、次の[数121]が得られる。
そこで、我々の手法は、図5に示す推定器26において、βの推定値であるβ^について数値的に式[数121]を解き、次いで、β^を式[数120]に置き換えて、αの推定値であるα^を得る。式[数116]、[数117]、[数118]、[数119]における期待値は、次の式[数122]、[数123]、[数124]、[数125]を用いて推定することができる。
γおよびεも、上記と全く同じやり方で推定することができる。この手法を、図5のブロック図に図解する。この図は、経時的に変化する高電力増幅器用のプリディストータ14を示し、そこには、パラメータ推定器26を設けて、高電力増幅器24からパラメータを取得し、そのパラメータを推定器26に供給してプリディストータ14用のパラメータ推定値を発生させる。
式[数121]からβの最適推定値を得るために、次の式[数126]を用いる。
式[数126]を満たす最適係数β^optは、次式[数127]によって定義されるMSE(平均二乗誤差)を最小化するために決められる。
ここに、Jは最小化されるべき費用関数であり、Eはβについての期待値である。
そこで、βについての導関数Jは、次式[数128]となる。
ここに、[数129]、[数130]、[数131]、[数132]である。
次に、LMS(最小平均二乗)アルゴリズムは、次式で表すことができる。
ここに、μβ^はLMSアルゴリズムのステップサイズである。
一旦、βの推定値を得ると、式[数130]から容易にαの推定値を得ることができる。γおよびεも、上記と全く同じやり方で推定することができる。
固体電力増幅器用プリディストータ
経時的に変化しない場合
進行波管増幅器24の場合のように、固体電力増幅器24用のプリディストータ14の入力xl(n)および出力yl(n)のベースバンド(等価低域信号)の一般式は、次の[数134]、[数135]のように表される。
経時的に変化しない場合
進行波管増幅器24の場合のように、固体電力増幅器24用のプリディストータ14の入力xl(n)および出力yl(n)のベースバンド(等価低域信号)の一般式は、次の[数134]、[数135]のように表される。
ここに、関数qおよびΦは、式[数98]が満たされることを条件として決定されるべきものである。位相歪みは無視すると仮定したので、位相プリディストーションを考慮する必要はない。式[数95]および[数96]により、固体電力増幅器24の入力および出力は、次式[数136]、[数137]のようになる。
ここに、[数138]である。
式[数138]により、式[数98]は次式[数139]を意味する。
次に、いくつかの代数操作を行った後、プリディストータ特性q(r)の正確な表現式を求めることができる。
補償効果の図解を図6a、6bに示す。r>A0のとき、式[数140]は解を持たない。この場合、図6bに示すように、入力信号がクリップされる。
経時的に変化する適応型の場合
経時的に変化するモデルとして、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムであるため、固体電力増幅器モデルにおけるパラメータA0およびpが時間とともに変化すると仮定する。この2つのパラメータA0およびpを追跡するために、トレーニングシンボルを用いる。トレーニングシンボルを用いて、プリディストータ14の入力q(n)およびプリディストータ14の出力u(n)を得る。トレーニング段階では、プリディストータ14はオフになっていると仮定する。つまり、プリディストータ14の入力および出力は等しいとする(r(n)=q(n))。
経時的に変化するモデルとして、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムであるため、固体電力増幅器モデルにおけるパラメータA0およびpが時間とともに変化すると仮定する。この2つのパラメータA0およびpを追跡するために、トレーニングシンボルを用いる。トレーニングシンボルを用いて、プリディストータ14の入力q(n)およびプリディストータ14の出力u(n)を得る。トレーニング段階では、プリディストータ14はオフになっていると仮定する。つまり、プリディストータ14の入力および出力は等しいとする(r(n)=q(n))。
パラメータA0およびpを推定するために、まず、式[数138]を次式[数141]のように変形する。
このアルゴリズムを要約すると、pが既知の場合、A0は式[数141]から容易に求めることができる。しかし、A0およびpは時間とともに変化すると仮定している。そこで、まず、2つのトレーニングシンボルを送信し、そうすると高電力増幅器24の入力振幅qおよび出力振幅uが分かる。次いで、式[数141]から、2つの異なるトレーニングシンボルに対応して、A0の異なる2つの推定値、つまり下記の式[数142]および[数143]で与えられるA01およびA02を得ることができる。高電力増幅器24についてトレーニング時の間は同一である正しいpを選択すれば、A0の異なる2つの値、つまりA01およびA02はほぼ同一の値、またはステップサイズによっては非常に近い値を持つ。2つの推定した値A0の間隔、つまり、Dmin=|A01−A02|2 が最小である点についてpを求めることができる。次いで、式[数141]およびpの推定から、最小間隔Dmin=|A01−A02|2 からA^0=A01≒A02を得ることができる。このアルゴリズムは、計算的には楽なものである。また、ただ2つのトレーニングシンボルを用い、繰り返しがないため、ほんの僅かしか遅延を生じない。
アルゴリズムの簡単な記述
1.2つのトレーニングシンボルを送信する。
2.式[数141]から、A0の2つの推定値A01およびA02を得る。
3.pについてステップサイズを選択し、Dmin=|A01−A02|2 を求めて対応するpを得る。このpからp^が求まる。
4.A0の推定値A^0を得る。ここに、A^0=A01≒A02である。
1.2つのトレーニングシンボルを送信する。
2.式[数141]から、A0の2つの推定値A01およびA02を得る。
3.pについてステップサイズを選択し、Dmin=|A01−A02|2 を求めて対応するpを得る。このpからp^が求まる。
4.A0の推定値A^0を得る。ここに、A^0=A01≒A02である。
より実用的なやり方としては、pが分かると、式[数153]から容易にA0を得ることができる。しかし、A0もpも時間とともに変化すると仮定している。この場合、次のアルゴリズムを提案する。まず、2つのトレーニングシンボルを送信し、そうすると高電力増幅器24の入力振幅qと高電力増幅器24の出力振幅uが分かる。次に、式[数141]から2つの異なるトレーニングシンボルに対応して、A0の2つの異なる推定値A01およびA02を次のように得る。
ここに、q1およびu1は、第1のトレーニングシンボルに対するそれぞれプリディストータ14および高電力増幅器24の出力振幅であり、q2およびu2は、第2のトレーニングシンボルに対するそれぞれプリディストータ14および高電力増幅器24の出力振幅である。トレーニングシンボルは、前述したように、プリディストータ14の作用からは影響を受けない。トレーニング期間中、q1およびq2を、トレーニングシンボルの元の振幅であるr1およびr2として置換できる。また、次の式[数144]、[数145]を用いて、未知のA0およびpを推定できる。
ここに、A^0はA0の推定値であり、p^optはp^の最適値で、式[数144]から得ることができるものである。
シミュレーション結果と考察
ここで、高電力増幅器の非線形歪みを補償するための具体的に詳解したプリディストーション技術のテストを、コンピュータシミュレーションでの実証として考察する。図解したプリディストータ14による、非線形性と性能の改善の効果をはっきりと観察するために、加法的白色ガウス雑音(AWGN)チャネルを仮定した。また、128個の副搬送波と16個のQAMを有するOFDMシステム10を検討する。入力振幅が非常に大きい場合、高電力増幅器24は、大きな非線形状態で動作する。一方、入力振幅が非常に小さい場合、高電力増幅器24は、きわめて小さな歪みで動作する。高電力増幅器24の動作では、歪みを減少させるために電力バックオフ(power back off)の相対レベルが必要となる。しかし、この電力バックオフは、電力効率を下げるので、あまり望ましいものではない。我々のアルゴリズムでは、補償の解は、r<A0の範囲に常に存在し、ここにA0は最大出力振幅である。よって、平均入力電力がA0 2と等しい場合、最大電力効率が得られるが、大きな非線形性を持つ結果となる。したがって、どの程度、最適電力効率からの電力バックオフが必要になるのかを示す基準が必要となる。このシミュレーションでは、IBO(入力バックオフ)を次式[数146]として定義する。
ここで、高電力増幅器の非線形歪みを補償するための具体的に詳解したプリディストーション技術のテストを、コンピュータシミュレーションでの実証として考察する。図解したプリディストータ14による、非線形性と性能の改善の効果をはっきりと観察するために、加法的白色ガウス雑音(AWGN)チャネルを仮定した。また、128個の副搬送波と16個のQAMを有するOFDMシステム10を検討する。入力振幅が非常に大きい場合、高電力増幅器24は、大きな非線形状態で動作する。一方、入力振幅が非常に小さい場合、高電力増幅器24は、きわめて小さな歪みで動作する。高電力増幅器24の動作では、歪みを減少させるために電力バックオフ(power back off)の相対レベルが必要となる。しかし、この電力バックオフは、電力効率を下げるので、あまり望ましいものではない。我々のアルゴリズムでは、補償の解は、r<A0の範囲に常に存在し、ここにA0は最大出力振幅である。よって、平均入力電力がA0 2と等しい場合、最大電力効率が得られるが、大きな非線形性を持つ結果となる。したがって、どの程度、最適電力効率からの電力バックオフが必要になるのかを示す基準が必要となる。このシミュレーションでは、IBO(入力バックオフ)を次式[数146]として定義する。
ここに、Pinは平均入力電力(OFDM信号の平均電力)である。同様に、OBO(出力バックオフ)も次式[数147]として定義できる。
ここに、Poutは平均出力電力(高電力増幅器24の平均出力電力)である。
進行波管増幅器用プリディストータ
経時的に変化しない場合
ここで、パラメータα、β、γおよびεが経時的に変化しないという仮定の元でのOFDMシミュレーション結果を検討する。図7aおよび7bは、lの関数としてのαを描くグラフであり、それぞれプリディストータ14がない場合とある場合の信号点配置の違いを示す。図7aおよび7bでは、IBO=6dBを用いる。図8のグラフに示すビット誤り率(BER)性能曲線は、Ebをビットあたりの信号エネルギ、N0を雑音電力スペクトル密度とした場合のEb/N0の関数としてBERを示し、プレディストータ14が、OFDMシステム10における非線形歪みを著しく減少させることが可能なことを示す。BERは、誤りビットの数を、ある規定時間に亘って送信、受信、または処理された全ビット数で割ったものである。ビット誤り率の例としては、(a)送信BER、つまり、受信した誤りビット数を、送信した全ビット数で割ったもの、および(b)情報BER、つまり、デコード(補正)した誤りビット数を、デコード(補正)した全ビット数で割ったものがある。BERは、通常、係数と10の累乗として表され、例えば、送信した100,000ビットの内の誤りビット数が2.5であれば、105のうちの2.5、または2.5×10-5となる。
経時的に変化しない場合
ここで、パラメータα、β、γおよびεが経時的に変化しないという仮定の元でのOFDMシミュレーション結果を検討する。図7aおよび7bは、lの関数としてのαを描くグラフであり、それぞれプリディストータ14がない場合とある場合の信号点配置の違いを示す。図7aおよび7bでは、IBO=6dBを用いる。図8のグラフに示すビット誤り率(BER)性能曲線は、Ebをビットあたりの信号エネルギ、N0を雑音電力スペクトル密度とした場合のEb/N0の関数としてBERを示し、プレディストータ14が、OFDMシステム10における非線形歪みを著しく減少させることが可能なことを示す。BERは、誤りビットの数を、ある規定時間に亘って送信、受信、または処理された全ビット数で割ったものである。ビット誤り率の例としては、(a)送信BER、つまり、受信した誤りビット数を、送信した全ビット数で割ったもの、および(b)情報BER、つまり、デコード(補正)した誤りビット数を、デコード(補正)した全ビット数で割ったものがある。BERは、通常、係数と10の累乗として表され、例えば、送信した100,000ビットの内の誤りビット数が2.5であれば、105のうちの2.5、または2.5×10-5となる。
一様分布を有する経時的に変化する適応型の場合
先に述べたように、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムである。ここで、4つのパラメータα、β、γおよびεが経時的に変化すると仮定すると、このα、β、γおよびεの変動を追跡する必要がある。これら4つのパラメータが、次の条件に従って一様分布で変化すると仮定する。
(1)この4つのパラメータは、次の範囲で変化する。
先に述べたように、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムである。ここで、4つのパラメータα、β、γおよびεが経時的に変化すると仮定すると、このα、β、γおよびεの変動を追跡する必要がある。これら4つのパラメータが、次の条件に従って一様分布で変化すると仮定する。
(1)この4つのパラメータは、次の範囲で変化する。
1.01≦α≦2
0.01≦β≦1
1.5≦γ,ε≦3
(2)入力および出力の正規化条件:β=α−1
(3)飽和条件:図9aおよび9bのグラフに示すように、信号は1よりも上でクリップされる。
0.01≦β≦1
1.5≦γ,ε≦3
(2)入力および出力の正規化条件:β=α−1
(3)飽和条件:図9aおよび9bのグラフに示すように、信号は1よりも上でクリップされる。
振幅と位相について上記の条件を選んだ理由は、振幅がたとえ変化したとしても、入力出力両方の正規化の制約、および上記範囲(r>A0)での飽和条件を維持するためである。これらの制限は、説明の便宜のためのみであり、実際のシステムでは、上記の条件が守られなくても、今回のアルゴリズムは十分に機能する。以下の表1に、このアルゴリズムを用いてα、β、γおよびεを追跡した後の誤差を示す。次の式[数148]、[数149]、[数150]、[数151]を用いて、表1の結果を得た。
2つのトレーニングシンボルのみを用いて、計算を1000回行い、その結果を平均して表1の結果を得た。
表1の結果が示すところは、このアルゴリズムには2つのトレーニングシンボルだけで十分である、ということである。これは、このアルゴリズムが非常に高速で、遅延が少ししかない、ということを意味する。経時的に変化する高電力増幅器24を備えたOFDM10におけるプリディストータ14のBER性能を、図10および図11のグラフに示す。これらの曲線では、ステップサイズ=0.01と仮定している。図10および図11から明らかなように、高電力増幅器24の変動を追跡しない場合は、追跡した場合と比較して、性能はずっと悪い。したがって、このシミュレーション結果が示すところは、パラメータの変化を追跡できるこのことがシステム性能に付加価値を与える、ということである。
ガウス分布およびLMSアルゴリズムを有する経時的に変化する適応型の場合
再びプリディストータをシミュレーションするが、異なるパラメータ分布で行う。4つのパラメータα、β、γ、εは、ガウス分布と一様分布の両方で経時的に変化すると仮定し、LMS(最小平均二乗)アルゴリズムを用いてパラメータの変動を追跡する。まず、図17に、我々のアルゴリズムの収束を示す。ここで、2つのパラメータβおよびεのみを示したのは、先に示したように、一旦、βおよびεを得ると、他のパラメータαおよびγは容易に得ることができるからである。このシミュレーションでは、βが一様分布であり、εが、サーレー(Saleh)の元々のモデルのように平均値E(ε)=2.8168で分散が0.01のガウス分布であると仮定する。また、高速で収束させるために、ステップサイズμβ=6000000およびμε=600000000000を用いる。
再びプリディストータをシミュレーションするが、異なるパラメータ分布で行う。4つのパラメータα、β、γ、εは、ガウス分布と一様分布の両方で経時的に変化すると仮定し、LMS(最小平均二乗)アルゴリズムを用いてパラメータの変動を追跡する。まず、図17に、我々のアルゴリズムの収束を示す。ここで、2つのパラメータβおよびεのみを示したのは、先に示したように、一旦、βおよびεを得ると、他のパラメータαおよびγは容易に得ることができるからである。このシミュレーションでは、βが一様分布であり、εが、サーレー(Saleh)の元々のモデルのように平均値E(ε)=2.8168で分散が0.01のガウス分布であると仮定する。また、高速で収束させるために、ステップサイズμβ=6000000およびμε=600000000000を用いる。
次に、追跡のありなしの間でのBER性能の比較を示す。このシミュレーションでは、4つのパラメータは、次の条件に従って変化すると仮定する。
(1)2つのパラメータは、次の範囲で変化する。
(1)2つのパラメータは、次の範囲で変化する。
1.01≦α≦2
0.01≦β≦1
(2)位相パラメータγおよびεは、平均値E(γ)=2.5293およびE(ε)=2.8168で、分散σ=0.1のガウス分布によって変化する。
(3)入力出力の正規化条件:β=α−1
(4)飽和条件:図9aおよび9bのグラフに示すように、信号は1よりも上でクリップされる。
0.01≦β≦1
(2)位相パラメータγおよびεは、平均値E(γ)=2.5293およびE(ε)=2.8168で、分散σ=0.1のガウス分布によって変化する。
(3)入力出力の正規化条件:β=α−1
(4)飽和条件:図9aおよび9bのグラフに示すように、信号は1よりも上でクリップされる。
前項で説明したように、これらの制限は、説明の便宜だけを目的とする。経時的に変化する高電力増幅器を有するOFDMにおけるプリディストータのBER性能を図18(IBO=6dB)および図19(IBO=6dB)に示す。このBER性能シミュレーションでは、ステップサイズμβ=50000000およびμε=10000000000と仮定する。また、2つのトレーニングシンボルを用い、1000回繰り返す。プリディストータは、通常、ずっと少ない繰り返し回数しか必要としないが、ここでは、十分な繰り返し回数を用いて、間違いなく全てのパラメータが収束するようにする。図18および図19から明らかなように、高電力増幅器の変動を追跡しない場合は、追跡した場合と比べて性能はずっと悪い。このシミュレーション結果が示すところは、パラメータの変化を追跡できるこのことがシステム性能に付加価値を与える、ということである。
固体電力増幅器用プリディストータ
経時的に変化しない場合
固体電力増幅器24が経時的に変化しないシステムであるという仮定の元でのOFDMシミュレーション結果を検討する。このシミュレーションでは、変調方式として16個のQAMを採用し、128個の副搬送波を用いた。ピーク対平均電力比が大きいため、OFDMは、単一搬送波システムよりもずっと大きなIBOを必要とする。図12aおよび12bに、それぞれ、プリディストータ14がない場合とある場合における信号点配置を示す。進行波管増幅器の場合と比較して、振幅歪みはそれほど深刻ではなく、位相歪みも存在しない。しかし、プリディストータ14がない場合は、IBO=6dBであっても、振幅歪みは大きい。図13において、BER性能曲線が示すところは、我々のプリディストータ14は、OFDMシステム10の非線形歪みの影響を著しく減少させることが可能である、ということである。なお、図13では、A0=p=1を用いている。
経時的に変化しない場合
固体電力増幅器24が経時的に変化しないシステムであるという仮定の元でのOFDMシミュレーション結果を検討する。このシミュレーションでは、変調方式として16個のQAMを採用し、128個の副搬送波を用いた。ピーク対平均電力比が大きいため、OFDMは、単一搬送波システムよりもずっと大きなIBOを必要とする。図12aおよび12bに、それぞれ、プリディストータ14がない場合とある場合における信号点配置を示す。進行波管増幅器の場合と比較して、振幅歪みはそれほど深刻ではなく、位相歪みも存在しない。しかし、プリディストータ14がない場合は、IBO=6dBであっても、振幅歪みは大きい。図13において、BER性能曲線が示すところは、我々のプリディストータ14は、OFDMシステム10の非線形歪みの影響を著しく減少させることが可能である、ということである。なお、図13では、A0=p=1を用いている。
一様分布を有する経時的に変化する適応型の場合
先に述べたように、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムである。2つのパラメータA0およびpが経時的に変化すると仮定すると、A0およびpの変動を追跡する必要がある。進行波管増幅器24の場合のように、2つのパラメータA0およびpは、均一分布を有する。このシミュレーションでは、単純な探索アルゴリズムが用いられた。表2に、我々のアルゴリズムを用いてA0およびpを追跡した後の誤差を示す。
先に述べたように、高電力増幅器24は、経時的に変化するシステムである。2つのパラメータA0およびpが経時的に変化すると仮定すると、A0およびpの変動を追跡する必要がある。進行波管増幅器24の場合のように、2つのパラメータA0およびpは、均一分布を有する。このシミュレーションでは、単純な探索アルゴリズムが用いられた。表2に、我々のアルゴリズムを用いてA0およびpを追跡した後の誤差を示す。
表2の結果を得るために、次の式[数152]と[数153]を用いた。
ここに、A^0およびp^は、単純な探索アルゴリズムと|Amax−Amin|および|pmax−pmin|の変動範囲とを用いて追跡したパラメータである。式[数152]および[数153]を1000回計算し、それぞれの誤差を平均した。表2によれば、ステップサイズが0.1であっても、誤差は非常に小さい。
次に、経時的に変化する固体電力増幅器24用のプリディストータ14のBER性能を示す。以下のBER性能シミュレーションでは、ステップサイズ0.01を用いる。図14では、2つのパラメータは、それぞれ1≦A0,p≦1.5の範囲で平均値=1.25、IBO=6dBを持つ一様分布であると仮定する。追跡を行わない場合は、両パラメータについて平均値1.25を用いる。図15および図16に、2つのパラメータが、それぞれ1≦A0,p≦2のより広い範囲で平均値=1.5、IBO=6dBおよびIBO=7dBを持つ一様分布であるときの経時的に変化する固体電力増幅器24用のプリディストータ14のBER性能を示す。追跡を行わない場合は、両パラメータについて平均値1.5を用いる。
ガウス分布を有する経時的に変化する適応型の場合
次に、両パラメータA0およびpが、ガウス分布を有して経時的に変化すると仮定し、LMSアルゴリズムを用いてその変動を追跡する。まず、図20において、我々のアルゴリズムの収束をシミュレーションする。このシミュレーションでは、2つのパラメータA0およびpは、ガウス分布(平均値E(A0)=1.5、E(p)=1.5、および分散σA0=0.01、σp=0.01)で連続的に変化すると仮定する。また、高速収束のため、ステップサイズはμp^(n) =10000を用いる。MSE(平均二乗誤差)として、誤差をそれぞれ100回計算し、それらを平均する。A0のMSEは、pのMSEに依存するので、それらのMSEは、似た特性を示す。図21(IBO=6dB)および図22(IBO=7dB)において、パラメータpおよびA0の変動を追跡した場合と、パラメータpおよびA0の変動を追跡しない場合との比較を行う。これらのシミュレーションでは、2つのパラメータpおよびA0が、分散0.1を有するガウス分布であると仮定した。実際のシステムでは、HPAの特性は、それほど速くは変化しないので、2つのパラメータpおよびA0は、768個のシンボルごとに変化し、そのパラメータがいつ変化するのか分かると仮定する。パラメータがより速く変化する場合は、トレーニング段階の期間を単に減少させて2つのパラメータの変動をタイムリーに追跡する。高速収束のため、ステップサイズはμp^(n) =5000を用いる。追跡なしの場合は、2つのパラメータpおよびA0それぞれの平均値1.5を用いる。もう1つ述べておくべきことは、トレーニングシンボルの選択に関して、HPA関数において十分に非線形な箇所からシンボルを選択する必要がある、ということである。入力が非常に小さい場合、HPAは、線形に非常に近い状態で動作する。つまり、この場合は、入力=出力である。そうすると、式[数141]から、A0は無限大となり、2つのパラメータpおよびA0を得ることができない。しかし、HPAには常に非線形領域があり(非線形部がない場合は、プリディストータを使用する必要がない)、2つの適切なパラメータpおよびA0を必ず求めることができる。
次に、両パラメータA0およびpが、ガウス分布を有して経時的に変化すると仮定し、LMSアルゴリズムを用いてその変動を追跡する。まず、図20において、我々のアルゴリズムの収束をシミュレーションする。このシミュレーションでは、2つのパラメータA0およびpは、ガウス分布(平均値E(A0)=1.5、E(p)=1.5、および分散σA0=0.01、σp=0.01)で連続的に変化すると仮定する。また、高速収束のため、ステップサイズはμp^(n) =10000を用いる。MSE(平均二乗誤差)として、誤差をそれぞれ100回計算し、それらを平均する。A0のMSEは、pのMSEに依存するので、それらのMSEは、似た特性を示す。図21(IBO=6dB)および図22(IBO=7dB)において、パラメータpおよびA0の変動を追跡した場合と、パラメータpおよびA0の変動を追跡しない場合との比較を行う。これらのシミュレーションでは、2つのパラメータpおよびA0が、分散0.1を有するガウス分布であると仮定した。実際のシステムでは、HPAの特性は、それほど速くは変化しないので、2つのパラメータpおよびA0は、768個のシンボルごとに変化し、そのパラメータがいつ変化するのか分かると仮定する。パラメータがより速く変化する場合は、トレーニング段階の期間を単に減少させて2つのパラメータの変動をタイムリーに追跡する。高速収束のため、ステップサイズはμp^(n) =5000を用いる。追跡なしの場合は、2つのパラメータpおよびA0それぞれの平均値1.5を用いる。もう1つ述べておくべきことは、トレーニングシンボルの選択に関して、HPA関数において十分に非線形な箇所からシンボルを選択する必要がある、ということである。入力が非常に小さい場合、HPAは、線形に非常に近い状態で動作する。つまり、この場合は、入力=出力である。そうすると、式[数141]から、A0は無限大となり、2つのパラメータpおよびA0を得ることができない。しかし、HPAには常に非線形領域があり(非線形部がない場合は、プリディストータを使用する必要がない)、2つの適切なパラメータpおよびA0を必ず求めることができる。
OFDMベースの無線通信10に用いられる経時的に変化する高電力増幅器24における非線形歪みを除去または軽減するための、上述したモデルベースでのプリディストーション手法の利点が理解できたであろう。この手法は、サーレー(Saleh)の進行波管増幅器のモデル、およびラップ(Rapp)の固体電力増幅器のモデルの閉じた形の反転で、その反転を表すのに必要なパラメータが非常に少ないものを用いる。この疎(sparse)にして正確な表現によって、高電力増幅器24の経時的に変化する挙動の高速追跡が可能になる。これらの特徴が、簡単なコンピュータシミュレーションによって検証された。
多くの変更形態や修正形態が、この発明の精神と範囲から逸脱することなしに、当業者によってなし得るであろう。したがって、ここに具体的に詳解した実施形態は、単に例示の目的で記載されたものであり、前掲の特許発明により定義される発明およびその各種態様を限定するものと受け取ってはいけない、と理解されなければならない。
よって、ここに具体的に詳解した実施形態は、単に例示の目的で記載されたものであり、前掲の請求項により定義される発明を限定するものと受け取ってはいけないと理解されなけれぼならない。例えば、ある請求項の複数要素が一つの特定の組合せで前掲に記載されているという事実にかかわらず、この発明は、より少ない要素、より多い要素、または異なる要素での他の組合せをも含み、たとえそのような組合せが当初請求されていなくても、ここに開示されているものは含むものであるということを、篤と理解されたい。2つの要素が組み合わされて請求項で一つの組合せ物となっているという教示は、さらに、請求項の組合せ物においてその2つの要素が互いに組み合わされていなくて、単独で用いられたり、他の組合せに組み合わされてもよいという組合せ物をも許容していると理解されたい。この発明の開示されたいかなる要素の除去も、この発明の範囲内にあることを、明らかに意図している。
この発明およびその各種実施形態を記述するためにこの明細書で用いた語句は、その一般的に定義された意味においてだけでなく、この明細書における特別の定義により、その一般的に定義されている意味の範囲を超えた構造、材料、または働きを含むことを理解されたい。したがって、一つの要素がこの明細書の文脈の中で複数の意味を包含すると理解できる場合には、請求項でのその使用は、この明細書およびその語句自体により裏付けられる全ての可能な意味について包括的であると理解しなければならない。
よって、前掲の請求項の語句および要素の定義は、この明細書において、文言どおりに記載された要素の組合せだけでなく、実質的に同一の要領で実質的に同一の作用をして実質的に同一の結果を得る全ての等価な構造、材料または働きを包含するものとして、定義されている。したがって、この意味で、前掲の請求項におけるどの一つの要素を二つ以上の要素で等価的に置換してもよいこと、または請求項における二つ以上の要素を単一の要素で置き換えてもよいことを、筆者は意図している。複数の要素が特定の組合せで働くように上述され、そのように当初請求されているかも知れないが、請求項に記載の組合せからの一つまたは複数の要素は、場合によっては、その組合せから外すことができ、またその請求項に記載の組合せは部分的組合せにまたは部分的組合せの変形に向けられてもよいことを、篤と理解されたい。
当業者から見て、請求された主題からの非実質的な変更は、現在知られているものでも今後案出されるものでも、請求項の範囲内の均等物であると意識的に意図している。したがって、当業者にとって現在知られておりまたは今後知られる自明な置換は、定義された要素の範囲内であるものと定義されている。
よって、請求項は、上記に具体的に図解および記述されたもの、概念的に均等なもの、自明に置換できるもの、およびこの発明の必須の思想を本質的に取り込んでいるものをも包含していると理解されるべきである。
(訳者注:式中の記号に、文字の上に「^」を付した記号があるが、明細書の文中では、使用可能文字の制限のため、当該文字の右に「^」を並べて付して表した。その旨、理解されたい。)
10:システムアーキテクチャ
12:OFDMベースバンド
14:プリディストータ(PD)
16:デジタル・アナログコンバータ(DAC)
24:高電力増幅器(HPA)
24:高電力増幅器(HPA)
26:パラメータ推定器
12:OFDMベースバンド
14:プリディストータ(PD)
16:デジタル・アナログコンバータ(DAC)
24:高電力増幅器(HPA)
24:高電力増幅器(HPA)
26:パラメータ推定器
Claims (30)
- 通信システムにおいて高電力増幅器と組み合わされたプリディストータであって、
前記プリディストータは、直交周波数分割多重(OFDM)信号のデジタル非線形信号処理装置を備えてなり、前記信号処理装置は、前記高電力増幅器の手前に設置され、前記高電力増幅器は、その高電力増幅器によって前記通信システムに送られる前記直交周波数分割多重信号に対してできるだけ高い電力を与え、前記電力増幅器は、通常の線形範囲を有し、その範囲の外側では非線形であり、前記プリディストータは、前記電力増幅器の非線形性を反転させて、そのプリディストータと前記高電力増幅器との組合せが合わさって前記高電力増幅器の前記通常の線形範囲を超えて線形特性を呈し、前記プリディストータは、前記高電力増幅器の解析モデルに基づくそのプリディストータの入出力特性の記述に関する正確な解析式により特徴付けられている、
プリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
前記高電力増幅器は、時変特性を有する進行波管増幅器または時変特性を有する固体電力増幅器を含み、前記プリディストータは、前記電力増幅器の非線形歪みを補償するための計算・解析混成アルゴリズムにより特徴付けられている、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項2に記載のプリディストータにおいて、
前記高電力増幅器の前記解析モデルは、サーレー(Saleh)の進行波管増幅器モデルであり、非線形歪みを補償するための前記計算・解析アルゴリズムは、非線形パラメータ推定アルゴリズムと組み合わせた解析に基づく反転のためのアルゴリズムを含み、前記高電力増幅器の時間とともに高速に変化するあらゆる挙動を効率的に追跡する能力を有し、前記プリディストータの疎(sparse)にして正確な表現を提供する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項2に記載のプリディストータにおいて、
前記高電力増幅器の前記解析モデルは、ラップ(Rapp)の固体電力増幅器モデルであり、非線形歪みを補償するための前記計算・解析アルゴリズムは、非線形パラメータ推定アルゴリズムと組み合わせた解析に基づく反転のためのアルゴリズムを含み、前記高電力増幅器の時間とともに高速に変化するあらゆる挙動を効率的に追跡する能力を有し、前記プリディストータの疎(sparse)にして正確な表現を提供する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項3に記載のプリディストータにおいて、
前記サーレーの進行波管増幅器モデルを用いて、前記進行波管増幅器の解析モデルに基づいて、ほんの少数のパラメータで表される前記増幅器モデルの反転についての正確な閉じた形の表現を提供し、推定される第一のプリディストータについて的を射たアルゴリズムを導出する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項4に記載のプリディストータにおいて、
前記ラップの固体電力増幅器モデルを用いて、前記固体電力増幅器の解析モデルに基づいて、ほんの少数のパラメータで表される前記増幅器モデルの反転についての正確な閉じた形の表現を提供し、推定される第二のプリディストータについて的を射たアルゴリズムを導出する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
前記プリディストータおよび前記電力増幅器は、それぞれ非線形のゼロメモリ装置であり、前記プリディストータは、前記電力増幅器に存在する前記非線形性を前もって計算して相殺する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
前記電力増幅器、したがって前記プリディストータは、パラメータα、β、γおよびεによって特徴付けられ、qおよびuが前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)が前記プリディストータの入力を表し、yl(n)が前記高電力増幅器への入力でもある前記プリディストータの出力を表し、z(t)が前記高電力増幅器の出力を表し、それにより、あらゆる所与の電力増幅器について、前記プリディストータの動作は、
次式[数5]の入出力マップによって特徴付けられ、
次式[数25]を用いてβの最適推定値を求め、
次式[数27]を用いてβに関する導関数Jを求め、
前式[数19]からαの推定値を求め、
γおよびεも上記と同じ一連の計算を用いて推定する、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
前記電力増幅器は、パラメータα、β、γおよびεによって特徴付けられ、
さらに、前記電力増幅器の推定されたパラメーα^、β^、γ^およびε^を生成して経時的に変化する要領で前記プリディストータを制御するために、前記電力増幅器と前記プリディストータとの間に結合されたデジタル信号処理装置を備えてなる、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
前記プリディストータは、少なくとも2つのパラメータによって特徴付けられ、
さらに、前記プリディストータの少なくとも2つの推定されたパラメータを生成して前記経時的に変化する電力増幅器に応答して、経時的に変化する要領で前記プリディストータを制御するために、前記電力増幅器と前記プリディストータとの間に結合されたデジタル信号処理装置を備えてなる、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
qおよびuが前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)が前記プリディストータの入力を表し、yl(n)が前記高電力増幅器への入力でもある前記プリディストータの出力を表し、z(t)が前記高電力増幅器の出力を表して、あらゆる所与の電力増幅器について前記プリディストータの動作が入出力マップ[数35]により特徴付け、
前記電力増幅器は、時間とともに変化するパラメータA0およびpによって特徴付けられる固体電力増幅器であり、
前記プリディストータの入力はq(n)として表され、前記プリディストータの出力はu(n)として表され、
トレーニング段階中、前記プリディストータの入力およびが同一のr(n)=q(n)になるように前記プレディストータはオフにされると仮定され、
LMS(最小平均二乗)アルゴリズムに対してMSE(平均二乗誤差)を採用してA0およびpを生成し、その場合[数36]であり、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 請求項1に記載のプリディストータにおいて、
qおよびuが前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)が前記プリディストータの入力を表し、yl(n)が前記高電力増幅器への入力でもある前記プリディストータの出力を表し、z(t)が前記高電力増幅器の出力を表し、したがって、あらゆる所与の電力増幅器に対して前記プリディストータの動作が入出力マップ[数43]により特徴付けられ、
前記電力増幅器は、時間とともに変化するパラメータA0およびpによって特徴付けられる固体電力増幅器であり、
前記プリディストータの入力はq(n)として表され、前記プリディストータの出力はu(n)として表され、
トレーニング段階中、前記プリディストータの入力および出力が同一のr(n)=q(n)になるように前記プレディストータはオフにされると仮定され、
LMS(最小平均二乗)アルゴリズムに対してMSE(平均二乗誤差)を採用してA0およびpを生成し、その場合[数44]であり、
2つのトレーニングシンボルは、プリディストータに送り出されて、それにより前記高電力増幅器の入力振幅qおよび出力振幅uが分かり、
2つの異なるトレーニングシンボルに対応して、A0の2つの異なる推定値、すなわちA01およびA02が生成され、
前記高電力増幅器の前記トレーニング期間中ほぼ一定であるpが選択されて、そのときA0の前記2つの異なる推定値、すなわちA01およびA02は、ほぼ同一の値を有し、またはステップサイズによっては非常に近い値を有することにより、pの値を求めて、その結果、2つの推定値A0間の隔たりが最小となり、つまり、Dmin=|A01−A02|2 であり、pの推定値によって、最小間隔Dmin=|A01−A02|2 から2つのトレーニングシンボルのみを用いて、繰り返しなしでA^0=A01≒A02を得る、
ことを特徴とするプリディストータ。 - 通信システムにおいて、高電力増幅器の手前に設置されたプリディストータの作動方法であって、前記高電力増幅器は、通常の線形範囲を有し、その範囲の外側では非線形であり、
直交周波数分割多重(OFDM)信号を供給するステップと、
前記直交周波数分割多重信号を、前記プリディストータを用いて前記電力増幅器の非線形性によって定められるように直交周波数分割多重信号を反転させることによって、プリディストーションを行うステップであって、前記プリディストータの動作が前記高電力増幅器の解析モデルに基づくそのプリディストータの入出力特性の記述に関する正確な解析式より特徴付けられるステップと、
前記プリディストーションした直交周波数分割多重信号を、前記電力増幅器で増幅して、その高電力増幅器によって前記通信システムに送られる前記直交周波数分割多重信号に対してできるだけ高い電力に増幅するステップとを含んでなり、
それにより、前記プリディストータと前記高電力増幅器との組合せで合わさって前記高電力増幅器の前記通常の線形範囲を超えて線形特性を呈する、
ことを特徴とするプリディストータの作動方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記高電力増幅器は、時変特性を有する進行波管増幅器または時変特性を有する固体電力増幅器を含み、
前記プリディストータを用いて前記直交周波数分割多重信号のプリディストーションを行うステップは、前記電力増幅器の非線形歪みを補償するための計算・解析混成アルゴリズムを用いるステップを含んでなる、
ことを特徴とする方法。 - 請求項17に記載の方法において、
前記高電力増幅器の前記解析モデルは、サーレー(Saleh)の進行波管増幅器モデルであり、計算・解析混成アルゴリズムを用いる前記ステップは、解析に基づく反転と非線形パラメータ推定アルゴリズムの使用とを含み、前記高電力増幅器の時間とともに高速に変化するあらゆる挙動を効率的に追跡する能力を有し、前記プリディストータの疎(sparse)にして正確な表現を提供する、
ことを特徴とする方法。 - 請求項17に記載の方法において、
前記高電力増幅器の前記解析モデルは、ラップ(Rapp)の固体電力増幅器モデルであり、計算・解析混成アルゴリズムを用いる前記ステップは、解析に基づく反転と非線形パラメータ推定アルゴリズムの使用とを含み、前記高電力増幅器の時間とともに高速に変化するあらゆる挙動を効率的に追跡する能力を有し、前記プリディストータの疎(sparse)にして正確な表現を提供する、
ことを特徴とする方法。 - 請求項18に記載の方法において、さらに、
前記サーレーの進行波管増幅器モデルを用いて、前記進行波管増幅器の解析モデルに基づいて、ほんの少数のパラメータで表される前記増幅器モデルの反転についての正確な閉じた形の表現を提供し、推定される第一のプリディストータについて的を射たアルゴリズムを導出するステップを含んでなる、
ことを特徴とする方法。 - 請求項19に記載の方法において、さらに、
前記ラップの固体電力増幅器モデルを用いて、前記固体電力増幅器の解析モデルに基づいて、ほんの少数のパラメータで表される前記増幅器モデルの反転についての正確な閉じた形の表現を提供し、推定される第二のプリディストータについて的を射たアルゴリズムを導出するステップを含んでなる、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータおよび前記電力増幅器は、それぞれ非線形のゼロメモリ装置であり、前記プリディストータを用いて前記直交周波数分割多重信号のプリディストーションを行う前記ステップは、前記電力増幅器に存在する前記非線形性を前もって計算して相殺するステップを含んでなる、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータを用いて前記直交周波数分割多重信号のプリディストーションを行うステップは、前記電力増幅器、したがって前記プリディストータを、パラメータα、β、γおよびεによって特徴付けるステップと、qおよびuが前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)が前記プリディストータの前記入力を表し、yl(n)が前記高電力増幅器への前記入力でもある前記プリディストータの前記出力を表し、z(t)が前記高電力増幅器の前記出力を表し、それにより、あらゆる所与の電力増幅器について、次式[数49]の入出力マップに従って前記プリディストータを動作させるステップとを含み、
次式[数69]を用いてβの最適推定値を求めるステップとを含み、
さらに、次式[数71]を用いてβに関する導関数Jを求めるステップを含み、
前式[数63]からαの推定値を求めるステップと、
γおよびεを上記と同じ方式で推定するステップとを含む、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータを用いて前記直交周波数分割多重信号のプリディストーションを行うステップは、時変パラメータα、β、γおよびεによって前記電力増幅器を特徴付けるステップと、経時的に変化する要領で前記プリディストータを制御するために、前記電力増幅器の推定されたパラメータα^、β^、γ^およびε^を生成するステップとを含む、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータを用いて前記直交周波数分割多重信号のプリディストーションを行うステップは、少なくとも2つの時変パラメータによって前記電力増幅器を特徴付けるステップと、経時的に変化する要領で前記プリディストータを制御するために、前記電力増幅器の少なくとも2つの推定されたパラメータを生成するステップとを含む、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータを用いて前記OFDM信号のプリディストーションを行うステップは、
qおよびuを用いて前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)を用いて前記プリディストータの入力を表し、yl(n)を用いて前記高電力増幅器への入力でもある前記プリディストータの出力を表し、z(t)を用いて前記高電力増幅器の出力を表し、あらゆる所与の電力増幅器について、kを所望のあらかじめ指定された線形増幅定数として次式[数79]の入出力マップに従って前記プリディストータを動作させ、
LMS(最小平均二乗)アルゴリズムに対してMSE(平均二乗誤差)を用いてA0およびpを生成し、その場合[数80]であるステップであって、
次式を用いて未知のA0およびpを推定し、
ことを特徴とする方法。 - 請求項16に記載の方法において、
前記プリディストータを用いて前記OFDM信号のプリディストーションを行うステップは、
qおよびuを用いて前記プリディストータおよび高電力増幅器のそれぞれ非線形ゼロメモリ入力マップおよび非線形ゼロメモリ出力マップを表し、xl(n)を用いて前記プリディストータの入力を表し、yl(n)を用いて前記高電力増幅器への入力でもある前記プリディストータの出力を表し、z(t)を用いて前記高電力増幅器の出力を表し、あらゆる所与の電力増幅器について、kを所望のあらかじめ指定された線形増幅定数として次式[数79]の入出力マップに従って前記プリディストータを動作させ、
LMS(最小平均二乗)アルゴリズムに対してMSE(平均二乗誤差)を用いてA0およびpを生成し、その場合[数80]であり、
2つのトレーニングシンボルを前記プリディストータに送り出して、それにより前記高電力増幅器の入力振幅qおよび出力振幅uが分かるステップと、
2つの異なるトレーニングシンボルに対応して、A0の2つの異なる推定値、すなわちA01およびA02を生成するステップと、
前記高電力増幅器の前記トレーニング期間中ほぼ一定であるpを選択し、そのときA0の前記2つの異なる推定値、すなわちA01およびA02がほぼ同一の値を有し、またはステップサイズによっては非常に近い値を有するステップと、
pの値を求めて、その結果、2つの推定値A0間の隔たりが最小となり、つまり、Dmin=|A01−A02|2 であり、pの推定値によって、最小間隔Dmin=|A01−A02|2 から2つのトレーニングシンボルのみを用いて、繰り返しなしでA^0=A01≒A02を求めるステップとを含む、
ことを特徴とする方法。
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