JP2013106330A - 狭帯域のフィードバック経路を有する適応的リニアライザ - Google Patents
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Abstract
【解決手段】LPFによる干渉成分と同様の干渉成分を、HPAモデルユニットの出力に導入するISIレプリカユニットが設けられる。HPAモデルユニットは、プレディストータの出力信号と、ISIレプリカユニットの出力からフィードバック信号を減算することによって得られる誤差信号とを用いて、誤差信号が0に近づくように、HPAの特性をモデル化する。フィードバック信号は、LPFのフィルタリングの後に使用され、干渉成分を含む。LPF後のフィードバック信号とISIレプリカユニットの出力信号から得られる誤差信号は、ほとんど干渉成分を含まず、したがって、HPAモデルユニットによるモデル化が正確になり、線形化性能が良くなる。
【選択図】図5
Description
最初に、非特許文献3にならって、メモリ多項式線形化を簡単におさらいする。
図4において、図1と同様な構成要素には同様な参照符号を付す。
誤差の項は、間接学習の式(2)には明示的には存在しない。したがって、更なる議論で、線形化誤差の影響を調べるために、直線回帰の方法を用いる。
多項式回帰は、yFB(n)の値と、z^(n)の対応する条件付き平均値との間の非線形関係にフィッティングする(図1参照)。z^(n)は、未知のパラメータakq、すなわち、式(1)のakqに対し線形であるので、これらの未知数は、単純な最小自乗法によって評価することができる。ここで、yFB,yFB 2,・・・、yFB K−1は多重回帰モデルにおける異なる独立変数として扱う。通常、多項式回帰に対しては、近似の解が得られるのみなので、以下の式(3)における平均が0となり、観測できないランダムな誤差ε(n)(擾乱項として知られる)がある。したがって、次式が成立する。
目標は、
式(4)と(6)における擾乱項の増加は、図2に示されるように、スペクトルの再成長の増加として現れる。スペクトルの再成長が増加すると、HPAの特性を学習するトレーニングPDの性能が劣化し、リニアライザの線形化性能を劣化させる。
図5において、図4と同様の構成要素には同様に符号を付す。図5において、ADC、RF I−Q変調器、RF I−Q復調器は、説明の簡単化のため省略されている。
ISIレプリカユニット31は、δ(n)と同様のISI項δ^(n)を、HPAモデルユニット32の出力信号に加える。したがって、減算器30の出力において、すなわち、誤差信号εの計算の間、HPAモデルユニット32からのISI項δ^(n)とLFP16からのδ(n)とは、互いに打ち消しあう。
図6において、図1及び図5と同様な構成要素には、同様な参照符号を付し、それらの説明を省略する。
レプリカISIδ^(n)生成の他の考えられる方法は、等化器を用いることである。通常、等化器は、LPFと同様に動作する。等化器の構成の例としては、米国特許5,175,747号を参照されたい。
−ステップ1 第1のステップの間では、(HPA12とHPAモデルユニット32のモデルの間の)狭帯域フィードバック経路を介したHPA同定が行なわれ、HPAモデルパラメータがえられる。HPAモデルは、直接学習によって同定することが可能である(非特許文献1、4)。この場合、HPAモデル多項式係数pkは、次の式(9)及び(10)によって更新される。
したがって、図6によれば、誤差信号は、次に示す参照信号y^FBとフィードバック信号yFB間の差である。
したがって、収束後は、次式が成立する。
収束の間、
−ステップ2 第2のステップの間に、HPAモデルのための逆関数(すなわち、逆メモリ多項式)の係数A=[a10、・・・、aK0、・・・、a1Q、・・・、aKQ]Tが得られ、得られた結果は、送信経路のプレディストータ10にコピーされる。式(7)は、間接学習の間、逆メモリ多項式係数の計算に用いることが可能である(非特許文献3、4)。
図7において、図6と同様な構成要素には、同様な参照符号を付し、それらの説明を省略する。
第2のステップの間、HPAモデルに対する逆関数は、トレーニングPD50で計算される。この動作は、非特許文献3に記載されるものと同じである(図1)。
11 RF I−Q変調器
12 高出力増幅器(HPA)
13 アンテナ
14 減衰器
15 RF I−Q復調器
16、40 ローパスフィルタ
17、50 トレーニングメモリ多項式プレディストータ
20 干渉源
30 減算器
31 ISIレプリカユニット
32 HPAモデルユニット
33 INVERSEユニット
Claims (8)
- 増幅器の出力信号帯域幅に比べ通過帯域が制限されたフィードバック経路と、
該増幅器の特性がモデル化された信号に、該フィードバック経路の制限された通過帯域幅によって誘導される干渉成分と同様な特性を持つ干渉成分を導入するレプリカ部と、
該レプリカ部の出力信号と、該フィードバック経路によってフィードバックされる、該増幅器の出力信号との間の誤差信号を用いて、該増幅器の特性の逆特性を計算するトレーニング部と、
該トレーニング部によって計算された逆特性に従って、該増幅器に入力される信号を歪ませるプレディストータと、
を備えることを特徴とする適応的リニアライザ。 - 前記フィードバック経路が、
前記増幅器の出力信号をデジタル化するアナログ−デジタル変換器と、
該アナログ−デジタル変換器の後段で、該フィードバック経路内に配置され、該アナログ−デジタル変換器の出力信号の帯域幅を制限するフィルタと、
を備え、
前記レプリカ部は、該フィルタの干渉成分と同様の干渉成分を導入することを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。 - 前記フィルタは、第1のローパスフィルタであり、
前記レプリカ部は、該第1のローパスフィルタと同様の特性を有する第2のローパスフィルタであることを特徴とする請求項2に記載の適応的リニアライザ。 - 前記トレーニング部は、
前記増幅器の特性をモデル化する増幅器モデルユニットと、
前記増幅器の特性の逆特性を計算し、前記プレディストータに該逆特性を出力する逆ユニットと、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。 - 前記増幅器の特性は、メモリ多項式によって表され、
前記増幅器モデルユニットは、該メモリ多項式の係数を調整することによって、該増幅器の特性をモデル化することを特徴とする請求項4に記載の適応的リニアライザ。 - 前記増幅器は、非線形領域にまで広がる動作領域で動作することを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。
- 請求項1の適応的リニアライザが搭載された送信機。
- 増幅器と、該増幅器の出力信号の帯域幅と比べて制限された等価帯域を有するフィードバック経路を備える適応的リニアライザのための適応的線形化方法であって、
該フィードバック経路の制限された通過帯域幅によって誘導される干渉成分と同様な特性を有する干渉成分を、該増幅器が特性をモデル化された信号に導入し、
該増幅器の特性がモデル化された信号に対して該干渉成分が導入された結果の信号と、該フィードバック経路によってフィードバックされる、該増幅器の出力信号との間の誤差信号を用いて、該増幅器の特性の逆特性を計算し、
該増幅器の特性の逆特性に従って、該増幅器へ入力される信号を歪ませる、
ことを特徴とする適応的線形化方法。
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