[發明專利]一種估計DPD系數的方法及裝置

有效

• 申請號: 201310603937.3
• 申請日: 2013-11-25
• 公開（公告）號: CN103618684B
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 鄧炳榮;蘇慧君
• 申請（專利權）人: 京信通信系統（中國）有限公司
• 主分類號: H04L25/49
• 分類號: H04L25/49
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291
• 代理人: 朱佳

技術領域

本發明涉及通信領域，尤其涉及一種估計DPD系數的方法及裝置。

背景技術

無線通信系統正在全面進入3G并邁向4G，功率放大器是通信系統中影響系統性能和覆蓋范圍的關鍵部件，而功率放大器的兩個固有特性為非線性和記憶效應，這兩個固有特性會引起已過濾的信號頻譜的增長，對相鄰信道造成了一定的干擾，還會造成帶內信號的失真，進而造成了系統誤碼率的升高。

因此，對功率放大器進行線性化處理可以大大提升其功效，這對于無線通信系統的發展至關重要。在現有技術中，對功率放大器進行線性處理的方法有反饋法、前饋法，數字預失真（Digital PreDistortion，DPD）等方法。在這些線性化技術中，利用數字預失真技術功率放大器進行線性化是性價比最高的技術，該技術具有精度高、適用帶寬范圍大、實現成本低等優點，目前被廣泛應用。

數字預失真的基本原理是在功率放大器前設置一個與其特性（非線性）相反的模塊，使得整個鏈路呈現線性放大性能。參閱圖1所示，圖1中的方案是比較常用的DPD系統結構，通過功率放大器輸入和輸出數據估計模型參數，然后發送至數字預失真器對基帶信號進行非線性和記憶效應進行補償。

常見的功放模型有Volterra模型、記憶多項式（Memory Polynomial，MP）模型、Wiener模型、Hammerstein模型等，其中Volterra模型過于復雜，在實際系統中實現起來復雜度高，因此，工程實踐中并不采用這種模型，而其他幾種模型在某種程度上都是Volterra模型的簡化形式。目前比較流行的是記憶多項式模型，參閱圖1所示，它的表達式如下：

其中，x(n)為基帶輸入信號，z(n)為數字預失真器的輸出信號，K為多項式階數，L為記憶深度，a_kl為數字預失真系數。而估計數字預失真系數a_kl有多種方法，常見的有LS算法，LMS算法和RLS算法。考慮到硬件實現的便利性，目前流行采用LS算法。但是相比于LMS算法和RLS算法，LS算法是一種數據批處理的方法，即不是每時每刻都在更新數字預失真系數的，而是需要通過采集一批DPD處理后的數據（即z(n)）和功率放大器的反饋數據（即y(n)）進行系數估計，這一批DPD處理后的數據和功率放大器的反饋數據可以是2000個到8000個，這個過程是非常耗時的，嚴重削弱了DPD的自適應性。為了進一步說明LS算法計算的復雜程度，以下簡要說明LS算法的具體過程：

參閱圖1所示，采集DPD處理后的數據z(n)與反饋數據y(n)，對反饋數據進行預處理，具體包括數字下變頻（Digital Down Converter，DDC）、延時對齊、增益調整等，根據以上的記憶多項式模型，由DPD處理后的數據z(n)與反饋數據y(n)的關系形成以下方程：

Z＝Ua

其中，

Z＝[z(0),z(1)……z(N-1)]^T，

U＝[U₁₀,U₂₀,……,U_K0,U₁₁,……,U_1L，……,U_KL]，稱為系數矩陣

U_kl＝[u_kl(0),u_kl(1),u_kl(0),……,u_kl(N-1)]^T，

u_kl(n)＝y(n-l)|y(n-l)|^k-l，

a＝[a₁₀,a₂₀,……,a_K0,……,a_1L,a_2L，……,a_KL]^T，

N為采集到的下行和反饋的數據長度

根據LS算法，Z＝Ua的最小二乘解為

a＝(U^HU)^-1U^HZ

令U^HU＝R_uu（自相關矩陣），U^HZ＝R_uz（協相關矩陣），上式可以寫成

a＝(R_uu)^-1R_uz