(57)【要約】【課題】プリディストータの補償係数の収束を速くする。【解決手段】歪補償装置１０は、電力増幅器２の非線形歪を補償する。歪補償装置１０は、プリディストータ１１、学習部１２および利得制御部１３を有する。学習部１２は、プリディストータ１１のトレーニングの間、電力増幅器２から出力される信号に基づいて、補償係数を繰り返し更新する。利得制御部１３は、補償係数が更新された後にトレーニングを継続する間、電力増幅器２に入力される前の信号に対して利得制御を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力増幅器の非線形歪を補償する歪補償装置であって、
前記電力増幅器に入力される前の信号に対して、補償係数に応じた歪を付与するプリディストータと、
前記プリディストータのトレーニングの間、前記電力増幅器から出力される信号に基づいて、前記補償係数を繰り返し更新する学習部と、
前記補償係数が更新された後に前記トレーニングを継続する間、前記電力増幅器に入力される前の信号に対して利得制御を行う利得制御部と、
を有する歪補償装置。
【請求項２】
前記利得制御部は、前記プリディストータにより歪が付与された後の信号の平均電力を算出し、前記平均電力に応じて前記利得制御を行う、
請求項１記載の歪補償装置。
【請求項３】
前記利得制御部は、前記補償係数の更新によって前記平均電力が上昇した場合は利得を下げ、前記補償係数の更新によって前記平均電力が低下した場合は利得を上げる、
請求項２記載の歪補償装置。
【請求項４】
前記利得制御部は、前記平均電力が所定値に近付くように前記利得制御を行う、
請求項２または３記載の歪補償装置。
【請求項５】
前記利得制御部は、前記プリディストータにより歪が付与された後であって前記電力増幅器に入力される前の信号について前記平均電力を算出する、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の歪補償装置。
【請求項６】
前記利得制御部は、前記プリディストータに入力される前の信号に対して前記利得制御を行う、
請求項１乃至５の何れか一項に記載の歪補償装置。
【請求項７】
プリディストータを用いて電力増幅器の非線形歪を補償する歪補償方法であって、
前記プリディストータのトレーニングの間、前記電力増幅器から出力される信号に基づいて、前記プリディストータが使用する補償係数を更新し、
前記補償係数が更新された後に前記トレーニングを継続する間、前記電力増幅器に入力される前の信号に対して利得制御を行う、
歪補償方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は歪補償装置および歪補償方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムにおいて無線信号を送信する無線送信装置では、送信信号を増幅するために電力増幅器が用いられる。電力増幅器は、入力信号の振幅が小さい領域では、入力信号の振幅と出力信号の振幅とが概ね線形な関係になるという線形特性を有する。一方、電力増幅器は、入力信号の振幅が大きい領域では、入力信号の振幅と出力信号の振幅とが非線形な関係になるという非線形特性を有する。電力増幅器を効率的に利用するために、線形領域だけでなく非線形領域でも電力増幅器を動作させることが多い。
【０００３】
しかし、電力増幅器の非線形な増幅特性によって発生する送信信号の非線形歪は、所望の周波数帯域から隣接周波数帯域への電力漏洩を生じさせるなど、無線通信品質を低下させる原因となり得る。そこで、無線送信装置では、電力増幅器の非線形な増幅特性を線形化（リニアライズ）する１つの方法として、前置歪（プリディストーション）方式の歪補償を行うことがある。プリディストーション方式の歪補償では、無線送信装置に、線形化器（リニアライザ）として前置歪器（プリディストータ）を設ける。
【０００４】
プリディストータは、電力増幅器に入力する前の送信信号に、電力増幅器の非線形特性とは逆特性の非線形歪を付与する。逆特性の非線形歪が付与された送信信号を電力増幅器に通すことで、プリディストータに入力する前の送信信号に対する増幅後の送信信号の非線形歪を抑制できる。プリディストータは、例えば、送信信号の振幅に応じた補償係数を当該送信信号に適用する（例えば、補償係数を乗算する）ことで、電力増幅器に入力される送信信号の振幅を非線形に変更する。送信信号の振幅に対応する補償係数は、例えば、ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Lookup Table）に格納しておくことができる。
【０００５】
ここで、電力増幅器の非線形特性の逆特性を予め正確に推定することは容易でない。そこで、プリディストーション方式の歪補償では、プリディストータが使用する補償係数を、電力増幅器を動作させながら適応的に更新することがある。例えば、無線送信装置は、電力増幅器の出力信号をフィードバックし、フィードバック信号と電力増幅器に入力する前の送信信号とに基づいて、適切な補償係数を推定してプリディストータに設定する。
【０００６】
なお、歪補償回路の前段に中間周波増幅器を設け、歪補償回路に入力される前の中間周波信号の検波に基づいて、常に一定レベルの信号が歪補償回路に入力されるよう制御する送信機が提案されている。また、非線形位相歪補償器の前段に自動利得制御器を設け、外部信号に応じた制御のもと、非線形位相歪補償器に入力される高周波信号の利得を制御する無線通信システム通信機が提案されている。また、プリディストーション回路の前段に可変減衰器を設け、増幅器の後段に隣接チャネルへの漏洩電力を検出する電力検出器を設け、漏洩電力に基づいて可変減衰器の減衰量を制御する増幅装置が提案されている。
【０００７】
また、ベースバンド信号に歪補償係数を乗算する乗算器と電力増幅器との間に可変減衰器を設け、アナログ回路の温度や周波数に応じて、可変減衰器の利得を制御する歪補償装置が提案されている。また、歪補償器と増幅回路の間に減衰回路を設け、増幅回路の後段に増幅回路の出力電力を検出する検出回路を設け、増幅回路からの出力電力に応じて減衰回路の減衰量を調整する歪補償装置が提案されている。また、非線形歪補償部の前段に電力調整部を設け、非線形歪補償部に入力される前のシンボルの平均電力に基づいて、非線形歪補償部に入力されるシンボルの利得を制御する送信増幅器が提案されている。また、歪補償部の中にゲイン調整部を設け、電力増幅器からのフィードバック信号の電力値に応じて、ゲイン調整部により歪補償係数を補正する無線送信装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平５−２６８１１７号公報
【特許文献２】特開２００２−２３２３２８号公報
【特許文献３】特開２００５−１２４１９号公報
【特許文献４】国際公開第２００９／０１６６８６号
【特許文献５】特開２０１０−１０３８３４号公報
【特許文献６】特開２０１０−１５４０１７号公報
【特許文献７】特開２０１０−２７８５０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、電力増幅器の非線形な増幅特性は、常に一定というわけではなく、電力増幅器の稼働状態（Driving Condition）に応じて、温度変化などの影響により変化する。よって、電力増幅器の入力の平均電力が変化すると、電力増幅器の増幅特性も若干変化してしまう。すなわち、ある入力信号の振幅に対応する増幅後の出力信号の振幅は、その入力信号の周辺の入力信号の平均電力に依存することになる。このような電力増幅器の増幅特性の変動は、以下のように、プリディストータのトレーニングに影響を与える。
【００１０】
トレーニング中、電力増幅器からのフィードバック信号に基づいて、プリディストータの補償係数を繰り返し更新していく場合を考える。この場合、更新された補償係数は、更新前における電力増幅器の増幅特性に合うように算出されたものである。しかし、補償係数が更新されると、プリディストータの入力の平均電力が同じであっても、プリディストータの出力の平均電力が更新前と比べて変化し、電力増幅器の入力の平均電力が変化する。これにより、電力増幅器の稼働状態が変化して増幅特性が若干変化する。トレーニングを継続する場合、補償係数が、変化した電力増幅器の増幅特性に合うように更に更新されることになる。よって、補償係数の収束が遅くなるという問題がある。
【００１１】
１つの側面では、本発明は、プリディストータの補償係数の収束が速くなる歪補償装置および歪補償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】
【００１２】
１つの態様では、電力増幅器の非線形歪を補償する歪補償装置が提供される。この歪補償装置は、プリディストータと学習部と利得制御部とを有する。プリディストータは、電力増幅器に入力される前の信号に対して、補償係数に応じた歪を付与する。学習部は、プリディストータのトレーニングの間、電力増幅器から出力される信号に基づいて、補償係数を繰り返し更新する。利得制御部は、補償係数が更新された後にトレーニングを継続する間、電力増幅器に入力される前の信号に対して利得制御を行う。
【００１３】
また、１つの態様では、プリディストータを用いて電力増幅器の非線形歪を補償する歪補償方法が提供される。この歪補償方法では、プリディストータのトレーニングの間、電力増幅器から出力される信号に基づいて、プリディストータが使用する補償係数を更新する。また、この歪補償方法では、補償係数が更新された後にトレーニングを継続する間、電力増幅器に入力される前の信号に対して利得制御を行う。
【発明の効果】
【００１４】
１つの側面では、プリディストータの補償係数の収束が速くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施の形態の歪補償装置を示す図である。
【図２】第２の実施の形態の無線通信システムを示す図である。
【図３】第２の実施の形態の無線送信装置を示すブロック図である。
【図４】電力増幅器の増幅特性の例を示すグラフである。
【図５】プリディストータによる歪補償の例を示すグラフである。
【図６】無線送信装置における信号の流れを示す図である。
【図７】自動利得制御部の実装例を示すブロック図である。
【図８】ＤＰＤトレーニングの手順例を示すフローチャートである。
【図９】電力増幅器の平均出力電力の変化例を示すグラフである。
【図１０】線形化誤差の変化例を示すグラフである。
【図１１】隣接チャネル漏洩電力の変化例を示すグラフである。
【図１２】無線送信装置の第１の変形例を示すブロック図である。
【図１３】無線送信装置の第２の変形例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の歪補償装置を示す図である。
【００１７】
第１の実施の形態の歪補償装置１０は、電力増幅器２の非線形歪を補償する。この非線形歪は、電力増幅器２の入力の振幅と出力の振幅との関係（増幅特性）が非線形であるために、電力増幅器２から出力される信号に生じる歪である。電力増幅器２は、高出力増幅器（ＨＰＡ：High Power Amplifier）と呼ばれるものでもよい。電力増幅器２および歪補償装置１０は、例えば、無線信号を送信する無線送信装置に搭載される。無線送信装置としては、例えば、無線基地局、無線中継装置、無線端末装置などが挙げられる。
【００１８】
歪補償装置１０は、プリディストータ１１と学習部１２と利得制御部１３を有する。
プリディストータ１１は、電力増幅器２に入力される前の信号に対して、補償係数に応じた歪を付与する。プリディストータ１１が付与する歪は、好ましくは、電力増幅器２で生じる非線形歪を打ち消すような、電力増幅器２の非線形特性の逆特性をもつ歪である。プリディストータ１１が使用する補償係数は、後述するように、トレーニングを通じて算出される。例えば、プリディストータ１１は、複数の振幅と複数の補償係数とを対応付けたルックアップテーブルから、入力された信号の振幅に対応する補償係数を取得し、入力された信号に補償係数を適用する（例えば、補償係数を乗算する）。
【００１９】
学習部１２は、プリディストータ１１のトレーニングの間、電力増幅器２から出力される信号に基づいて、補償係数をその精度が高くなるように繰り返し更新する。トレーニング期間を長くした方が、プリディストーションの精度が高くなる。トレーニング中、学習部１２が補償係数を更新すると、プリディストータ１１は更新後の補償係数を用いて歪補償を行い、電力増幅器２は更新後の補償係数に応じた歪が付加された信号を増幅する。学習部１２は、トレーニングを継続する場合、補償係数が更新された後のフィードバック信号を電力増幅器２から取得し、フィードバック信号に基づいて更に補償係数を更新する。
【００２０】
ここで、学習部１２の学習アーキテクチャの例として、直接学習アーキテクチャと間接学習アーキテクチャが挙げられる。直接学習アーキテクチャでは、例えば、学習部１２は、プリディストータ１１に入力される前の信号と電力増幅器２からのフィードバック信号とを比較し、両者の振幅の差が小さくなるように補償係数を更新する。間接学習アーキテクチャでは、例えば、学習部１２は、電力増幅器２からのフィードバック信号の振幅が、プリディストータ１１を通過し電力増幅器２に入力される前の信号の振幅に近付くように、フィードバック信号の歪補償を行う。このとき、学習部１２は、後置歪器（ポストディストータ）を備えていると言うこともできる。そして、学習部１２は、フィードバック信号の歪補償によって学習された補償係数をプリディストータ１１にコピーする。
【００２１】
利得制御部１３は、プリディストータ１１の補償係数が更新された後にトレーニングを継続する間、電力増幅器２に入力される前の信号に対して利得制御を行う。例えば、利得制御部１３は、補償係数が更新された後、プリディストータ１１を通過した信号の平均電力を算出し、算出した平均電力に応じて利得制御を行う。平均電力は、プリディストータ１１を通過し電力増幅器２に入力される前の信号について算出してもよいし、電力増幅器２を通過した信号について算出してもよい。利得制御部１３による利得制御は、例えば、プリディストータ１１に入力される前の信号に対して行う。
【００２２】
利得制御として、例えば、利得制御部１３は、補償係数の更新によって上記の平均電力が上昇した場合は利得を下げ、補償係数の更新によって上記の平均電力が低下した場合は利得を上げる。また、利得制御として、例えば、利得制御部１３は、上記の平均電力が所定の参照平均電力に近付くように信号の振幅を補正する。利得制御部１３は、入力される信号の振幅を、上記の平均電力に応じた倍率で増幅または減衰してもよい。
【００２３】
利得制御部１３による利得制御を行わない場合、学習部１２によってプリディストータ１１の補償係数が更新されると、プリディストータ１１を通過し電力増幅器２に入力される信号の平均電力が、補償係数の更新前と比べて変化する。これにより、電力増幅器２の稼働状態が変化して、電力増幅器２の増幅特性が変化してしまう。その結果、学習部１２により繰り返し更新される補償係数の収束が遅くなるおそれがある。
【００２４】
一方、第１の実施の形態の歪補償装置１０によれば、補償係数を繰り返し更新するトレーニング中、電力増幅器２に入力される前の信号（例えば、プリディストータ１１に入力される信号）に対して利得制御が行われる。これにより、補償係数が更新されても、電力増幅器２に入力される信号の平均電力の変化を抑制できる。そして、電力増幅器２の増幅特性の変化（入力信号の振幅が同じでも出力信号の振幅が異なってしまうこと）を抑制でき、学習部１２による補償係数の学習を安定的に行うことができる。その結果、補償係数の収束が速くなり、短いトレーニング時間で高精度の補償係数を算出できるようになる。
【００２５】
［第２の実施の形態］
図２は、第２の実施の形態の無線通信システムを示す図である。
第２の実施の形態の無線通信システムは、無線送信装置１００および無線受信装置２００を有する。無線送信装置１００は、アンテナ１０１を有し、アンテナ１０１を用いて無線受信装置２００に対して無線信号を送信する。無線受信装置２００は、アンテナ２０１を有し、アンテナ２０１を用いて無線送信装置１００から無線信号を受信する。
【００２６】
第２の実施の形態では、主に無線送信装置１００の送信処理について説明するが、無線送信装置１００に相当する無線通信装置が更に受信処理を行ってもよいし、無線受信装置２００に相当する無線通信装置が更に送信処理を行ってもよい。また、この無線通信システムは、無線基地局が複数の無線端末装置と通信する１対多接続型のシステムであってもよい。その場合、例えば、無線送信装置１００が無線基地局であり、無線受信装置２００が無線端末装置であってもよい。また、例えば、無線送信装置１００が無線端末装置であり、無線受信装置２００が無線基地局であってもよい。また、無線送信装置１００と無線受信装置２００の少なくとも一方が、無線中継装置であってもよい。
【００２７】
図３は、第２の実施の形態の無線送信装置を示すブロック図である。
無線送信装置１００は、電力情報記憶部１１１、平均電力算出部１１２、自動利得制御部（ＡＧＣ：Auto Gain Controller）１１３、デジタルプリディストータ（ＤＰＤ：Digital Pre-distorter）１２１、デジタルアナログ変換器（ＤＡＣ：Digital Analog Converter）１２２、電力増幅器１２３、減衰器１２４、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ：Analog Digital Converter）１２５、トレーニングＤＰＤ１２６および減算器１２７を有する。なお、電力増幅器１２３は、第１の実施の形態の電力増幅器２の一例である。ＤＰＤ１２１は、プリディストータ１１の一例であり、トレーニングＤＰＤ１２６および減算器１２７の集合は、学習部１２の一例であり、電力情報記憶部１１１、平均電力算出部１１２およびＡＧＣ１１３の集合は、利得制御部１３の一例である。
【００２８】
電力情報記憶部１１１は、後述する利得制御に使用される基準平均電力を示す情報を記憶する。電力情報記憶部１１１は、揮発性の半導体メモリまたは不揮発性の半導体メモリであってもよい。基準平均電力は、予め固定的に設定されていてもよいし、無線送信装置１００が通信状況に応じて算出してもよい。例えば、後述するＤＰＤ１２１のトレーニングの最初に、無線送信装置１００が基準平均電力を決定してもよい。
【００２９】
平均電力算出部１１２は、ＤＰＤ１２１から出力されＤＡＣ１２２に入力される前の信号の平均電力を継続的に算出する。この平均電力は、直近のＭ個（Ｍは２以上の整数）の信号の電力の平均であり、移動平均と言うこともできる。平均電力を算出するために、平均電力算出部１１２は、スライディングウィンドウ方式を用いてもよい。例えば、平均電力算出部１１２は、ＤＰＤ１２１から出力された信号のうち最新のＭ個をメモリに一時的に記憶し、メモリに記憶されたＭ個の信号の電力の平均を算出する。
【００３０】
ＡＧＣ１１３は、ＤＰＤ１２１のトレーニング中、ＤＰＤ１２１に入力されるサンプル信号に対して利得制御を行う。具体的には、ＡＧＣ１１３は、平均電力算出部１１２で算出された平均電力と、電力情報記憶部１１１に記憶された情報が示す基準平均電力とを比較する。そして、ＡＧＣ１１３は、平均電力が基準平均電力に近付くように、入力される各サンプル信号の振幅を制御する。すなわち、ＡＧＣ１１３は、平均電力と基準平均電力とのずれを検出すると、サンプル信号に適用する振幅の倍率を変化させる。ＤＰＤ１２１には、元のサンプル信号の振幅が実数倍されたものが入力される。
【００３１】
ＤＰＤ１２１は、無線受信装置２００に送信する信号に対して、デジタル方式で歪補償を行うプリディストータである。ＤＰＤ１２１は、歪補償に用いる補償係数の集合を有している。例えば、ＤＰＤ１２１は、入力された信号の振幅に応じた補償係数を選択し、選択した補償係数と当該信号とを乗算する。補償係数の集合は、例えば、信号の振幅から一の補償係数を特定することができるルックアップテーブルに記憶されている。
【００３２】
この補償係数の集合は、好ましくは、電力増幅器１２３がもつ非線形特性の逆特性に相当するものであり、電力増幅器１２３で生じる非線形歪を打ち消すためのものである。ＤＰＤ１２１のトレーニングによって、補償係数の集合が決定される。トレーニングでは、補償係数の集合の学習１回毎に、所定の長さとしてＮ個（ＮはＭより大きい整数）のサンプル信号がＤＰＤ１２１に入力される。ＤＰＤ１２１は、トレーニング中、無線受信装置２００と無線通信を行うときと同様にして、サンプル信号に対して歪補償を行う。
【００３３】
上記のＮ個のサンプル信号を用いた学習１回毎に、後述するトレーニングＤＰＤ１２６で算出された補償係数の集合がＤＰＤ１２１にコピーされる。すると、ＤＰＤ１２１は、更新された補償係数の集合を用いて、次のＮ個のサンプル信号に対して歪補償を行う。このようにして、トレーニング中、Ｎ個のサンプル信号を用いた学習が繰り返し行われ、補償係数の集合が繰り返し更新される。学習の繰り返し回数が多いほど、補償係数の精度が高くなる。なお、１回目の学習では、ＤＰＤ１２１は、補償係数として初期値を用いてもよい。補償係数の初期値は、サンプル信号を補正しないような値であってもよい。
【００３４】
ここで、１回の学習で使用するサンプル信号の数Ｎは、例えば、無線フレーム１つ分（例えば、１０ｍｓ相当）とすることができる。１回の学習で使用するサンプル信号が多いほど、学習の精度が高くなる。サンプル信号は、ランダムに生成された信号であってもよい。その場合、複数回の学習それぞれで使用するサンプル信号の集合は、互いに異なるものになるが、ランダム性によりその平均電力はほぼ一致することが期待できる。
【００３５】
ＤＡＣ１２２は、ＤＰＤ１２１によって歪が付与されたデジタル信号をアナログ信号に変換し、アナログ信号を電力増幅器１２３に出力する。トレーニング中は、ＤＡＣ１２２は、サンプル信号に基づくデジタル信号をアナログ信号に変換する。
【００３６】
電力増幅器１２３は、ＤＡＣ１２２から出力されたアナログ信号を増幅する。電力増幅器１２３は、高出力増幅器（ＨＰＡ）と呼ばれるものであってもよい。無線送信装置１００が無線受信装置２００と無線通信を行うときは、電力増幅器１２３で増幅された送信信号がアンテナ１０１から送信される。トレーニング中は、電力増幅器１２３は、サンプル信号に基づくアナログ信号を増幅する。ここで、電力増幅器１２３は、入力信号の振幅と出力信号の振幅とが非線形の関係になるという非線形な増幅特性を有する。このため、ＤＰＤ１２１による歪補償を行わない場合、増幅した信号に非線形歪が生じ得る。
【００３７】
減衰器１２４は、トレーニング中、電力増幅器１２３から出力された信号を減衰し、減衰した信号をＡＤＣ１２５に出力する。ＡＤＣ１２５には、電力増幅器１２３から出力された信号の振幅を実数倍したものが入力されることになる。減衰器１２４の減衰率は、予め固定的に設定されていてもよい。例えば、減衰器１２４における振幅の倍率を、電力増幅器１２３の増幅特性を線形化した場合の理想的な増幅率の逆数とする。
【００３８】
ＡＤＣ１２５は、トレーニング中、減衰器１２４によって減衰されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号をトレーニングＤＰＤ１２６に出力する。なお、減衰器１２４およびＡＤＣ１２５を介して電力増幅器１２３からトレーニングＤＰＤ１２６にフィードバックされる信号は、フィードバック信号と言うことができる。また、減衰器１２４およびＡＤＣ１２５の集合は、フィードバック回路と言うことができる。フィードバック回路は、ＤＰＤ１２１のトレーニング中のみ動作させてもよい。
【００３９】
トレーニングＤＰＤ１２６は、トレーニング中、ＤＰＤ１２１と同様のプリディストーションを行うことで補償係数の集合を学習する。トレーニングＤＰＤ１２６は、ポストディストータとして動作すると言うこともできる。具体的には、トレーニングＤＰＤ１２６は、Ｎ個のサンプル信号を用いた学習１回を開始する時点で、ＤＰＤ１２１が有するものと同じ補償係数の集合を有している。この補償係数の集合は、例えば、振幅から一の補償係数を特定することができるルックアップテーブルに記憶されている。
【００４０】
１回の学習の間、トレーニングＤＰＤ１２６は、ＡＤＣ１２５から取得する信号に対して、デジタル方式で歪補償を行い減算器１２７に出力する。例えば、トレーニングＤＰＤ１２６は、ＡＤＣ１２５から取得した信号の振幅に応じた補償係数を選択し、選択した補償係数と当該信号とを乗算する。すると、トレーニングＤＰＤ１２６は、歪補償後の信号の誤差を示す情報を減算器１２７から取得する。そして、トレーニングＤＰＤ１２６は、誤差に基づいて、トレーニングＤＰＤ１２６が有する補償係数の集合を更新する。
【００４１】
例えば、トレーニングＤＰＤ１２６は、各信号の誤差の二乗平均平方根（ＲＭＳ：Root Mean Square）を算出し、ＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムに従って、全体の誤差が最小になるようにトレーニングＤＰＤ１２６が有する補償係数を更新していく。そして、Ｎ個のサンプル信号を用いた１回の学習が終了した時点で、トレーニングＤＰＤ１２６が有する補償係数の集合をＤＰＤ１２１にコピーする。トレーニング中、このような補償係数の集合の学習が繰り返し行われる。繰り返し回数は、予め固定的に設定されていてもよいし、減算器１２７で算出される誤差に応じて適応的に判断してもよい。なお、上記で説明した学習方法は、間接学習アーキテクチャと呼ばれることがある。
【００４２】
減算器１２７は、トレーニング中、ＤＰＤ１２１から出力されＤＡＣ１２２に入力される前の信号と、トレーニングＤＰＤ１２６から出力された信号とを比較し、両者の差を算出する。減算器１２７は、算出した差を線形化の誤差として、トレーニングＤＰＤ１２６に通知する。比較する２つの信号の取得タイミングの違いを吸収するため、ＤＰＤ１２１と減算器１２７の間に、信号を一時的に保持するバッファを設けてもよい。なお、トレーニングＤＰＤ１２６および減算器１２７は、トレーニング中のみ動作させてもよい。
【００４３】
次に、電力増幅器１２３の増幅特性と、ＡＧＣ１１３の役割について説明する。
図４は、電力増幅器の増幅特性の例を示すグラフである。
電力増幅器１２３の増幅特性は、入力信号の振幅が小さい領域ではほぼ線形になる（線形領域）。すなわち、入力信号の振幅が小さいうちは、増幅率がほぼ一定となり、入力信号の振幅と出力信号の振幅とが線形の関係になる。一方、電力増幅器１２３の増幅特性は、入力信号の振幅が大きい領域では非線形になる（非線形領域）。すなわち、入力信号の振幅が大きくなると、増幅率が一定とならずに入力信号の振幅に応じて変化し、入力信号の振幅と出力信号の振幅とが非線形の関係になる。通常、非線形領域では、線形領域よりも増幅率が小さくなり、入力信号の振幅が大きいほど増幅率が減少する。効率的に信号の増幅を行うため、電力増幅器１２３には非線形領域に相当する入力信号も入力される。
【００４４】
ここで、電力増幅器１２３の増幅特性は、常に一定ではなく、その稼働状態（Driving Condition）に応じて温度変化などの影響により変化する。よって、入力信号の平均電力が変化すると、電力増幅器１２３の増幅特性も変化する。図４のグラフで言えば、その曲線が入力信号の平均電力に応じて変動する。このため、補償係数の集合の１回目の学習時に電力増幅器１２３に入力された信号の平均電力と、２回目の学習時に電力増幅器１２３に入力された信号の平均電力とが異なると、１回目の学習時と２回目の学習時とで電力増幅器１２３の増幅特性が変わってしまう。このような増幅特性の変化は、減算器１２７で検出される誤差を大きくし、補償係数の収束を遅くするおそれがある。
【００４５】
図５は、プリディストータによる歪補償の例を示すグラフである。
ＤＰＤ１２１は、好ましくは、電力増幅器１２３の増幅特性の非線形性を打ち消して線形化するように、入力信号に歪を与える。ＤＰＤ１２１の利得の特性は、入力信号の振幅が小さい領域では、電力増幅器１２３と同様にほぼ線形になる（線形領域）。線形領域では、出力信号の振幅は入力信号の振幅からあまり変化しなくてよい。一方、ＤＰＤ１２１の利得の特性は、入力信号の振幅が大きい領域では、電力増幅器１２３の増幅率の非線形性に応じて非線形になる（非線形領域）。非線形領域では、電力増幅器１２３とは逆に、線形領域よりも利得が大きくなり、入力信号の振幅が大きいほど振幅の倍率が増加する。
【００４６】
よって、ＤＰＤ１２１が歪補償を行うと、歪補償を行わない場合よりも、電力増幅器１２３に入力される信号の平均電力が増加する。また、ＤＰＤ１２１の補償係数の集合が更新されると、ＤＰＤ１２１に入力される信号の平均電力が同じであっても、ＤＰＤ１２１が出力する信号の平均電力が変化し、電力増幅器１２３に入力される信号の平均電力が変化する。この結果、補償係数の集合の学習を繰り返す中で、ＤＰＤ１２１の最適な利得の特性が、電力増幅器１２３の増幅特性の変化に合わせて変わってしまう。図５のグラフで言えば、その曲線が補償係数の集合の学習を繰り返す中で変動する。
【００４７】
そこで、第２の実施の形態では、ＡＧＣ１１３を用いることで、トレーニング中に補償係数の集合を繰り返し更新しても、電力増幅器１２３に入力される信号の平均電力が変化することを抑制する。これにより、トレーニングＤＰＤ１２６が補償係数の集合の学習を安定的に行えるようになり、補償係数の集合の収束が速くなる。
【００４８】
次に、無線送信装置１００における信号の流れについて説明する。
図６は、無線送信装置における信号の流れを示す図である。
補償係数の集合の学習１回につき、ＡＧＣ１１３にはＮ個のサンプル信号として信号ｘ（ｎ）が入力される（ｎは１〜Ｎの整数）。信号ｘ（ｎ）は、補償係数の集合の学習毎にランダムに生成されたものでよい。ＡＧＣ１１３は、信号ｘ（ｎ）の振幅をα倍して信号α・ｘ（ｎ）を出力する。倍率αの初期値は１である。Ｎ個のサンプル信号の入力が開始されると、ＡＧＣ１１３は、平均電力算出部１１２で算出された移動平均としての平均電力Ｐｚと電力情報記憶部１１１に記憶された情報が示す基準平均電力Ｐａｖとを比較し、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖに近付くように倍率αを調整する。倍率αの調整は、平均電力Ｐｚと基準平均電力Ｐａｖの差が閾値以下になるまで行う。
【００４９】
ＤＰＤ１２１は、信号α・ｘ（ｎ）に補償係数を適用して信号ｚ（ｎ）を出力する。信号ｚ（ｎ）は、平均電力算出部１１２、ＤＡＣ１２２および減算器１２７に入力される。平均電力算出部１１２は、直近のＭ個の信号ｚ（ｎ）について平均電力Ｐｚを算出する。Ｐｚ＝１／Ｍ・Ｓｕｍ｛ｚ（ｎ）・ｚ*（ｎ）｝＝Ｓｕｍ｛ＰＤ（α・ｘ（ｎ）・α・ｘ*（ｎ））｝のように定義できる。ここで、ｚ*（ｎ）はｚ（ｎ）の複素共役、ｘ*（ｎ）はｘ（ｎ）の複素共役、ＰＤ（…）はＤＰＤ１２１の出力を表す関数である。
【００５０】
電力増幅器１２３は、ＤＡＣ１２２によってアナログ変換された信号ｚ（ｎ）を増幅して信号ｙ（ｎ）を出力する。電力増幅器１２３の増幅特性を線形化したときの理想的な増幅率を増幅率Ｇとする。減衰器１２４は、電力増幅器１２３が出力した信号ｙ（ｎ）の振幅を１／Ｇに減衰して信号ｙ（ｎ）／Ｇを出力する。信号ｙ（ｎ）／Ｇは、ＡＤＣ１２５によってデジタル変換されてトレーニングＤＰＤ１２６に入力される。
【００５１】
トレーニングＤＰＤ１２６は、信号ｙ（ｎ）／Ｇに補償係数を適用して信号ｚ＾（ｎ）を出力する。Ｎ個のサンプル信号の入力が開始された時点のトレーニングＤＰＤ１２６が有する補償係数の集合Ａは、ＤＰＤ１２１が有するものと同じである。減算器１２７は、ＤＰＤ１２１が出力した信号ｚ（ｎ）からトレーニングＤＰＤ１２６が出力した信号ｚ＾（ｎ）を減算して誤差εを算出する。トレーニングＤＰＤ１２６は、Ｎ個のサンプル信号に対応する誤差εから、ＬＭＳアルゴリズムに従って補償係数の集合Ａを更新する。そして、トレーニングＤＰＤ１２６は、Ｎ個のサンプル信号に関する処理が終わると、更新した補償係数の集合ＡをＤＰＤ１２１にコピーする。
【００５２】
ここで、補償係数の集合Ａの学習の１回目であって実質的にＤＰＤ１２１による歪補償が行われない場合を考える。また、ＡＧＣ１１３の倍率α＝１であるとする。この場合、ｚ（ｎ）＝ｘ（ｎ）である。この信号ｚ（ｎ）の振幅が電力増幅器１２３の増幅特性の非線形領域に属する場合、信号ｚ（ｎ）に対する増幅率がＧより小さくなるため、ｙ（ｎ）＜Ｇ・ｘ（ｎ）となる。よって、ｚ＾（ｎ）＝ｙ（ｎ）／Ｇ＜ｘ（ｎ）であり、ｚ（ｎ）＜ｚ＾（ｎ）となる。このため、正の誤差εが生じ、トレーニングＤＰＤ１２６は、非線形領域に相当する補償係数が大きくなるように補償係数の集合Ａを更新する。
【００５３】
一方、ＤＰＤ１２１に理想的な補償係数の集合Ａが設定されている場合を考える。この場合、信号ｚ（ｎ）に対応する補償係数をａとすると、ｚ（ｎ）＝ａ・ｘ（ｎ）である。電力増幅器１２３の増幅特性が理想的に線形化されるため、ｙ（ｎ）＝Ｇ・ｘ（ｎ）となる。よって、ｚ＾（ｎ）＝ａ・ｙ（ｎ）／Ｇ＝ａ・ｘ（ｎ）であり、ｚ（ｎ）＝ｚ＾（ｎ）となる。このため、誤差εがゼロになり、トレーニングＤＰＤ１２６は、現在の補償係数の集合Ａを維持する。歪補償が行われない状態から開始して、補償係数の集合Ａの学習を繰り返し行うことで、補償係数の集合Ａが理想的なものに近付いていく。
【００５４】
次に、ＡＧＣ１１３の実装例について説明する。
図７は、自動利得制御部の実装例を示すブロック図である。
ＡＧＣ１１３は、減算器１１４および可変減衰器１１５を有する。減算器１１４は、平均電力Ｐｚから基準平均電力Ｐａｖを減算する。可変減衰器１１５は、減衰率を調整することで倍率αの利得を実現する。閾値をＴｈ＞０とすると、可変減衰器１１５は、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖよりも十分大きいとき（Ｐｚ−Ｐａｖ＞Ｔｈのとき）は、減衰率を上げることで倍率αを小さくする。一方、可変減衰器１１５は、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖよりも十分小さいとき（Ｐｚ−Ｐａｖ＜−Ｔｈのとき）は、減衰率を下げることで倍率αを大きくする。平均電力Ｐｚと基準平均電力Ｐａｖとがほぼ等しくなった（−Ｔｈ≦Ｐｚ−Ｐａｖ≦Ｔｈになった）後は、現在の倍率αを維持すればよい。
【００５５】
ただし、ＡＧＣ１１３の利得制御は、他の方法によっても実現できる。例えば、ＡＧＣ１１３に代えて、図７に示すＡＧＣ１１３ａを用いることができる。
ＡＧＣ１１３ａは、減算器１１６および可変利得増幅器１１７を有する。減算器１１６は、基準平均電力Ｐａｖから平均電力Ｐｚを減算する。可変利得増幅器１１７は、増幅率を調整することで倍率αの利得を実現する。可変利得増幅器１１７は、基準平均電力Ｐａｖが平均電力Ｐｚよりも十分大きいとき（Ｐａｖ−Ｐｚ＞Ｔｈのとき）は、増幅率を上げることで倍率αを大きくする。一方、可変利得増幅器１１７は、基準平均電力Ｐａｖが平均電力Ｐｚよりも十分小さいとき（Ｐａｖ−Ｐｚ＜−Ｔｈのとき）は、増幅率を下げることで倍率αを小さくする。基準平均電力Ｐａｖと平均電力Ｐｚとがほぼ等しくなった（−Ｔｈ≦Ｐａｖ−Ｐｚ≦Ｔｈになった）後は、現在の倍率αを維持すればよい。
【００５６】
次に、ＡＧＣ１１３の利得制御を中心に、トレーニングの手順例について説明する。
図８は、ＤＰＤトレーニングの手順例を示すフローチャートである。
（Ｓ１）ＡＧＣ１１３は、倍率αを初期化する（例えば、倍率α＝１に設定する）。
【００５７】
（Ｓ２）ＡＧＣ１１３は、倍率αを更新するときの１回の変更幅Δを決定する。変更幅Δは、予め固定的に設定されていてもよいし、倍率αに帯する一定割合としてもよい。例えば、ＡＧＣ１１３は、変更幅Δ＝０．００１・αと決定する。
【００５８】
（Ｓ３）無線送信装置１００は、サンプル信号としてＡＧＣ１１３への信号ｘ（ｎ）の入力を開始する。サンプル信号は、例えば、ランダムに生成された１無線フレーム分の信号とする。以下のステップＳ４〜Ｓ９の間、サンプル信号を用いた学習が進行する。
【００５９】
すなわち、倍率αの調整と並行して、ＡＧＣ１１３は、入力された信号ｘ（ｎ）に倍率αを乗算する。ＤＰＤ１２１は、ＡＧＣ１１３が出力する信号α・ｘ（ｎ）に補償係数を適用する。ＤＡＣ１２２は、ＤＰＤ１２１が出力する信号ｚ（ｎ）をアナログ変換する。電力増幅器１２３は、アナログ変換された信号ｚ（ｎ）を増幅する。減衰器１２４は、電力増幅器１２３が出力する信号ｙ（ｎ）を減衰する。ＡＤＣ１２５は、減衰器１２４が出力する信号ｙ（ｎ）／Ｇをデジタル変換する。トレーニングＤＰＤ１２６は、デジタル変換された信号ｙ（ｎ）／Ｇに補償係数を適用し、信号ｚ＾（ｎ）とＤＰＤ１２１の出力する信号ｚ（ｎ）との誤差εが小さくなるように、補償係数の集合Ａを更新する。
【００６０】
（Ｓ４）平均電力算出部１１２は、ＤＰＤ１２１から出力される信号ｚ（ｎ）のうち直近のＭ個について、移動平均としての平均電力Ｐｚを算出する。
（Ｓ５）ＡＧＣ１１３は、平均電力Ｐｚと基準平均電力Ｐａｖとを比較し、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖより十分大きいか判断する。例えば、ＡＧＣ１１３は、Ｐｚ−Ｐａｖが閾値Ｔｈより大きいか判断する。この条件に該当する場合はステップＳ６に処理を進め、この条件に該当しない場合はステップＳ７に処理を進める。
【００６１】
（Ｓ６）ＡＧＣ１１３は、倍率αを変更幅Δだけ小さくする（α＝α−Δとする）。そして、サンプル信号を用いた学習が進行した後、ステップＳ４に処理を進める。
（Ｓ７）ＡＧＣ１１３は、平均電力Ｐｚと基準平均電力Ｐａｖとを比較し、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖより十分小さいか判断する。例えば、ＡＧＣ１１３は、Ｐｚ−Ｐａｖが−Ｔｈより小さいか判断する。この条件に該当する場合はステップＳ８に処理を進め、この条件に該当しない場合はステップＳ９に処理を進める。
【００６２】
（Ｓ８）ＡＧＣ１１３は、倍率αを変更幅Δだけ大きくする（α＝α＋Δとする）。そして、サンプル信号を用いた学習が進行した後、ステップＳ４に処理を進める。なお、平均電力算出部１１２は、１つのサンプル信号に対応する信号ｚ（ｎ）がＤＰＤ１２１から出力される毎に平均電力Ｐｚを更新してもよいし、一定周期で間欠的に平均電力Ｐｚを更新してもよい。また、ＡＧＣ１１３は、１つのサンプル信号を処理する毎に倍率αを更新してもよいし、一定周期で間欠的に倍率αを更新してもよい。
【００６３】
（Ｓ９）ＡＧＣ１１３は、平均電力Ｐｚが基準平均電力Ｐａｖに十分近くなったことを検出する。例えば、ＡＧＣ１１３は、平均電力Ｐｚと基準平均電力Ｐａｖが、−Ｔｈ≦Ｐｚ−Ｐａｖ≦Ｔｈの条件を満たしたことを検出する。すると、ＡＧＣ１１３は、その回の学習について現在の倍率αを確定する。その回の学習において以降ＡＧＣ１１３に入力される信号ｘ（ｎ）には、確定した倍率αが乗算されることになる。
【００６４】
（Ｓ１０）トレーニングＤＰＤ１２６は、ステップＳ４〜Ｓ９の間に更新した補償係数の集合Ａを、ＤＰＤ１２１にコピーする。これにより、１回の学習が終了する。
（Ｓ１１）無線送信装置１００は、補償係数の集合Ａの学習の繰り返しを終了するか、すなわち、ＤＰＤ１２１のトレーニングを終了するか判断する。学習回数は、予め固定的に決めておいてもよいし、補償係数の集合Ａの収束状況に応じて動的に決めてもよい。補償係数の集合Ａの学習を再度行う場合は、ステップＳ１に処理を進める。それ以外の場合は、ＤＰＤ１２１のトレーニングを終了する。なお、２回目以降の学習では、ＡＧＣ１１３は、学習の開始時点における仮の倍率αとして、１回目と同じ初期値（例えば、倍率α＝１）を用いてもよいし、前回の学習で確定した倍率αを引き継いでもよい。
【００６５】
次に、ＡＧＣ１１３による利得制御の効果について説明する。
図９は、電力増幅器の平均出力電力の変化例を示すグラフである。
このグラフは、補償係数の集合Ａの学習を繰り返したときの、電力増幅器１２３から出力される信号ｙ（ｎ）の平均電力（平均出力電力）の変化の一例を表したものである。
【００６６】
図９の例では、ＡＧＣ１１３による利得制御を停止した場合（ＡＧＣ＿ＯＦＦ）、平均出力電力は、学習の繰り返しが６回目に達するまで安定せずに変動している。平均出力電力の収束が遅いのは、補償係数の集合Ａの更新が電力増幅器１２３の増幅特性を変化させ、増幅特性の変化が誤差εを大きくして補償係数の集合Ａを大きく更新することになるというループが発生するためである。特に、平均出力電力が収束するまでの前半は、補償係数の集合Ａの更新が平均出力電力を増大させ、それに応じて行われる補償係数の集合Ａの更新が更に平均出力電力を増大させるというループになっている。また、後半では、平均出力電力の増大・減少・増大という揺れが発生している。
【００６７】
一方、図９の例では、ＡＧＣ１１３が利得制御を行った場合（ＡＧＣ＿ＯＮ）、学習の２回目以降は平均出力電力が安定している。平均出力電力の収束が速いことは、電力増幅器１２３へ入力される信号ｚ（ｎ）の平均電力（平均入力電力）の変動が小さいことに対応している。ＡＧＣ１１３は、サンプル信号の利得制御によって平均入力電力の変動を抑制することで、電力増幅器１２３の増幅特性の変化を抑制している。
【００６８】
図１０は、線形化誤差の変化例を示すグラフである。
このグラフは、補償係数の集合Ａの学習を繰り返したときの、トレーニングＤＰＤ１２６において算出される二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差の変化の一例を表したものである。ＲＭＳ誤差は、補償係数を適用した増幅前の信号ｚ（ｎ）と、電力増幅器１２３からのフィードバック信号に補償係数を適用した信号ｚ＾（ｎ）との間のずれを表す。
【００６９】
図１０の例では、ＡＧＣ１１３による利得制御を停止した場合（ＡＧＣ＿ＯＦＦ）と比べて、ＡＧＣ１１３が利得制御を行った場合（ＡＧＣ＿ＯＮ）の方が、ＲＭＳ誤差が小さくなっている。特に、繰り返し回数が３５回に達した後は、ＡＧＣ＿ＯＮのときのＲＭＳ誤差はＡＧＣ＿ＯＦＦのときのＲＭＳ誤差を大きく下回っている。ＲＭＳ誤差が小さくなるのは、電力増幅器１２３の増幅特性の変化が抑制されるためである。これにより、補償係数の集合Ａの更新量も小さくなり、補償係数の集合Ａの収束が速くなる。
【００７０】
また、トレーニングの最後の時点におけるＲＭＳ誤差も、ＡＧＣ＿ＯＮのときの方がＡＧＣ＿ＯＦＦのときよりも小さくなる。このため、トレーニングによって最終的に決定される補償係数の集合Ａは、ＡＧＣ＿ＯＮでトレーニングしたときの方がＡＧＣ＿ＯＦＦでトレーニングしたときより、理想的なものに近くなる。よって、トレーニング中にＡＧＣ１１３が利得制御を行うことで、ＤＰＤ１２１による歪補償の精度が高くなる。
【００７１】
図１１は、隣接チャネル漏洩電力の変化例を示すグラフである。
このグラフは、補償係数の集合Ａの学習を繰り返したときの、電力増幅器１２３から出力される信号ｙ（ｎ）の隣接チャネル漏洩電力比（ＡＣＬＲ：Adjacent Channel Leakage Ratio）の変化の一例を示したものである。ＡＣＬＲは、送信が許可されている所望の周波数チャネルの電力に対する、隣接する周波数チャネルに漏洩した電力の比である。ここでは、隣接する周波数チャネルを、下側５ＭＨｚと上側５ＭＨｚとに分けている。
【００７２】
電力増幅器１２３が送信信号を増幅する時に生じる非線形歪が大きいほど、隣接する周波数チャネルへの電力漏洩が大きくなる。図１１の例では、下側５ＭＨｚの隣接チャネルと上側５ＭＨｚの周波数チャネルの両方について、ＡＧＣ１１３が利得制御を行った場合（ＡＧＣ＿ＯＮ）の方が利得制御を行わない場合（ＡＧＣ＿ＯＦＦ）よりも、ＡＣＬＲが小さくなっている。これは、ＡＧＣ＿ＯＮでトレーニングした方が、算出される補償係数の集合Ａが理想的なものに近くなり、電力増幅器１２３の増幅特性の補償精度が高くなっている（増幅特性がより線形に近くなっている）ことを示している。
【００７３】
次に、歪補償方法の変形例について説明する。
図１２は、無線送信装置の第１の変形例を示すブロック図である。
第１の変形例に係る無線送信装置１００ａは、平均電力Ｐｚの算出方法が、図３に示した無線送信装置１００と異なる。無線送信装置１００ａは、平均電力算出部１１２に代えて、平均電力算出部１１２ａを有する。平均電力算出部１１２ａは、ＤＰＤ１２１から出力された信号ｚ（ｎ）ではなく、電力増幅器１２３から出力された信号ｙ（ｎ）を取得する。そして、平均電力算出部１１２ａは、直近のＭ個の信号ｙ（ｎ）について、移動平均としての平均電力Ｐｚを算出する。このように、増幅前の信号の平均電力ではなく、増幅後の信号の平均電力に基づいて、ＡＧＣ１１３の利得を制御することも可能である。なお、この場合、基準平均電力Ｐａｖとして、増幅後の信号に対応するものを使用する。
【００７４】
図１３は、無線送信装置の第２の変形例を示すブロック図である。
第２の変形例に係る無線送信装置１００ｂは、補償係数の集合Ａの学習アーキテクチャが、図３に示した無線送信装置１００と異なる。すなわち、無線送信装置１００は間接学習アーキテクチャによってＤＰＤ１２１をトレーニングしたのに対し、無線送信装置１００ｂは直接学習アーキテクチャによってＤＰＤ１２１をトレーニングする。
【００７５】
無線送信装置１００ｂは、トレーニングＤＰＤ１２６および減算器１２７に代えて、減算器１２８および係数更新部１２９を有する。減算器１２８は、ＤＰＤ１２１に入力される前の信号とＡＤＣ１２５から取得するフィードバック信号とを比較し、両者の差を算出する。係数更新部１２９は、算出された差に基づいて、補償係数の集合Ａを更新する。このように、間接学習アーキテクチャだけでなく直接学習アーキテクチャに対しても、ＡＧＣ１１３を用いた利得制御を適用することが可能である。
【００７６】
第２の実施の形態の無線通信システムによれば、補償係数の集合Ａを反復的に更新するトレーニングの間、ＤＰＤ１２１に入力される前の信号に対して利得制御が行われる。これにより、ＤＰＤ１２１が使用する補償係数の集合Ａが更新されても、電力増幅器１２３に入力される信号の平均電力が更新前と比べて大きく変化することを抑制できる。そして、補償係数の集合Ａの更新前後で、電力増幅器１２３の稼働状態（Driving Condition）が変わることによる増幅特性の変化を抑制でき、補償係数の集合Ａの学習を安定的に行うことができる。その結果、補償係数の集合Ａの収束が速くなり、トレーニング時間を短縮できる。また、トレーニング時に検出される誤差が小さくなり、最終的に決定される補償係数の集合Ａの精度が高くなる。その結果、隣接チャネルへの漏洩電力が低下するなど、無線通信システムにおける無線通信の品質を向上させることができる。
【符号の説明】
【００７７】
２  電力増幅器
１０  歪補償装置
１１  プリディストータ
１２  学習部
１３  利得制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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