(57)【要約】【課題】データ分布やＤＰＤ（Digital Predistortion）モデル適応後の係数値を考慮しながら、歪み補償の性能の向上を図ることができる歪み補償係数を生成すること。【解決手段】歪み補償係数候補生成部１３２は、第１の時刻区間でサンプリングされた電力増幅器１２０の入力信号及び出力信号を用いて、電力増幅器１２０の歪みを補償する歪み補償係数を、複数の生成方法を用いて生成する。適応用近似評価指標算出部１３３は、生成アルゴリズム毎の補償係数と、適応用データセットとを用いて、各係数の歪み補償精度を、複数の生成アルゴリズム毎に算出する。検証用近似評価指標算出部１３４は、生成アルゴリズム毎の補償係数と、検証用データセットとを用いて、各係数の近似評価指標を、複数の生成アルゴリズム毎に算出する。歪み補償係数選択部１３５は、適応用データセット及び検証用データセットに対する近似評価指標に基づいて、歪み補償係数を選択する。【選択図】図２
2010273214.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を増幅する電力増幅器と、歪み補償係数に基づいて、前記電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与するプリディストーション型の歪み補償手段と、を具備する送信電力増幅装置で用いられる前記歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成装置であって、
前記電力増幅器の入力信号及び出力信号をサンプリングするサンプリング手段と、
所定期間内の第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号及び出力信号と複数の生成方法とを用いて、前記歪み補償係数を生成する生成手段と、
前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第１の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出する第１の算出手段と、
前記所定期間内の第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第２の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出する第２の算出手段と、
前記第１及び第２の近似評価指標に基づいて、前記歪み補償係数を選択する選択手段と、
を具備する歪み補償係数生成装置。
【請求項２】
前記複数の生成方法は、
［１］一括最小二乗法・重回帰手法、
［２］重み付き一括最小二乗法・重回帰手法、
［３］正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法、
［４］重み付き正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法
であり、
前記生成手段は、
前記電力増幅器の入出力信号のデータ分布、前記電力増幅器の入力信号又は出力信号の振幅に基づく重み、正則化項として前記歪み補償係数の大きさに応じた距離を用いる、
請求項１に記載の歪み補償係数生成装置。
【請求項３】
電力増幅器と、
前記請求項１又は請求項２に記載の歪み補償係数生成装置と、
前記電力増幅器の前段に設けられ、前記歪み補償係数生成装置により生成された歪み補償係数を用いて、前記電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与する歪み補償手段と、
を具備する送信電力増幅装置。
【請求項４】
歪み補償係数を用いて電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与するプリディストーション型の歪み補償方法で用いられる前記歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成方法であって、
前記電力増幅器の入力信号及び出力信号をサンプリングし、
所定期間内の第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号及び出力信号と複数の生成方法とを用いて、前記歪み補償係数を生成し、
前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第１の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出し、
前記所定期間内の第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第２の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出し、
前記第１及び第２の近似評価指標に基づいて、前記歪み補償係数を選択する、
歪み補償係数生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多項式に代表される歪み補償モデルを用いてプリディストーション（predistortion：前歪み補償）処理を行う際に用いられる歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成装置、送信電力増幅装置及び歪み補償係数生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電力増幅器に対し、多項式モデルによるプリディストーション型の歪み補償方法が検討されている。多項式モデルによるプリディストーション型の歪み補償方法では、歪み補償モデルに多項式モデルを用い、多項式モデルで生成した係数を、入力データに電力増幅器の歪みの逆特性近似を与える歪み補償係数に用いる。これにより、入力データに予め電力増幅器の歪みの逆特性近似が付与される。多項式モデルには、一定次数項のモデルを適用するのが一般的である（特許文献１参照）。特許文献２には、多項式モデルとして、入出力特性から３次または５次の多項式を用い、平均誤差と閾値を用いた判定によってこれら多項式を切り替えて適用する方法が開示されている。
【０００３】
歪みの逆特性近似を与える歪み補償係数の生成方法としては、大きく一括型と逐次型の２つの方法がある。一括型では、歪み補償係数の代表値を一括して算出する。これに対し、逐次型では、歪み補償係数を更新しながら逐次算出する。
【０００４】
特許文献１では、歪み補償係数の算出方法として、任意の入出力データと一括型の重みなし最小二乗法（ＬＳＭ：Least Square Method）あるいは重回帰手法、逐次型では降下法や勾配法（ＬＭＳ：Least Mean Square）を用いたフィッティング・適応アルゴリズムを適用している。
【０００５】
また、特許文献３では、逐次型の最小自乗規範による適応手法として、降下法の一つのＬＭＳ、または逐次最小二乗法（ＲＬＳ：Recursive Least Squares）を適用している。
【０００６】
このように、歪み補償モデル及び歪み補償係数の生成方法には、様々なモデル及び方法があり、適用する多項式モデル又は方法が異なると、生成される歪み補償係数も異なる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−３５９６５５号公報
【特許文献２】特開２００７−１５８８６３号公報
【特許文献３】特開平９−６９７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、従来技術では、歪み補償係数として、モデル中の係数の組合せ１組（１セット）のみが生成される。よって、歪み補償の性能は、この１組の係数の組合せに依る。
【０００９】
一般に、歪み補償係数の生成方法として、一括型の最小二乗法（ＬＳＭ）を用いる場合、歪み補償係数は、制御時刻つまり歪み補償係数生成毎のデータ分布に応じて生成されるため、歪み補償係数生成毎に係数がドラスティックに変化する可能性がある。
【００１０】
また、通常、最小二乗法では、一括型（ＬＳＭ）や逐次型（ＲＬＳ）のいずれの場合も、全データを等しく扱い評価する。そのため、データに含まれる雑音等が大きい場合には、任意の制御時刻でのデータ分布に引っぱられ、係数が偏り極大化することがある。また、突発的な雑音などによる外れ値がある場合には、大きく近似がずれる恐れがある。ＬＭＳの場合、勾配に基づく降下法である事から、局所的な値にトラップされる可能性が大きく、生成した歪み補償係数を用いても歪みが劣化方向に働く可能性もある。
【００１１】
また、適応的にモデルを切り替える場合、モデルを円滑かつ動的に切り替えるには、適切な判断が必要となり、また、モデル毎に係数自体の数も増減する。そのため、モデルの切り替えによっては、歪み補償係数適用時のデータの挙動の変化が大きく、データが不連続になる場合がある。
【００１２】
このように、最小二乗法を用いたり、適応的にモデルを切り替えたりする場合においても、データ分布或いは歪み補償係数の生成方法等によっては、係数の生成に大きく影響する。したがって、ディジタル歪み補償（ＤＰＤ：Digital Predistortion）の安定性や頑健性を得るためには、データ分布或いはＤＰＤモデル適応後の係数値を考慮しながら、妥当な歪み補償係数を設定する必要がある。
【００１３】
このように、モデルに対し係数を１組だけ生成する場合、データ分布或いは歪み補償係数の生成方法等によっては、必ずしも歪みを補償できる係数を生成するとは限らない。
【００１４】
これを解決する方法として、交差確認法（cross-validation）を適用して、歪み補償係数を生成する方法が考えられる。交差確認法を用いる場合には、１つの歪み補償係数生成方法に対し、異なるデータセットを組合せ、係数を確認しながら歪み補償係数を生成する。しかし、交差確認法では、多数のデータセットの組合せを用いるため扱うデータが膨大となり、計算コストが膨らむという課題がある。
【００１５】
また、従来技術では、係数生成後、係数そのものについては、歪み補償制御に適しているか否かの検証がなされていない。係数の検証を行う方法も考えられるが、係数が却下された場合の代替方法を別途考える必要がある。
【００１６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、データ分布やＤＰＤモデル適応後の係数値を考慮しながら、歪み補償の性能の向上を図ることができる歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成装置、送信電力増幅装置及び歪み補償係数生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の補償係数生成装置は、入力信号を増幅する電力増幅器と、歪み補償係数に基づいて、前記電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与するプリディストーション型の歪み補償手段と、を具備する送信電力増幅装置で用いられる前記歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成装置であって、前記電力増幅器の入力信号及び出力信号をサンプリングするサンプリング手段と、所定期間内の第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号及び出力信号と複数の生成方法とを用いて、前記歪み補償係数を生成する生成手段と、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第１の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出する第１の算出手段と、前記所定期間内の第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第２の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出する第２の算出手段と、前記第１及び第２の近似評価指標に基づいて、前記歪み補償係数を選択する選択手段と、を具備する構成を採る。
【００１８】
本発明の送信電力増幅装置は、電力増幅器と、前記請求項１又は請求項２に記載の歪み補償係数生成装置と、前記電力増幅器の前段に設けられ、前記歪み補償係数生成装置により生成された歪み補償係数を用いて、前記電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与する歪み補償手段と、を具備する構成を採る。
【００１９】
本発明の歪み補償係数生成方法は、歪み補償係数を用いて電力増幅器の入力信号を調整して予め前記電力増幅器の逆特性に応じた歪みを付与するプリディストーション型の歪み補償方法で用いられる前記歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成方法であって、前記電力増幅器の入力信号及び出力信号をサンプリングし、所定期間内の第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号及び出力信号と複数の生成方法とを用いて、前記歪み補償係数を生成し、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第１の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第１の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出し、前記所定期間内の第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の出力信号に対し、生成された前記歪み補償係数を用いて補償し、補償後の前記出力信号と、前記第２の時刻区間でサンプリングされた前記電力増幅器の入力信号との第２の近似評価指標を、前記生成方法ごとに算出し、前記第１及び第２の近似評価指標に基づいて、前記歪み補償係数を選択するようにした。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、データ分布やＤＰＤモデル適応後の係数値を考慮しながら、歪み補償の性能の向上を図ることができる歪み補償係数を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態に係る歪み補償係数生成部を備える送信電力増幅装置の要部構成を示すブロック図
【図２】本実施の形態に係る歪み補償係数生成部の内部構成を示すブロック図
【図３】歪み補償係数候補の生成処理を示すフロー図
【図４】歪み補償係数の選択処理を示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
（実施の形態）
図１に、本実施の形態に係る歪み補償係数生成部を備える送信電力増幅装置１００の要部構成を示すブロック図を示す。
【００２４】
歪み補償部１１０は、後述の歪み補償係数生成部１３０において生成される歪み補償モデルに対する歪み補償係数を用いて、送信電力増幅装置１００の入力信号（原信号）ｓに対し歪みを適応的に付与（補償）し、歪み付与（補償）後の信号ｙを得る。歪み補償モデルについては、後述する。
【００２５】
電力増幅器１２０は、歪み補償部１１０によって歪みが付与（補償）された信号ｙを入力とし、信号ｙを増幅する。増幅後の信号ｘは、アンテナ１４０を介して送信される。また、信号ｘは、フィードバック信号として、歪み補償係数生成部１３０に出力される。
【００２６】
歪み補償係数生成部１３０は、信号ｙ及び信号ｘを用いて、歪み補償係数を生成する。以下、図２を用いて、歪み補償係数生成部１３０の内部構成について説明する。
【００２７】
図２は、本実施の形態に係る歪み補償係数生成部１３０の内部構成を示すブロック図である。
【００２８】
歪み補償係数生成部１３０は、サンプリング部１３１、歪み補償係数候補生成部１３２、適応用近似評価指標算出部１３３、検証用近似評価指標算出部１３４、及び、歪み補償係数選択部１３５を含む。
【００２９】
サンプリング部１３１は、所定のサンプリングタイミングで、電力増幅器１２０に入力される信号ｙと、電力増幅器１２０から出力される信号（フィードバック信号）ｘをサンプリングする。上述したように、信号ｘは、電力増幅器１２０によって信号ｙが増幅された信号である。なお、サンプリング部１３１は、任意の制御時刻ｔ毎に、所定期間、信号ｙ及び信号ｘをサンプリングし、サンプリング後の時系列データ（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））を内部に保持する。
【００３０】
歪み補償係数候補生成部１３２は、サンプリング部１３１に保持される時系列データ（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））から、任意時刻区間（時間）の時系列データを、歪み補償係数を算出するために用いるデータセット（以下「適応用データセット」という）として抽出する。以降、適応用データセットが抽出された区間（時間）を第１の区間という。
【００３１】
歪み補償係数候補生成部１３２は、複数の歪み補償係数生成アルゴリズムを有し、適応用データセット（ｘ，ｙ）に対し、複数の歪み補償係数生成アルゴリズムをそれぞれ適用して、複数の歪み補償係数を生成する。複数の生成アルゴリズムが用いられて、歪み補償係数候補生成部１３２により生成された複数の歪み補償係数を、以降、歪み補償係数候補とよぶ。
【００３２】
本実施の形態では、歪み補償係数生成アルゴリズムとして、以下の４つの手法を用いる。
【００３３】
［１］一括最小二乗法・重回帰手法（以下「重みなし最小二乗法」と略記する）
重みなし最小二乗法は、近似モデルがデータセットに対して良好な近似となるように、近似モデルの残差の二乗和を最小とする係数を決定する。重みなし最小二乗法は、歪み補償係数の生成において通常用いられる手法であり、この方法を用いることにより、これまでと同様の係数の生成が可能となる。
【００３４】
［２］重み付き一括最小二乗法・重回帰手法（以下「重み付き最小二乗法」と略記する）
重み付き最小二乗法は、上記残差の二乗に重み係数を乗算し、重み係数乗算後の残差の二乗和を最小とする係数を決定する。重みなし最小二乗法では全データを等しく扱うのに対し、重み付き最小二乗法ではデータを重み付けして扱う。
【００３５】
なお、線形性が求められる増幅器において、歪みに対する有力な重みは振幅である。本実施の形態では、歪み補償係数の生成において、振幅を重みとすることにより、振幅に応じた係数を生成する。これにより、突発的な雑音等の外れ値による誤差拡大を考慮でき、歪み補償係数が偏在したり極大化し発散するといった現象を軽減できる。
【００３６】
［３］正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法（以下「リッジ回帰法」と略記する）
リッジ回帰法では、最小二乗法における残差の二乗和に項の係数の大きさに応じた正則化項を付加し評価関数とし、当該評価関数を最小とする係数を決定する。リッジ回帰法では、入出力関係への影響が小さい項の係数を０方向に動かし、当該項自体の影響を小さくする。したがって、近似モデルを切り替えずとも、適当な項による近似モデルを構成できる。本実施の形態では、正則化項として歪み補償係数の大きさに応じた距離を用いて、歪み補償係数を生成する。
【００３７】
［４］重み付き正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法（以下「重み付きリッジ回帰法」と略記する）
重み付きリッジ回帰法は、重み付き最小二乗法及びリッジ回帰法の双方を勘案した方法であり、重み係数乗算後の残差の二乗和に正則化項を付加し評価関数とし、当該評価関数を最小とする係数を決定する。本実施の形態では、上記［２］及び［３］と同様に、歪み補償係数の生成において、重みに振幅を用い、正則化項に歪み補償係数の大きさに応じた距離を用いて、歪み補償係数を生成する。
【００３８】
本実施の形態では、以上の４手法を歪み補償モデルに適用し、電力増幅器１２０の出力信号を歪み補償モデルの入力とし、電力増幅器１２０の入力信号を歪み補償モデルの出力として、歪み補償係数候補生成部１３２は、電力増幅器１２０の入出力信号のデータ分布、入力信号又は出力信号の振幅に基づく重み、正則化項として歪み補償係数の大きさに応じた距離を用いて、歪み補償係数候補を生成する。各アルゴリズムにおける具体的な算出方法については、後述する。
【００３９】
歪み補償係数候補生成部１３２は、歪み補償係数生成アルゴリズム毎に生成した補償係数を内部に格納する。また、歪み補償係数候補生成部１３２は、歪み補償係数生成アルゴリズム毎に生成した補償係数及び適応用データセットを、適応用近似評価指標算出部１３３に出力する。また、歪み補償係数候補生成部１３２は、歪み補償係数生成アルゴリズム毎に生成した補償係数を、検証用近似評価指標算出部１３４に出力する。
【００４０】
適応用近似評価指標算出部１３３は、歪み補償係数生成アルゴリズム毎の補償係数と、適応用データセットとを用いて、各係数の近似評価指標を、複数の歪み補償係数生成アルゴリズム毎に算出する。適応用近似評価指標算出部１３３は、算出した適応用データセットに対する近似評価指標を、歪み補償係数選択部１３５に出力する。
【００４１】
検証用近似評価指標算出部１３４は、サンプリング部１３１に保持される時系列データ（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））から、第１の区間とは異なる第２の区間の時系列データを、係数を検証するために用いるデータセット（以下「検証用データセット」という）として抽出する。
【００４２】
そして、検証用近似評価指標算出部１３４は、歪み補償係数候補生成部１３２に格納された歪み補償係数生成アルゴリズム毎の補償係数と、検証用データセットとを用いて、各係数の近似評価指標を、複数の歪み補償係数生成アルゴリズム毎に算出する。
【００４３】
検証用近似評価指標算出部１３４は、算出した検証用データセットに対する近似評価指標を、歪み補償係数選択部１３５に出力する。
【００４４】
なお、本実施の形態では、各係数の近似評価指標として、適応用近似評価指標算出部１３３及び検証用近似評価指標算出部１３４が、平方根平均二乗誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Squared Error）を算出する場合を例に説明する。
【００４５】
歪み補償係数選択部１３５は、適応用データセットに対するＲＭＳＥ（以下「第１のＲＭＳＥ」ともいう）と、検証用データセットに対するＲＭＳＥ（以下「第２のＲＭＳＥ」ともいう）とに基づいて、歪み補償係数を選択する。歪み補償係数選択部１３５における、歪み補償係数の選択方法については、後述する。歪み補償係数選択部１３５は、選択した歪み補償係数を、歪み補償部１１０に出力する。
【００４６】
次に、上述のように構成された歪み送信電力増幅装置１００のうち、歪み補償係数生成部１３０の動作について説明する。
【００４７】
始めに、本実施の形態で用いる適応用データセット及び検証用データセットについて説明する。
【００４８】
上述したように、本実施の形態では、サンプリング部１３１は、任意の制御時刻ｔ毎に、所定期間、信号ｙ及び信号ｘをサンプリングし、サンプリング後の時系列データセット（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））を内部に保持する。
【００４９】
ここで、所定期間にサンプリングされた時系列データ（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））のうち、異なる任意時刻区間（時間）のデータセット（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））（ｉはｔ内の連続時刻）を、それぞれ、適応用データセットと検証用データセットとする。
【００５０】
例えば、任意の制御時刻ｔ毎に得られる一定長のデータ系列Ｄ（＝（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ）））とした場合、このデータ系列Ｄから、任意長のブロック（ｘ，ｙ）ｊ（ｊは、系列Ｄにおけるブロックデータ番号１，２，…）を抽出し、（ｘ，ｙ）１を適応用データセットとし、（ｘ，ｙ）２を検証用データセットとする。このように、本実施の形態では、適応用データセットと検証用データセットとが、所定期間内の異なる時刻区間においてサンプリングされたデータセットとする。
【００５１】
次に、歪み補償モデルについて説明する。歪み補償モデルは、電力増幅器１２０の入出力の逆特性を近似するモデルである。
【００５２】
歪み補償部１１０は、歪み補償モデルに歪み補償係数生成部１３０によって生成された歪み補償係数を当てはめて、送信電力増幅装置１００の入力信号（原信号）ｓに予め電力増幅器１２０の逆特性を与える。入力信号（原信号）ｓに予め電力増幅器１２０の逆特性を与えることにより、送信電力増幅装置１００の入出力の線形化を図ることができる。
【００５３】
電力増幅器１２０の入出力の逆特性を近似する多項式として、Ｎ次多項式モデルを用いることができる。以下では、歪み補償係数候補生成部１３２が、歪み補償モデルとして、式（１）のように定義されるＮ次多項式モデルを用いて、歪み補償係数候補を生成する場合について説明する。
【００５４】
なお、歪み補償モデルは、式（１）に限られず、他の式を用いてもよい。式（１）の歪み補償モデルは、単純化された多項式であるが、より複雑な多項式を用いてもよい。
【数１】
2010273214.tif 000003
式（１）において、ｘはモデル入力および増幅器出力、ｙはモデル出力および増幅器入力、ｂは歪み補償係数を示す。また、ｋ＝１，２，３，…は、抽出されたデータブロック中のデータ番号を示す。
【００５５】
式（１）において、出力項ｙ（ｋ），入力項ｘ（ｋ），ｘ（ｋ）・｜ｘ（ｋ）｜２，ｘ（ｋ）・｜ｘ（ｋ）｜４，…，係数ｂ１，ｂ３，ｂ５，…を、各々Ｙ，Ｘ，βとしてベクトル又は行列表記すると、式（２）のようにあらわされる。
【数２】
2010273214.tif 000004
【００５６】
歪み補償係数候補生成部１３２は、各制御時刻において、歪み補償生成アルゴリズム毎に、上記歪み補償モデルの係数β、つまり歪み補償係数候補を生成する。
【００５７】
図３を用いて、歪み補償係数候補の生成処理について説明する。図３は、歪み補償係数候補生成部１３２の処理フローを示す図である。図中、ＳＴはフローの各ステップを示す。
【００５８】
まず、歪み補償係数候補生成部１３２は、サンプリング部１３１から、適応用データを読み込む（ＳＴ２０１）。続いて、歪み補償係数候補生成部１３２は、次の［１］〜［４］の生成アルゴリズムごとに歪み補償係数を生成する。
【００５９】
［１］一括最小二乗法・重回帰手法による係数生成（ＳＴ２０２）
本生成アルゴリズムでの評価関数Ｅｎは、式（３）に示すとおり、実際の出力ベクトルＹと、入力ベクトルＸ及び係数βによる推定値ベクトルβＸとの二乗誤差である。
【数３】
2010273214.tif 000005
【００６０】
式（３）の評価関数Ｅｎを最小化する係数βｎは、式（４）で求められる。式（４）において、Ｔは、転置行列を表す。
【数４】
2010273214.tif 000006
【００６１】
［２］重み付き一括最小二乗法・重回帰手法による係数生成（ＳＴ２０３）
本生成アルゴリズムでの評価関数Ｅｗは、式（５）に示すとおり、実際の出力ベクトルＹと推定値ベクトルβｗＸとの二乗誤差に、重みＷを乗算したものである。したがって、例えば、重みＷとして入力振幅を用いると、入力振幅が大きいほど誤差の評価も大きくなる。
【数５】
2010273214.tif 000007
【００６２】
式（５）の評価関数Ｅｗを最小化する係数βｗは、式（６）で求められる。
【数６】
2010273214.tif 000008
【００６３】
［３］正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法による係数生成（ＳＴ２０４）
本生成アルゴリズムでの評価関数Ｅｒは、式（７）に示すとおり、実際の出力ベクトルＹと推定値ベクトルβｒＸとの二乗誤差に、係数の大きさβｒβｒＴを定数λ倍した項（正則化項）を加えたものである。よって、定数λに比例して、係数の大きさβｒβｒＴが評価に反映される。
【数７】
2010273214.tif 000009
【００６４】
式（７）の評価関数Ｅｒを最小化する係数βｒは、式（８）で求められる。
【数８】
2010273214.tif 000010
【００６５】
［４］重み付き正則化一括最小二乗法・リッジ回帰手法による係数生成（ＳＴ２０５）
本生成アルゴリズムでは、上記［２］重み付き最小二乗法及び［３］リッジ回帰法の双方を勘案して、係数βｓを生成する。すなわち、本生成アルゴリズムでの評価関数Ｅｓは、式（９）に示すとおり、式（５）及び式（７）を組合せたものである。
【数９】
2010273214.tif 000011
【００６６】
式（９）の評価関数Ｅｓを最小化する係数βｓは、式（１０）で求められる。
【数１０】
2010273214.tif 000012
【００６７】
このようにして、歪み補償係数候補生成部１３２は、各制御時刻において、歪み補償生成アルゴリズム毎に、歪み補償モデルの係数βｎ、βｗ、βｒ、βｓ、つまり歪み補償係数候補を生成する。
【００６８】
なお、式（３）〜式（１０）を比べると分かるように、［１］〜［４］の生成アルゴリズムでは、一部の項が共通している。例えば、式（７）の右辺第１項は、式（３）の右辺と共通する。また、式（９）の右辺第１項、第２項は、それぞれ、式（５）の右辺、式（７）の右辺第２項とそれぞれ共通する。
【００６９】
このように、歪み補償係数候補の生成に、上記に示した生成アルゴリズムを用いる場合には、各アルゴリズム間で、一部の計算項が共通となる。したがって、歪み補償係数候補生成部１３２は、各処理において、共通する計算項を最初に計算した時点で、その計算項を内部に保持することにより、他の生成アルゴリズムにおいても、保持された計算項を参照して計算できる。具体的には、［３］では、［１］での計算項を流用でき、また、［４］では、［２］及び［３］での計算項を流用でき、一連の過程で複数の異なる歪み補償係数を生成できるので、歪み補償係数候補の算出における演算量を削減できる。
【００７０】
なお、以上の説明では、一括型のアルゴリズムを用いて、歪み補償係数を算出する場合について説明した。逐次型のアルゴリズムを用いる場合にも、同様にして、歪み補償係数候補生成部１３２は、歪み補償係数を算出することができる。
【００７１】
例えば、逐次型の重みなし最小二乗法では、歪み補償係数候補生成部１３２は、式（１１）及び式（１２）を用いてカルマンゲインＫ及び行列Ｐを更新しながら、更新毎にカルマンゲインＫ及び行列Ｐを保存し、式（１３）を用いて各制御時点での係数βｎ（ｋ）を生成すればよい。
【数１１】
2010273214.tif 000013
【数１２】
2010273214.tif 000014
【数１３】
2010273214.tif 000015
【００７２】
式（１３）において、ｅ（ｋ）は、Ｘ（ｋ）及びβｎ（ｋ−１）を用いた場合の誤差である。また、行列Ｐの初期値は任意設定する。
【００７３】
同様に、逐次型の重み付き最小二乗法、リッジ回帰法、及び、重み付きリッジ回帰法の場合も、上記カルマンゲインＫ、行列Ｐ、及び、式（３）〜式（１０）を用いることにより、式（１３）と同様に、歪み補償係数を導出することができる。
【００７４】
次に、歪み補償係数の選択処理について図４を用いて説明する。図４は、適応用近似評価指標算出部１３３、検証用近似評価指標算出部１３４及び歪み補償係数選択部１３５の処理フローを示す図である。図中、ＳＴはフローの各ステップを示す。
【００７５】
適応用近似評価指標算出部１３３は、歪み補償係数候補生成部１３２から各歪み補償係数βｎ，βｗ，βｒ，βｓを読み込む（ＳＴ３０１）。次に、サンプリング部１３１から適応用データセット読み込む（ＳＴ３０２）。続いて、適応用近似評価指標算出部１３３は、各歪み補償係数βｎ，βｗ，βｒ，βｓを用いた式（１）と、適応用データセットとから、近似評価指標となる適応用データセットに対するＲＭＳＥ（第１のＲＭＳＥ）を算出する（ＳＴ３０３）。
【００７６】
同様に、検証用近似評価指標算出部１３４は、サンプリング部１３１から検証用データセット読み込む（ＳＴ３０４）。続いて、検証用近似評価指標算出部１３４は、各歪み補償係数βｎ，βｗ，βｒ，βｓを用いた式（１）と、検証用データセットとから、近似評価指標となる検証用データセットに対するＲＭＳＥ（第２のＲＭＳＥ）を算出する（ＳＴ３０５）。
【００７７】
次に、歪み補償係数選択部１３５は、適応用に対するＲＭＳＥ及び検証用データセットに対するＲＭＳＥの平均値（以下「ＲＭＳＥ平均値」という）を、生成アルゴリズム毎に算出する（ＳＴ３０６）。平均値として、例えば、同一の重み付き平均を算出する場合、歪み補償係数選択部１３５は、適応用に対するＲＭＳＥ及び検証用に対するＲＭＳＥの総和を取る。
【００７８】
そして、歪み補償係数選択部１３５は、生成アルゴリム毎に算出した複数のＲＭＳＥ平均値のうち、値が最小となる歪み補償係数βｍ（ｍは、ｎ，ｗ，ｒ，ｓのいずれか）を選択し、選択した歪み補償係数βｍを内部に保存する（ＳＴ３０７）。
【００７９】
選択した歪み補償係数βｍは、歪み補償部１１０において、入力信号ｓに予め電力増幅器１２０の逆特性を与えるように変化させるのに用いられる。
【００８０】
このようにして、歪み補償係数生成部１３０は、歪み補償係数を生成する。なお、歪み補償係数生成部１３０は、各ＤＰＤ制御時点で、上記処理を行い、歪み補償係数を生成する。
【００８１】
以上のように、本実施の形態では、歪み補償モデルを切り替えず、１つのモデルを用いながら、複数の生成アルゴリズムを用いて歪み補償係数候補を生成し、生成された歪み補償係数の候補のうち、近似評価指標が最も良好な係数を選択して、歪み補償部１１０が用いる歪み補償係数とするようにした。このとき、本実施の形態では、適応用データセットとは異なる検証用データセットを考慮して係数が選択されるため、一定の未知データを加味して係数が決定されるようになり、歪み補償の性能の向上を図ることができる。また、歪み補償係数候補生成部１３２は、電力増幅器１２０の入出力信号のデータ分布、電力増幅器１２０の入力信号又は出力信号の振幅に基づく重み、正則化項として歪み補償係数の大きさに応じた距離を用いて、上記４つの手法を用いて歪み補償係数候補を算出するので、係数が偏在化したり、極大化し発散したりするという現象が低減され、歪み補償の頑健化や安定化が期待できるようになる。この結果、ＤＰＤ制御を安定化させることができ、増幅器の送信効率を向上させることができる。
【００８２】
また、複数の歪み補償係数生成アルゴリズムとして、上述の［１］〜［４］の生成アルゴリズムのように、評価方法が異なるアルゴリズムを用いることにより、より妥当な係数が選択されるようになるので、交差確認法を用いる場合に比べ少ない演算量で、交差確認法と類似の効果が得られる。また、歪み補償係数選択部１３５は、近似評価指標に基づいて、複数の歪み補償係数候補からより妥当な歪み補償係数を選択するので、歪み補償部１１０は、歪み補償制御に適しているか否かの検証がなされ、適していると判定された歪み補償係数を用いて、歪み補償を行うことができる。
【００８３】
また、複数の歪み補償係数生成アルゴリズムとして、上述の［１］〜［４］の生成アルゴリズムを用いる場合には、一部の項を共通化できるので、係数生成のための演算量を削減できる。
【００８４】
なお、歪み補償係数生成部１３０は、マイクロコンピュータやディジタル信号処理プロセッサといった演算ユニットやプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、演算用ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成される計算処理部を備え、歪み補償係数候補生成部１３２、適応用近似評価指標算出部１３３、検証用近似評価指標算出部１３４及び歪み補償係数選択部１３５はプログラムとして実現される。
【００８５】
また、歪み補償係数候補生成部１３２、適応用近似評価指標算出部１３３、検証用近似評価指標算出部１３４及び歪み補償係数選択部１３５が、歪み補償係数候補の生成、適応用及び検証用データセットに対するＲＭＳＥの算出、及び、歪み補償係数の選択の処理をそれぞれ行う場合について説明したが、これら処理をひとまとめにしたプログラム等を、歪み補償係数生成部１３０が実行するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明に係る歪み補償係数生成装置、送信電力増幅装置及び歪み補償係数生成方法は、データ分布やＤＰＤモデル適応後の係数値を考慮しながら、歪み補償の性能の向上を図ることができる歪み補償係数を生成することができ、多項式に代表される歪み補償モデルを用いてプリディストーション処理を行う際に用いられる歪み補償係数を生成する歪み補償係数生成装置、送信電力増幅装置及び歪み補償係数生成方法として有用である。
【符号の説明】
【００８７】
１００  送信電力増幅装置
１１０  歪み補償部
１２０  電力増幅器
１３０  歪み補償係数生成部
１３１  サンプリング部
１３２  歪み補償係数候補生成部
１３３  適応用近似評価指標算出部
１３４  検証用近似評価指標算出部
１３５  歪み補償係数選択部
１４０  アンテナ
【図１】
2010273214.tif 000016
【図２】
2010273214.tif 000017
【図３】
2010273214.tif 000018
【図４】
2010273214.tif 000019