基于自适应可变步长迭代的预失真方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于自适应可变步长迭代的预失真方法，主要解决非稳定信号对强记忆非线性放大器性能影响的问题。该方该在预失真系统中进行，其实现步骤是：1）前向预失真器对基带信号进行非线性逆处理输出预失真信号；2）功率放大器对预失真信号进行处理，输出放大的预失真信号传输给后向预失真器进行非线性逆处理，输出预失真估计信号；3）加法器比较预失真信号和预失真估计信号输出估计误差；4）参数估计模块利用估计误差迭代更新出后向预失真器的系数向量，并复制给前向预失真器；5）在下一时刻重复步骤1）-5）。本发明能有效处理非稳定信号对宽带预失真系统性能的影响，可用于各类宽带无线通信系统发射机中功率放大器的线性化。
【专利说明】基于自适应可变步长迭代的预失真方法
【技术领域】
[0001]本发明属于无线通信【技术领域】，涉及一种可变步长迭代的预失真方法，适用于各类宽带无线通信系统发射机中功率放大器的线性化。
【背景技术】
[0002]目前，数字预失真技术已成为无线通信系统射频功率放大器线性化中最具成本效益和最有应用前景的技术。在处理非稳定信号的预失真方案中，S.Haykin在“AdaptiveFilter Theory”中给出了归一化最小均方 NLMS (Normalized Least Mean Square)预失真方案；D.P.Mandic 在“A Generalized Normalized Gradient Descent Algorithm” 中给出了广义归一化梯度下降 GNGD (Generalized Normalized Gradient Descent)预失真方案；Dennis R.Morgan在“Reducing Measurement Noise Effects in Digital Predistortionof RF Power Amplifiers”中给出了降低量化噪声影响的新型间接学习结构预失真方案；Zhou Dayong 在 “Novel Adaptive Nonlinear Predistorters Based on the DirectLearning Algorithm”中给出了抑制量化噪声影响的改进型直接学习结构预失真方案。
[0003]上述处理非稳定信号的预失真方案主要是针对功率放大器的弱记忆与弱非线性效应、受反馈信号中噪声分量影响较低以及输入信号动态变化范围较小等应用场景。然而随着无线通信系统频带的增加，功率放大器通常呈现出强记忆与强非线性效应，反馈信号中的噪声分量也会增加，现有的数字预失真系统已不能满足宽带无线通信系统中对功率放大器的线性化需求，而且对信号不稳定特性非常敏感，在抑制带外频谱扩展、收敛性和稳定性等方面的性能欠佳。
【发明内容】
[0004]本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于自适应可变步长迭代的预失真方法，以有效地抑制带外频谱扩展，减小非稳定信号对系统性能的影响，提高系统的收敛性和稳定性，实现对放大器强记忆与强非线性特性的精确估计，满足宽带无线通信系统中对功率放大器的线性化需求。
[0005]本发明的技术方案是这样实现的:
[0006]一种基于自适应可变步长迭代预失真方法，是在预失真系统中进行，所述预失真系统包括:前向预失真器、功率放大器、后向预失真器和加法器，其实现步骤包括如下:
[0007](I)对在第η个时刻输入的基带信号X (η)进行非线性特性的逆处理，并将输出的预失真信号ζ (η)分别给功率放大器和加法器；
[0008](2)功率放大器输出放大后的预失真信号y(n)传输给后向预失真器进行非线性特性逆处理，输出预失真估计信号给加法器；
[0009](3)加法器将预失真估计信号与预失真信号z(n)进行比较，得到估计误差e(n) = z(n)-￡(n)给参数估计模块；[0010](4)参数估计模块利用输入的估计误差e (η)，按照如下公式迭代计算在第η+1个时刻后向预失真器系数向量w(n+l):
[0011]W (n+1) = w (η) + μ ^rf (l-e_a|e(n)') u (η) e* (η),
[0012]其中，w(n)为在第η个时刻的后向预失真器系数向量，表示为:
[0013]w (n) = [w10, w30,...wQ0,...w1M, w3M,...WqmJt, wqm 为预失真器系数，q 和 m 分别代表预失真系数的非线性阶数和记忆深度，I < q < Q，O < m < M ;Q和M分别为后向预失真器的最高非线性阶数和最高记忆深度；
[0014]U1为参数估计模块的迭代步长因子，a为调整因子，I.I是求模运算符；
[0015]u(η)表示由放大后的预失真信号y (η)构成的向量，定义为:
[0016]u (n) = [y (n), y (n) | y (η) |2,..., y (η) y(n) |Q_1,..., y (n_M) | y (n_M) | Q_1]T,式中，y(n-M)表示放大后的预失真信号y(n)在M个时刻之前的历史信号；
[0017](5)将后向预失真器得到的第η个时刻的系数向量w(n)复制到前向预失真器中，以对输入的基带信号X (η)进行非线性特性的逆处理；
[0018](6)在第η+1个时刻重复步骤(1) 一(6)，经过持续迭代，使得前向预失真器的非线性特性不断接近于功率放大器的非线性特性的逆，以实现对功率放大器的非线性处理。
[0019]本发明与现有技术相比具有如下优点:
[0020]I)现有的预失真方法对信号非稳定特性非常敏感，导致预失真系统在抑制带外频谱扩展、收敛性和稳定性等方面的性能欠佳；本发明利用可变步长函数，当估计误差变大时保持较大的步长以获得较快的收敛速度，当估计误差变小的时候保持较小的步长以获得较小的稳态误差，有效地减小了非稳定 信号对预失真系统性能的影响，抑制了带外频谱的扩展，提闻了系统的收敛性和稳定性。
[0021]2)现有的预失真方法大多针对的窄带弱记忆弱非线性放大器，不能满足宽带无线通信系统中对功率放大器的线性化需求；本发明利用可变步长函数代替现有算法中的固定步长，在信号特性非平稳的条件下，对放大器强记忆强非线性特性进行更精确地估计，能满足宽带无线通信系统中对功率放大器的线性化的需求。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]图1是现有预失真系统框图；
[0023]图2是本发明的实现总流程图；
[0024]图3是本发明与现有三种方法的频谱性能仿真效果图。
【具体实施方式】
[0025]下面将结合附图对本发明的实例进行详细描述。本实例在以现有的预失真系统为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实例。
[0026]参照图1，实现本发明的预失真系统包括:前向预失真器、功率放大器、后向预失真器、加法器、参数估计模块5个基本单元。其中，前向预失真器对输入的基带信号χ(η)进行非线性特性的逆处理，输出的预失真信号ζ (η)分别给放大器和加法器；放大器对输入的预失真信号ζ(η)进行功率放大处理输出放大后的预失真信号y(n)给后向预失真器和参数估计模块；后向预失真器对输入的放大后的预失真信号y(n)信号进行非线性逆处理，输出预失真估计信号给加法器；加法器对预失真估计信号和预失真信号z (η)进行比
较，输出估计误=至参数估计模块；参数估计模块按照迭代算法更新预失
真器滤波系数，并在第η+1时刻将后向预失真器滤波系数向量w(n+l)复制到前向预失真器中:
[0027]参照图2，本发明基于上述系统，实现预失真的步骤如下:
[0028]步骤一:对在第η个时刻输入的基带信号X(η)按如下公式进行非线性特性的逆处理，输出预失真信号ζ (η):
【权利要求】
1.一种基于自适应可变步长迭代预失真方法，是在预失真系统中进行，所述预失真系统包括:前向预失真器、功率放大器、后向预失真器和加法器，其实现步骤包括如下: (1)对在第η个时刻输入的基带信号X(η)进行非线性特性的逆处理，并将输出的预失真信号ζ (η)分别给功率放大器和加法器； (2)功率放大器输出放大后的预失真信号y(n)传输给后向预失真器进行非线性特性逆处理，输出预失真估计信号〗(《)给加法器； (3)加法器将预失真估计信号i(n)与预失真信号z(η)进行比较，得到估计误差e(ra) = 2(ra)-S(Ti)给参数估计模块； (4)参数估计模块利用输入的估计误差e(η)，按照如下公式迭代计算在第η+1个时刻后向预失真器系数向量w(η+1):
2.根据权利要求1所述的数字预失真方法，其中步骤(1)所述的对第η个时刻输入的基带信号X(η)进行非线性特性的逆处理，按照如下公式进行:
3.根据权利要求1所述的数字预失真方法，其中步骤(2)所述的对放大的预失真信号y(n)进行非线性特性的逆处理，按照如下公式进行:
【文档编号】H04L27/26GK103888396SQ201410116029
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月26日 优先权日:2014年3月26日
【发明者】王勇, 张菲, 安亚娟, 葛建华, 宫丰奎 申请人:西安电子科技大学