(57)【要約】【課題】フィードバック信号の帯域幅を制限した場合の学習精度を向上させる。【解決手段】プリディストータ１１は、電力増幅器２に入力する入力信号に補償係数に応じた歪を付与する。帯域制限部１２は、電力増幅器２からフィードバックされるフィードバック信号のうち周波数帯域１４以外の周波数帯域１５の成分を制限し、また、制限される周波数帯域１５の成分に応じて周波数帯域１４の成分を変形する。学習部１３は、変形されたフィードバック信号に基づいて補償係数を更新する。【選択図】図１
2015142325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力増幅器に入力する入力信号に補償係数に応じた歪を付与するプリディストータと、
前記電力増幅器からフィードバックされるフィードバック信号のうち第１の周波数帯域以外の第２の周波数帯域の成分を制限し、また、制限される前記第２の周波数帯域の成分に応じて前記第１の周波数帯域の成分を変形する帯域制限部と、
前記変形されたフィードバック信号に基づいて前記補償係数を更新する学習部と、
を有する歪補償装置。
【請求項２】
フィードバック信号に対応する参照信号のうち前記第２の周波数帯域の成分を制限し、また、制限される前記第２の周波数帯域の成分に応じて前記参照信号のうち前記第１の周波数帯域の成分を変形する他の帯域制限部を更に有し、
前記学習部は、前記変形されたフィードバック信号と前記変形された参照信号とに基づいて前記補償係数を更新する、請求項１記載の歪補償装置。
【請求項３】
前記帯域制限部は、前記第１の周波数帯域の成分を通過させ前記第２の周波数帯域の成分の通過を制限するフィルタと、前記第２の周波数帯域の成分を前記第１の周波数帯域の成分に変換する変換部とを有する、請求項１または２記載の歪補償装置。
【請求項４】
前記帯域制限部は、フィードバック信号から前記第１の周波数帯域に属する第１の成分と前記第２の周波数帯域に属する第２の成分とを抽出し、前記第２の成分を前記第１の周波数帯域に属する第３の成分に変換し、前記第１の成分と前記第３の成分とを合成する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の歪補償装置。
【請求項５】
プリディストータを用いて電力増幅器で生じる歪を補償する歪補償方法であって、
前記電力増幅器からフィードバックされるフィードバック信号のうち第１の周波数帯域以外の第２の周波数帯域の成分を制限し、また、制限される前記第２の周波数帯域の成分に応じて前記第１の周波数帯域の成分を変形し、
前記変形されたフィードバック信号に基づいて、前記電力増幅器に入力する入力信号に対して前記プリディストータが使用する補償係数を更新する、
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入力信号に、電力増幅器の非線形特性とは逆の非線形歪を付与する。例えば、プリディストータは、各入力信号に対して当該入力信号のレベルに応じた利得を与える。逆特性の非線形歪が付与された入力信号を電力増幅器に通すことで、増幅された送信信号の非線形歪を抑制できる。ただし、電力増幅器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、電力増幅器を動作させながら、プリディストータが使用する補償係数を学習する（補償係数を更新する）ことがある。
【０００５】
プリディストータの実装方法としては、多項式法やＬＵＴ（Lookup Table）法が提案されている。多項式法では、電力増幅器の逆特性が、入力信号のレベルを示す変数と複数の係数とを含む多項式として表現される。ＬＵＴ法では、電力増幅器の逆特性が、入力信号のレベルと当該入力信号に与える利得とを対応付けたテーブルとして表現される。
【０００６】
プリディストータで使用する補償係数の学習方法としては、直接学習法や間接学習法やモデル−インバース法が提案されている。直接学習法では、電力増幅器からのフィードバック信号と歪補償を行う前の入力信号とを比較し、両者の誤差が小さくなるように補償係数を更新する。間接学習法では、電力増幅器からのフィードバック信号に対して補償係数を適用するトレーニング用ディストータを設け、歪補償を行った後の入力信号とトレーニング用ディストータの出力との誤差が小さくなるように補償係数を更新する。トレーニング用ディストータで学習された補償係数がプリディストータにコピーされる。モデル−インバース法では、歪補償を行った後の入力信号に対して電力増幅器のモデルを適用するモデリング部を設け、電力増幅器からのフィードバック信号とモデリング部の出力との誤差が小さくなるようにモデルを更新する。そして、モデリング部で学習されたモデルの逆特性（逆モデル）を示す補償係数を算出し、プリディストータに設定する。
【０００７】
ところで、電力増幅器からフィードバック信号を得るフィードバックパスには、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ：Analog to Digital Converter）などの各種の信号処理ユニットが含まれ得る。フィードバックパスを通過するフィードバック信号の帯域幅が大きいと、補償係数を学習するときの負荷が高くなる、高性能な信号処理ユニットを使用するためにコストが大きくなるなどの不利益が生じ得る。そこで、フィードバックパスに低域通過フィルタ（ＬＰＦ：Low Pass Filter）を設けたリニアライザが提案されている。このリニアライザは、ＬＰＦを用いて高周波成分をカットすることで、電力増幅器が出力する送信信号と比べてフィードバック信号の帯域幅を制限し、帯域幅が制限されたフィードバック信号に基づいて電力増幅器の逆特性を示す補償係数を学習する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１０６３３０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Hsin-Hung Chen, Chih-Hung Lin, Po-Chiun Huang and Tsair Chen, "Joint Polynomial and Look-Up-Table Predistortion Power Amplifier Linearization", IEEE (the Institute of Electrical and Electronics Engineers) Transactions on Circuits and Systems - II: Express Briefs, Vol.53 No.8, pp.612-616, August 2006
【非特許文献２】Yuelin Ma, Songbai He, Yoshihiko Akaiwa and Yasushi Yamamoto, "An Open-Loop Digital Predistorter Based on Memory Polynomial Inverses for Linearization of RF Power Amplifier", International Journal of RF and Microwave Computer-Aided Engineering, Vol.21 No.5, pp.589-595, September 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のように、高周波成分をカットしたフィードバック信号を用いて補償係数を学習する学習方法が提案されている。しかし、帯域幅を制限するために単純に一部の周波数帯域の成分をカットしてしまうと、その周波数帯域に存在する歪が考慮されなくなってしまう。よって、上記の学習方法では、補償係数の学習精度に改善の余地がある。
【００１１】
１つの側面では、本発明は、フィードバック信号の帯域幅を制限した場合の学習精度を向上させ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、プリディストータと帯域制限部と学習部とを有する歪補償装置が提供される。プリディストータは、電力増幅器に入力する入力信号に補償係数に応じた歪を付与する。帯域制限部は、電力増幅器からフィードバックされるフィードバック信号のうち第１の周波数帯域以外の第２の周波数帯域の成分を制限し、また、制限される第２の周波数帯域の成分に応じて第１の周波数帯域の成分を変形する。学習部は、変形されたフィードバック信号に基づいて補償係数を更新する。
【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で生じる歪を補償する歪補償方法が提供される。歪補償方法では、電力増幅器からフィードバックされるフィードバック信号のうち第１の周波数帯域以外の第２の周波数帯域の成分を制限し、また、制限される第２の周波数帯域の成分に応じて第１の周波数帯域の成分を変形する。変形されたフィードバック信号に基づいて、電力増幅器に入力する入力信号に対してプリディストータが使用する補償係数を更新する。
【発明の効果】
【００１４】
１つの側面では、フィードバック信号の帯域幅を制限した場合の学習精度が向上する。
【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の例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態の無線通信システムの例を示す図である。
【図３】電力増幅器およびプリディストータの特性例を示すグラフである。
【図４】無線送信装置の例を示すブロック図である。
【図５】無線送信装置の例を示す他のブロック図である。
【図６】無線送信装置における信号の流れの例を示す図である。
【図７】複合ＬＰＦの例を示すブロック図である。
【図８】複合ＬＰＦにおける周波数スペクトルの変化例を示す図である。
【図９】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１０】帯域フィルタリングの手順例を示すフローチャートである。
【図１１】周波数スペクトルの例を示すグラフである。
【図１２】隣接チャネル漏洩電力比の例を示すグラフである。
【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の例を示す図である。
【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の入力信号のレベルと出力信号のレベルとの関係（増幅特性）が非線形であるために、電力増幅器２の出力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と帯域制限部１２と学習部１３を有する。
プリディストータ１１は、電力増幅器２に入力される入力信号に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、学習部１３による学習を通じて算出される。補償係数は、多項式に含まれる係数であってもよく、入力信号のレベルと対応付けてルックアップテーブル（ＬＵＴ）に記憶される係数であってもよい。電力増幅器２の逆特性を示す多項式は、電力増幅器２がもつメモリ効果を考慮してもよいし考慮しなくてもよい。
【００１９】
帯域制限部１２は、電力増幅器２から学習部１３へフィードバック信号を伝送するフィードバックパス上に設けられ、フィードバック信号の帯域幅を電力増幅器２の出力信号よりも小さくなるように制限する。帯域制限部１２は、周波数帯域１４（第１の周波数帯域）の成分は制限せず、周波数帯域１５（第２の周波数帯域）の成分を制限する。例えば、周波数帯域１４は所定周波数以下の低周波帯域であり、周波数帯域１５は周波数帯域１４から外れた高周波帯域である。周波数帯域１５の成分は、できる限りフィードバック信号からカットされることが好ましい。例えば、帯域制限部１２は、低域通過フィルタ（ＬＰＦ）を用いて、フィードバック信号から周波数帯域１５の成分をカットする。
【００２０】
また、帯域制限部１２は、周波数帯域１５の成分に応じて周波数帯域１４の成分を変形する。例えば、帯域制限部１２は、フィードバック信号に含まれる周波数帯域１５の成分を周波数帯域１４に属する信号に変換し、フィードバック信号に含まれる元の周波数帯域１４の成分と合成する。変換前の周波数帯域１５の成分と変換後の周波数帯域１４の信号との間には、相関があることが好ましい。この異なる周波数間の変換は、非線形変換であり、包絡線検波器や絶対値関数などの非線形ユニットを用いて実現できる。
【００２１】
これにより、帯域制限部１２を通過するフィードバック信号には、電力増幅器２の出力信号に含まれる周波数帯域１４の成分の特徴に加えて、帯域制限部１２により制限された周波数帯域１５の成分の特徴が反映される。帯域制限部１２は、周波数帯域１４の成分を通過させ周波数帯域１５の成分を制限するフィルタと、周波数帯域１５から周波数帯域１４に信号を変換する非線形ユニットとを有していてもよい。例えば、帯域制限部１２は、ＬＰＦと、高周波帯域から低周波帯域に信号を変換する包絡線検波器を有する。
【００２２】
学習部１３は、帯域制限部１２を通過したフィードバック信号を取得し、取得したフィードバック信号に基づいてプリディストータ１１が使用する補償係数を更新する。補償係数の学習方法として、モデル−インバース法を用いてもよい。モデル−インバース法によれば、学習部１３は、以下のようにして補償係数を学習することができる。
【００２３】
例えば、歪補償装置１０は、プリディストータ１１で歪が付与された入力信号から、フィードバック信号と比較される参照信号を生成するフォワードパスを有する。参照信号は、電力増幅器２の増幅特性のモデルに基づいて入力信号を変換することで生成される。学習部１３は、フィードバック信号と参照信号とを比較し、誤差が小さくなるようにモデルを更新していく。学習部１３は、更新されたモデルの逆特性（逆モデル）を示す補償係数を算出することで、プリディストータ１１が使用する補償係数を更新する。
【００２４】
フィードバック信号と参照信号とを比較するにあたり、フォワードパス上に帯域制限部１２に対応する他の帯域制限部を設けてもよい。例えば、他の帯域制限部は、参照信号のうち周波数帯域１４の成分を制限せず周波数帯域１５の成分を制限する。また、他の帯域制限部は、制限される周波数帯域１５の成分に応じて、参照信号のうち周波数帯域１４の成分を変形する。この場合、学習部１３は、帯域制限部１２により変形されたフィードバック信号と他の帯域制限部により変形された参照信号とを比較して誤差を判定する。
【００２５】
第１の実施の形態の歪補償装置１０によれば、電力増幅器２から学習部１３へフィードバックされるフィードバック信号の帯域幅が、帯域制限部１２によって制限される。これにより、歪補償装置１０の負荷を削減でき、また、ＡＤＣなどの各種の信号処理ユニットのコストを抑えることができる。また、歪補償装置１０によれば、帯域制限部１２によって制限される周波数帯域１５の成分に応じて、帯域制限部１２を通過する周波数帯域１４の成分が変形される。これにより、学習部１３は、周波数帯域１５で生じた歪など、帯域制限部１２によってカットされ得る周波数帯域１５の成分の特徴も考慮して、補償係数を学習することができる。よって、補償係数の学習精度が向上する。
【００２６】
［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の例を示す図である。
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１１１を有し、アンテナ１１１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２１１を有し、アンテナ２１１を用いて無線送信装置１００から無線信号を受信する。
【００２７】
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。ただし、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。
【００２８】
後述するように、無線送信装置１００は、送信信号を増幅する電力増幅器と電力増幅器で生じる非線形歪を補償するプリディストータとを有する。プリディストータは、電力増幅器に入力される入力信号に対して電力増幅器とは逆の非線形歪を付与する。このとき、プリディストータでは電力増幅器の逆の非線形性を示す補償係数が使用される。無線送信装置１００は、電力増幅器から取得する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適応的に変更することができる。次に、電力増幅器の非線形な増幅特性およびプリディストータが入力信号に付与する非線形歪について説明する。
【００２９】
図３は、電力増幅器およびプリディストータの特性例を示すグラフである。
電力増幅器の増幅特性は、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。無線送信装置１００が備える電力増幅器には、非線形領域に属するような入力信号も入力され得る。
【００３０】
プリディストータは、好ましくは、電力増幅器の増幅率の非線形性を打ち消して線形化するように入力信号を歪ませる。プリディストータの利得は、入力信号の振幅が小さい領域では、電力増幅器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とほぼ同じでもよい。一方、プリディストータの利得は、入力信号の振幅が大きい領域では、電力増幅器の増幅率の変化に合わせて非線形になる（非線形領域）。非線形領域では、電力増幅器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利得が増加する。すなわち、プリディストータは、非線形領域における電力増幅器の増幅率の低下を補うように、入力信号に利得を与える。
【００３１】
図４は、無線送信装置の例を示すブロック図である。
無線送信装置１００は、デジタルプリディストータ（ＤＰＤ：Digital Predistorter）１１２、電力増幅器１１３、減衰器１１４、複合ＬＰＦ１１５，１１７、ＨＰＡモデリング部１１６、減算器１１８および逆モデル算出部１１９を有する。なお、ＤＰＤ１１２は、第１の実施の形態のプリディストータ１１の一例である。電力増幅器１１３は、第１の実施の形態の電力増幅器２の一例である。複合ＬＰＦ１１５は、第１の実施の形態の帯域制限部１２の一例である。ＨＰＡモデリング部１１６、減算器１１８および逆モデル算出部１１９の集合は、第１の実施の形態の学習部１３の一例である。
【００３２】
ＤＰＤ１１２は、電力増幅器１１３に入力する入力信号に対して、デジタル方式で歪補償を行うプリディストータである。ＤＰＤ１１２は、歪補償に用いる補償係数の集合を保持している。ＤＰＤ１１２は、補償係数を記憶する揮発性または不揮発性のメモリを有してもよい。例えば、ＤＰＤ１１２は、元の入力信号のレベル（振幅や電力値など）と歪補償後のレベル（振幅や電力値など）との対応関係を表した多項式を用いて、各入力信号に与える利得を決定する。多項式は、入力信号のレベルを示す変数と補償係数とを含む。電力増幅器１１３のメモリ効果が顕著である場合、すなわち、電力増幅器１１３の増幅率が現在の入力信号のレベルに加えて過去の入力信号のレベルにも依存する場合、多項式は、所定個数前の入力信号のレベルを示す変数を含んでもよい。ただし、ＤＰＤ１１２は、補償係数を格納したルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いて歪補償を行ってもよい。
【００３３】
歪補償に用いる補償係数は、トレーニングを通じて算出される。トレーニングでは、補償係数の学習（補償係数の更新）が複数回繰り返される。学習１回毎に、複数のサンプル信号がＤＰＤ１１２に入力される。ＤＰＤ１１２は、無線受信装置２００にデータ信号を送信するときと同様に、各サンプル信号に対して歪補償を行う。すると、サンプル信号の集合を用いた学習１回毎に、逆モデル算出部１１９で算出された補償係数がＤＰＤ１１２にコピーされる。ＤＰＤ１１２は、トレーニングを継続する場合、更新された補償係数を用いて、次に入力されるサンプル信号の集合に対して歪補償を行う。
【００３４】
このようにして、トレーニング中はサンプル信号を用いた学習が繰り返され、補償係数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、ＤＰＤ１１２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。学習１回分のサンプル信号の数は、例えば、無線フレーム１つ分（例えば、１０ｍｓ相当）とする。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し、トレーニング用に予め用意された信号であってもよい。複数回の学習で使用するサンプル信号の集合は、互いに異なってもよい。
【００３５】
電力増幅器１１３は、ＤＰＤ１１２によって歪補償が行われた入力信号を増幅する。ＤＰＤ１１２と電力増幅器１１３との間に、デジタルアナログ変換器（ＤＡＣ：Digital Analog Converter）が設けられてもよい。電力増幅器１１３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１１３で増幅された送信信号がアンテナ１１１から出力される。ＤＰＤ１１２のトレーニング中は、電力増幅器１１３は、ＤＰＤ１１２によって歪補償が行われたサンプル信号を増幅する。このとき、電力増幅器１１３は非線形な増幅特性を有するため、ＤＰＤ１１２による歪補償を行わない場合は出力信号に非線形歪が生じ得る。
【００３６】
減衰器１１４は、トレーニング中、電力増幅器１１３の出力信号を減衰し、減衰した出力信号をフィードバック信号として提供する。減衰器１１４では、電力増幅器１１３の出力信号の振幅が実数倍される。減衰器１１４の減衰率は、予め固定的に設定されていてもよい。例えば、電力増幅器１１３の増幅特性を線形化した場合の理想的な増幅率をＧとすると、減衰器１１４の利得を１／Ｇに固定することが考えられる。
【００３７】
複合ＬＰＦ１１５は、減衰器１１４から取得したフィードバック信号の帯域幅を制限する。複合ＬＰＦ１１５の後段には、例えば、ＡＤＣが設けられる。フィードバック信号の帯域幅が小さくなるため、信号処理能力の低いＡＤＣを使用することが可能となる。複合ＬＰＦ１１５は、例えば、ＬＰＦを用いてフィードバック信号に含まれる高周波成分をカットする。ただし、後述するように、複合ＬＰＦ１１５は、単に高周波成分をカットするだけではなく、カットした高周波成分に含まれる歪の特徴が後段に伝達されるように、高周波成分に応じた特徴をフィードバック信号の低周波成分に付加する。
【００３８】
ＨＰＡモデリング部１１６は、推定した電力増幅器１１３の非線形性を示すモデルを保持する。モデルは、例えば、サンプル信号のレベルを示す変数と係数とを含む多項式を用いて表現される。このモデルはメモリ効果を考慮しても考慮しなくてもよい。ＨＰＡモデリング部１１６は、モデルを記憶する揮発性または不揮発性のメモリを有してもよい。
【００３９】
トレーニング中、ＨＰＡモデリング部１１６は、ＤＰＤ１１２によって歪補償が行われ電力増幅器１１３に入力される前のサンプル信号を取得する。すると、ＨＰＡモデリング部１１６は、取得したサンプル信号に対してモデルを適用することで、当該サンプル信号を参照信号に変換する。モデルがメモリ効果を反映している場合は、過去のサンプル信号のレベルも考慮される。モデルが電力増幅器１１３の非線形性を正確に表している場合、ＨＰＡモデリング部１１６が出力する参照信号は、減衰器１１４が出力するフィードバック信号と一致する。一方、モデルの精度が低い場合、ＨＰＡモデリング部１１６が出力する参照信号と減衰器１１４が出力するフィードバック信号との間に誤差が生じる。
【００４０】
また、トレーニング中、ＨＰＡモデリング部１１６は、減算器１１８から誤差信号を取得する。ＨＰＡモデリング部１１６は、誤差信号に基づいてモデルを更新する。例えば、ＨＰＡモデリング部１１６は、フィードバック信号と参照信号との間の誤差ができる限り小さくなる（誤差がゼロに近付く）ように、多項式の係数を更新する。係数の算出には、最小二乗平均アルゴリズムなどの統計的手法を用いることができる。
【００４１】
複合ＬＰＦ１１７は、フィードバックパス上に設けた複合ＬＰＦ１１５と対応するように、フォワードパス上に設けられたものである。複合ＬＰＦ１１７は、複合ＬＰＦ１１５と同様の信号処理によって、ＨＰＡモデリング部１１６から取得した参照信号の帯域幅を制限する。例えば、複合ＬＰＦ１１７は、ＬＰＦを用いて参照信号に含まれる高周波成分をカットする。ただし、複合ＬＰＦ１１７は、カットする高周波成分に応じた特徴を参照信号の低周波成分に付加する。ＨＰＡモデリング部１１６から出力される参照信号が、減衰器１１４から出力されるフィードバック信号と同じであれば、参照信号の低周波成分にはフィードバック信号と同じ特徴が付加されることになる。
【００４２】
減算器１１８は、トレーニング中、フォワードパスの複合ＬＰＦ１１７から参照信号を取得し、フィードバックパスの複合ＬＰＦ１１５からフィードバック信号を取得する。すると、減算器１１８は、参照信号からフィードバック信号を引いた誤差を算出し、算出した誤差を示す誤差信号をＨＰＡモデリング部１１６に出力する。
【００４３】
逆モデル算出部１１９は、サンプル信号の集合に基づいてＨＰＡモデリング部１１６がモデルを更新し終えると、モデルが示す電力増幅器１１３の非線形性とは逆の非線形性を表すための補償係数を算出する。例えば、逆モデル算出部１１９は、モデルが示す関数の逆関数に相当する多項式に含まれる補償係数を算出する。モデルが電力増幅器１１３の非線形性を正確に表している場合、その逆の非線形性は理想的な歪補償を表している。
【００４４】
モデルの定義から逆モデルを直接的に求めることが容易である場合、逆モデル算出部１１９は、ＨＰＡモデリング部１１６からモデルを示す情報（例えば、多項式の係数）を取得して逆モデルを算出してもよい。一方、モデルの定義から逆モデルを直接的に求めることが容易でない場合、逆モデル算出部１１９は、後述するように、当該モデルを適用して変換されたサンプル信号に基づいて、間接的に逆モデルを算出してもよい。そして、逆モデル算出部１１９は、逆モデルとして算出した補償係数をＤＰＤ１１２にコピーする。
【００４５】
上記の補償係数の学習方法は、モデル−インバース法と呼ばれることがある。モデル−インバース法では、補償係数の学習１回毎に、モデルを算出する第１フェーズとモデルから逆モデルを算出する第２フェーズとが実行される。第１フェーズでは、ＨＰＡモデリング部１１６が所定数のサンプル信号に対応する誤差信号に基づいて、全体の誤差が最小になるようにモデルを更新する。モデルを更新し終えて第１フェーズが完了すると、第２フェーズでは、逆モデル算出部１１９が逆モデルを算出する。
【００４６】
なお、減衰器１１４、複合ＬＰＦ１１５，１１７、ＨＰＡモデリング部１１６、減算器１１８および逆モデル算出部１１９は、トレーニング中のみ動作させ、無線送信装置１００が無線受信装置２００と無線通信を行う間は停止しておいてもよい。
【００４７】
上記のように、逆モデル算出部１１９が逆モデルを算出する方法としては、モデルの定義から直接的に算出する方法と間接的に算出する方法とが考えられる。次に、逆モデルを間接的に算出する場合の逆モデル算出部１１９の実装例を説明する。
【００４８】
図５は、無線送信装置の例を示す他のブロック図である。
逆モデル算出部１１９は、トレーニングＤＰＤ１２１および減算器１２２を有する。この実装例では、第２フェーズの間もＤＰＤ１１２にサンプル信号の集合が入力される。第２フェーズで使用するサンプル信号の集合は第１フェーズと異なっていてもよい。
【００４９】
トレーニングＤＰＤ１２１は、第２フェーズの間、ＤＰＤ１１２と同様の歪補償を実行することで補償係数を学習する。具体的には、トレーニングＤＰＤ１２１は、第２フェーズの開始時点で、ＤＰＤ１１２が保持するものと同じ補償係数を保持している。トレーニングＤＰＤ１２１は、ＨＰＡモデリング部１１６から出力され複合ＬＰＦ１１７に入力される前の参照信号を、理想フィードバック信号として取得する。理想フィードバック信号は、フィードバックパスで生じる歪を含まない。このため、第１フェーズで算出したモデルが電力増幅器１１３の非線形性を正確に表している場合、理想フィードバック信号は、電力増幅器１１３から取得されるフィードバック信号よりも精度が高いと言える。
【００５０】
すると、トレーニングＤＰＤ１２１は、補償係数を用いて理想フィードバック信号に対して歪補償を行い、歪補償後の理想フィードバック信号を減算器１２２に出力する。トレーニングＤＰＤ１２１は、電力増幅器１１３のモデルを適用したサンプル信号に対して歪補償を行っているため、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。
【００５１】
また、トレーニングＤＰＤ１２１は、減算器１２２から誤差信号を取得し、誤差信号に基づいて補償係数を更新する。例えば、トレーニングＤＰＤ１２１は、歪補償後のサンプル信号と歪補償後の理想フィードバック信号との間の誤差ができる限り小さくなる（誤差がゼロに近付く）ように、多項式に含まれる補償係数を更新する。補償係数の算出には、最小二乗法などの統計的手法を用いることができる。トレーニングＤＰＤ１２１は、第２フェーズの最後に、更新した補償係数をＤＰＤ１１２にコピーする。
【００５２】
減算器１２２は、第２フェーズの間、トレーニングＤＰＤ１２１から歪補償が行われた理想フィードバック信号を取得し、当該理想フィードバック信号と対応するように、ＤＰＤ１１２から歪補償が行われたサンプル信号を取得する。サンプル信号と理想フィードバック信号のタイミングを合わせるため、ＤＰＤ１１２と減算器１２２との間にバッファメモリを設けてもよい。減算器１２２は、サンプル信号から理想フィードバック信号を引いた誤差を算出し、誤差を示す誤差信号をトレーニングＤＰＤ１２１に出力する。
【００５３】
図６は、無線送信装置における信号の流れの例を示す図である。
第１フェーズにおいて、ＤＰＤ１１２にＮ個のサンプル信号として信号ｘ（ｎ）が入力されるとする（ｎは１以上Ｎ以下の整数）。ＤＰＤ１１２は、ｘ（ｎ）に補償係数を適用して信号ｚ（ｎ）を出力する。電力増幅器１１３は、ｚ（ｎ）を増幅して信号ｙ（ｎ）を出力する。電力増幅器１１３の増幅特性を線形化したときの理想的な増幅率をＧとする。減衰器１１４は、ｙ（ｎ）の振幅を１／Ｇに減衰して信号ｙ（ｎ）／Ｇを出力する。複合ＬＰＦ１１５は、ｙ（ｎ）／Ｇの帯域幅を制限して信号ｙFB（ｎ）を出力する。
【００５４】
また、フィードバックパスの動作と並列に、ＨＰＡモデリング部１１６は、ｚ（ｎ）にモデルを適用して信号ｙ*FB（ｎ）を出力する。複合ＬＰＦ１１７は、ｙ*FB（ｎ）の帯域幅を制限して信号ｙ＾FB（ｎ）を出力する。減算器１１８は、ｙ＾FB（ｎ）とｙFB（ｎ）の誤差を算出して信号ε（ｎ）を出力する。ＨＰＡモデリング部１１６は、Ｎ個のサンプル信号分のε（ｎ）から、全体の誤差が最小になるようにモデルを更新する。
【００５５】
ここで、複合ＬＰＦ１１５と複合ＬＰＦ１１７の関係について補足する。フィードバックパスで生成されるｙFB（ｎ）とフォワードパスで生成されるｙ＾FB（ｎ）とは、式（１）のように定義できる。ＬＰＦ（  ）は低周波成分をカットする関数を表す。δ（ｎ）は複合ＬＰＦ１１５を通過するときにｙFB（ｎ）に生じる歪であるシンボル間干渉（ＩＳＩ：Inter Symbol Interference）を表し、δ＾（ｎ）は複合ＬＰＦ１１７を通過するときにｙ＾FB（ｎ）に生じる歪であるシンボル間干渉を表す。
【００５６】
【数１】
2015142325.tif 000003
【００５７】
減算器１１８で算出されるε（ｎ）は、ｙ＾FB（ｎ）からｙFB（ｎ）を引いたものであり、式（２）のように定義できる。ＨＰＡモデリング部１１６によるモデル学習が良好に行われることで、理想的にはε（ｎ）がゼロに近付く。この場合、式（３）に示すように、ｙ＾FB（ｎ）とｙFB（ｎ）がほぼ一致し、δ＾（ｎ）とδ（ｎ）がほぼ一致する。すなわち、δ＾（ｎ）−δ（ｎ）はゼロに近付く。このように、フィードバックパスに複合ＬＰＦ１１５を設け、フォワードパスに複合ＬＰＦ１１５と対応する複合ＬＰＦ１１７を設けることで、複合ＬＰＦ１１５，１１７で生じるシンボル間干渉を相殺できる。理想的には、ＨＰＡモデリング部１１６はシンボル間干渉を無視することが可能となる。
【００５８】
【数２】
2015142325.tif 000004
【００５９】
【数３】
2015142325.tif 000005
【００６０】
第２フェーズにおいて、ＤＰＤ１１２にＮ個のサンプル信号として第１フェーズと同一または異なるｘ（ｎ）が入力されるとする。ＤＰＤ１１２は、ｘ（ｎ）に補償係数を適用してｚ（ｎ）を出力する。ＨＰＡモデリング部１１６は、ｚ（ｎ）に第１フェーズで更新したモデルを適用してｙ*FB（ｎ）を出力する。ただし、第１フェーズにおいてｚ（ｎ）をバッファメモリに保存しておき、第２フェーズではＤＰＤ１１２にｘ（ｎ）を入力する代わりにバッファメモリに保存されたｚ（ｎ）を利用するようにしてもよい。
【００６１】
トレーニングＤＰＤ１２１は、第１フェーズが開始された時点においてＤＰＤ１１２と同じ補償係数を有している。トレーニングＤＰＤ１２１は、ｙ*FB（ｎ）に補償係数を適用して信号ｚ＾（ｎ）を出力する。減算器１２２は、ｚ（ｎ）とｚ＾（ｎ）の誤差を算出して信号ε*（ｎ）を出力する。トレーニングＤＰＤ１２１は、Ｎ個のサンプル信号分のε*（ｎ）から、全体の誤差が最小になるように補償係数を更新する。そして、トレーニングＤＰＤ１２１は、更新した補償係数をＤＰＤ１１２にコピーする。
【００６２】
ここで、トレーニングＤＰＤ１２１による補償係数の算出について補足する。ＤＰＤ１１２は、電力増幅器１１３におけるメモリ効果を考慮した多項式を用いて、ｘ（ｎ）をｚ（ｎ）に変換することができる。例えば、式（４）に示すように、ｚ（ｎ）はａkq・ｘ（ｎ−ｑ）・｜ｘ（ｎ−ｑ）｜k-1という項の和として定義される。ｋは１以上Ｋ以下の整数であり、ｑは０以上Ｑ以下の整数である（Ｋ，Ｑは所定の整数）。
【００６３】
ｚ（ｎ）を示す多項式は、直近のＱ＋１個の入力信号に対応する変数を含む。この多項式はＫ次の多項式であり、Ｑ＋１個の入力信号それぞれについて第１次から第Ｋ次までの項を含む。ａkqは各項の重みを示す補償係数であり、多項式はＫ×（Ｑ＋１）個の補償係数を含んでいる。すなわち、多項式は最新の入力信号であるｘ（ｎ）について、ａ10・ｘ（ｎ），ａ20・ｘ（ｎ）・｜ｘ（ｎ）｜，ａ30・ｘ（ｎ）・｜ｘ（ｎ）｜2，…，ａK0・ｘ（ｎ）・｜ｘ（ｎ）｜K-1という項を含む。また、多項式はＱ個前の入力信号であるｘ（ｎ−Ｑ）について、ａ1Q・ｘ（ｎ−Ｑ），ａ2Q・ｘ（ｎ−Ｑ）・｜ｘ（ｎ−Ｑ）｜，…，ａKQ・ｘ（ｎ−Ｑ）・｜ｘ（ｎ−Ｑ）｜K-1という項を含む。
【００６４】
トレーニングＤＰＤ１２１は、ＤＰＤ１１２と同様の多項式を用いて、ｙ*FB（ｎ）をｚ＾（ｎ）に変換することができる。例えば、式（４）に示すように、ｚ＾（ｎ）はａkq・ｙ*FB（ｎ−ｑ）・｜ｙ*FB（ｎ−ｑ）｜k-1という項の和として定義される。この多項式は、ｚ（ｎ）を示す多項式と同じＫ×（Ｑ＋１）個の補償係数を含んでいる。
【００６５】
【数４】
2015142325.tif 000006
【００６６】
式（５）に示すように、減算器１２２が出力するε*（ｎ）は、ｚ（ｎ）とｚ＾（ｎ）の間の誤差として定義される。式（４）と式（５）から、ｚ（ｎ）は式（６）のように定義されることになる。トレーニングＤＰＤ１２１は、例えば、最小二乗法などの統計的手法を用いて、ε*（ｎ）の二乗和が最小になるようなａkqを算出する。このとき、ｙ*FB（ｎ−ｑ），ｙ*FB（ｎ−ｑ）・｜ｙ*FB（ｎ−ｑ）｜，ｙ*FB（ｎ−ｑ）・｜ｙ*FB（ｎ−ｑ）｜2，…，ｙ*FB（ｎ−ｑ）・｜ｙ*FB（ｎ−ｑ）｜K-1という次数の異なる項目は、互いに異なる独立変数として取り扱って重回帰分析を行えばよい。
【００６７】
【数５】
2015142325.tif 000007
【００６８】
【数６】
2015142325.tif 000008
【００６９】
ｎ＝０，１，…，Ｎ−１を式（６）に代入したものは、式（７）に示すように行列形式でまとめて表現することができる。Ｚはｚ（ｎ）を列挙したＮ行の列ベクトルであり、Ａは補償係数を列挙したＫ×（Ｑ＋１）行の列ベクトルであり、ε*はε*（ｎ）を列挙したＮ行の列ベクトルである。ＹはＮ行Ｋ×（Ｑ＋１）列の行列である。ＹはＫ×（Ｑ＋１）個の列ベクトルＹkqに分解することができ、Ｙkqはあるｋ，ｑについてｙ*FB（ｎ−ｑ）・｜ｙ*FB（ｎ−ｑ）｜k-1を列挙したＮ行の列ベクトルである。なお、最小二乗法によってε*を最小化する場合、Ａは式（８）のように解くことができる。
【００７０】
【数７】
2015142325.tif 000009
【００７１】
【数８】
2015142325.tif 000010
【００７２】
次に、複合ＬＰＦ１１５，１１７の信号処理について説明する。
図７は、複合ＬＰＦの例を示すブロック図である。
複合ＬＰＦ１１５は、ＬＰＦ１３１，１３５、減算器１３２、包絡線検波器１３３および加算器１３４を有する。複合ＬＰＦ１１７も複合ＬＰＦ１１５と同様の構造を有する。ただし、複合ＬＰＦ１１５はｙ（ｎ）／Ｇを取得してｙFB（ｎ）を出力するのに対し、複合ＬＰＦ１１７はｙ*FB（ｎ）を取得してｙ＾FB（ｎ）を出力する。
【００７３】
ＬＰＦ１３１は、減衰器１１４からフィードバック信号としてｙ（ｎ）／Ｇを取得する。すると、ＬＰＦ１３１は、フィードバック信号のうち所定の周波数以下の低周波成分を通過させそれ以外の高周波成分をカットすることで、フィードバック信号の帯域幅を制限する。ただし、複合ＬＰＦ１１５は、帯域通過フィルタ（ＢＰＦ：Band Pass Filter）などの他の種類のフィルタを用いて、帯域制限を行ってもよい。
【００７４】
減算器１３２は、ＬＰＦ１３１に入力されるフィードバック信号から、ＬＰＦ１３１によって帯域幅が制限されたフィードバック信号を引く。これにより、元のフィードバック信号に含まれる高周波成分を抽出することができる。ただし、複合ＬＰＦ１１５は、他の方法によってフィードバック信号の高周波成分を抽出してもよい。
【００７５】
包絡線検波器１３３は、減算器１３２が抽出した高周波数帯の信号を、所定の変換方法に従って、ＬＰＦ１３１，１３５を通過することができる低周波数帯の信号に変換する非線形変換部の一例である。包絡線検波器１３３は、減算器１３２が抽出した信号の包絡線を検出し、減算器１３２が抽出した信号より周波数の低い信号を生成する。
【００７６】
包絡線検波器１３３が取得する高周波数帯の信号と包絡線検波器１３３が生成する低周波数帯の信号との間には相関がある。すなわち、異なる特徴をもつ高周波数帯の信号は、異なる特徴をもつ低周波数帯の信号に変換される。ただし、複合ＬＰＦ１１５は、包絡線検波以外の方法で、高周波数帯の信号を低周波数帯の信号に変換してもよい。例えば、非線形変換部として、各信号の絶対値を算出する絶対値関数を用いることもできる。なお、周波数スペクトルをそのまま高周波数帯から低周波数帯にシフトする周波数シフタと比べて、包絡線検波器や絶対値関数の方が、回路の規模や複雑性を低減できる。
【００７７】
加算器１３４は、ＬＰＦ１３１を通過したフィードバック信号に、包絡線検波器１３３が生成した信号を合成する。これにより、ＬＰＦ１３１によってカットされた高周波成分に応じた特徴が、ＬＰＦ１３１，１３５を通過する低周波成分に付加される。
【００７８】
ＬＰＦ１３５は、信号合成によって生じた高周波帯への漏洩電力をカットする。ＬＰＦ１３５の通過帯域は、ＬＰＦ１３１の通過帯域と同一でよい。ただし、信号合成によって生じる漏洩電力が十分に小さい場合は、ＬＰＦ１３５を省略してもよい。
【００７９】
図８は、複合ＬＰＦにおける周波数スペクトルの変化例を示す図である。
ここでは、負の周波数も考慮し、正負対称の周波数スペクトルを記載している。減衰器１１４が出力する信号ｓ1の周波数スペクトルには、データ通信に用いられる所望の周波数帯域の外に相互変調歪（ＩＭＤ：Inter Modulation Distortion）が含まれている。複合ＬＰＦ１１５を通過する通過帯域は、周波数の絶対値が閾値以下であって、データ通信に用いられる所望の周波数帯域よりも広い周波数帯域に設定されている。ここでは、通過帯域に含まれる相互変調歪を低周波ＩＭＤと呼ぶことがあり、複合ＬＰＦ１１５によってカットされる遮断帯域に含まれる相互変調歪を高周波ＩＭＤと呼ぶことがある。
【００８０】
複合ＬＰＦ１１５は、信号ｓ1から、低周波ＩＭＤを含む通過帯域の信号ｓ2と、高周波ＩＭＤを含む遮断帯域の信号ｓ3とを抽出する。複合ＬＰＦ１１５は、抽出した信号ｓ3を、信号ｓ3の周波数スペクトルと相関のある通過帯域の信号ｓ4に変換する。そして、複合ＬＰＦ１１５は、信号ｓ2に信号ｓ4を合成して信号ｓ5を生成する。複合ＬＰＦ１１７でも、参照信号に対して複合ＬＰＦ１１５と同様の処理が実行される。
【００８１】
ＨＰＡモデリング部１１６のモデルが収束する前は、フィードバック信号と参照信号との間に大きな誤差がある。このとき、帯域制限されたフィードバック信号および参照信号には低周波ＩＭＤに加えて高周波ＩＭＤに応じた特徴も付加されているため、ＨＰＡモデリング部１１６は高周波ＩＭＤの違いも考慮してモデルを更新することになる。一方、モデルが収束すると、フィードバック信号と参照信号との間の誤差はゼロに近くなる。このとき、フィードバック信号に付加された高周波ＩＭＤに応じた特徴と参照信号に付加された高周波ＩＭＤに応じた特徴とが相殺されるため、複合ＬＰＦ１１５，１１７による処理はＨＰＡモデリング部１１６に影響を与えなくなる。このように、複合ＬＰＦ１１５，１１７を挿入することで、ＨＰＡモデリング部１１６のモデルの精度が向上する。
【００８２】
次に、ＤＰＤ１１２のトレーニングの手順について説明する。
図９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）無線送信装置１００は、ＤＰＤ１１２へのサンプル信号の入力を開始する。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。ＤＰＤ１１２は、入力されたサンプル信号それぞれに対して歪補償を行う。電力増幅器１１３は、歪補償が行われたサンプル信号それぞれを増幅する。減衰器１１４は、電力増幅器１１３の出力を所定の減衰率で減衰してフィードバック信号を生成する。
【００８３】
（Ｓ２）第１フェーズとして、ＨＰＡモデリング部１１６は電力増幅器１１３のモデルを算出する。第１フェーズは、以下のステップＳ２１〜Ｓ２４の処理を含む。
（Ｓ２１）複合ＬＰＦ１１５は、減衰器１１４から取得したフィードバック信号の帯域幅を制限する。このとき、複合ＬＰＦ１１５は、遮断帯域（高周波帯域）に含まれる高周波ＩＭＤに応じた特徴を通過帯域（低周波帯域）の信号に付加する。
【００８４】
（Ｓ２２）ＨＰＡモデリング部１１６は、ＤＰＤ１１２から取得したサンプル信号に対して、ＨＰＡモデリング部１１６が現在保持するモデルを適用して参照信号を生成する。
（Ｓ２３）複合ＬＰＦ１１７は、ＨＰＡモデリング部１１６から取得した参照信号の帯域幅を制限する。このとき、複合ＬＰＦ１１７は、遮断帯域（高周波帯域）に含まれる高周波ＩＭＤに応じた特徴を通過帯域（低周波帯域）の信号に付加する。
【００８５】
（Ｓ２４）減算器１１８は、複合ＬＰＦ１１７から帯域幅が制限された参照信号を取得し、複合ＬＰＦ１１５から帯域幅が制限されたフィードバック信号を取得する。減算器１１８は、取得した参照信号と取得したフィードバック信号との間の誤差を示す誤差信号を生成する。以上のフィードバック信号の生成、参照信号の生成および誤差信号の生成は、第１フェーズで使用するサンプル信号の数分（Ｎ回）実行される。ＨＰＡモデリング部１１６は、Ｎ個の誤差信号および最小二乗平均アルゴリズムなどの統計的手法を用いて、全体の誤差が最小になるように電力増幅器１１３のモデルを更新する。
【００８６】
（Ｓ３）第２フェーズとして、トレーニングＤＰＤ１２１は上記モデルの逆モデルを示す補償係数を算出する。第２フェーズは、以下のステップＳ３１〜Ｓ３３の処理を含む。
（Ｓ３１）ＨＰＡモデリング部１１６は、ＤＰＤ１１２から取得したサンプル信号に対して、第１フェーズで更新したモデルを適用して理想フィードバック信号を生成する。
【００８７】
（Ｓ３２）トレーニングＤＰＤ１２１は、ＨＰＡモデリング部１１６から取得した理想フィードバック信号に対して、トレーニングＤＰＤ１２１が現在保持する補償係数（ＤＰＤ１１２が現在使用する補償係数と同じもの）を適用して歪補償を行う。
【００８８】
（Ｓ３３）減算器１２２は、ＤＰＤ１１２から歪補償が行われたサンプル信号を取得し、トレーニングＤＰＤ１２１から歪補償が行われた理想フィードバック信号を取得する。減算器１２２は、取得したサンプル信号と取得した理想フィードバック信号との間の誤差を示す誤差信号を生成する。以上の理想フィードバック信号の生成や誤差信号の生成は、第２フェーズで使用するサンプル信号の数分（Ｎ回）実行される。トレーニングＤＰＤ１２１は、Ｎ個の誤差信号および最小二乗法などの統計的手法を用いて、全体の誤差が最小になるようにトレーニングＤＰＤ１２１がもつ補償係数を更新する。
【００８９】
（Ｓ４）トレーニングＤＰＤ１２１は、補償係数をＤＰＤ１１２にコピーする。
（Ｓ５）無線送信装置１００は、トレーニングの終了条件が具備されたか判断する。トレーニングの終了条件としては、例えば、ステップＳ１〜Ｓ４の学習を所定回数繰り返したことなどの回数条件や、減算器１２２で算出される誤差が閾値以下になったことなどの品質条件が挙げられる。トレーニングの終了条件を具備した場合はＤＰＤトレーニングが終了し、具備していない場合はステップＳ１に処理が進む。
【００９０】
図１０は、帯域フィルタリングの手順例を示すフローチャートである。
この帯域フィルタリングは、上記のステップＳ２１において複合ＬＰＦ１１５によって実行され、また、上記のステップＳ２３において複合ＬＰＦ１１７によって実行される。以下では、複合ＬＰＦ１１５が実行するものとして帯域フィルタリングを説明する。
【００９１】
（Ｓ６１）ＬＰＦ１３１は、複合ＬＰＦ１１５に入力された信号ｓ1（フィードバック信号）から、周波数の絶対値が閾値以下である低周波帯域の信号ｓ2を抽出し、それ以外の高周波帯域の信号をカットする。ＬＰＦ１３１を通過する低周波帯域は、データ通信に用いられる所望の周波数帯域よりも広く、抑制されるべき低周波ＩＭＤを含んでいる。
【００９２】
（Ｓ６２）減算器１３２は、信号ｓ1から信号ｓ2を引くことで、ＬＰＦ１３１によってカットされた高周波帯域の信号ｓ3を抽出する。減算器１３２から出力される高周波帯域の信号ｓ3は、抑制されるべき高周波ＩＭＤを含んでいる。
【００９３】
（Ｓ６３）包絡線検波器１３３は、高周波帯域の信号ｓ3を、信号ｓ3の周波数スペクトルと相関のある低周波帯域の信号ｓ4に変換する。この高周波数帯域から低周波数帯域への信号変換は非線形変換である。複合ＬＰＦ１１５は、包絡線検波器１３３に代えて、絶対値関数などの他の種類の非線形変換部を備えていてもよい。
【００９４】
（Ｓ６４）加算器１３４は、信号ｓ3から変換された低周波帯域の信号ｓ4を、ＬＰＦ１３１が抽出した信号ｓ2に合成して信号ｓ5を生成する（例えば、信号ｓ2を示す複素数と信号ｓ4を示す複素数とを加算する）。これにより、ＬＰＦ１３１によってカットされる高周波ＩＭＤの特徴が、複合ＬＰＦ１１５を通過する信号ｓ5に反映される。
【００９５】
（Ｓ６５）ＬＰＦ１３５は、信号ｓ5から高周波帯域の信号をカットする。ＬＰＦ１３５を通過する周波数帯域はＬＰＦ１３１と同じでよい。
図１１は、周波数スペクトルの例を示すグラフである。
【００９６】
この周波数スペクトルのグラフは、電力増幅器１１３の出力信号のシミュレーション結果を示している。ここでは、フィードバックパスおよびフォワードパスに、ＬＰＦも複合ＬＰＦも設けなかった場合（ＬＰＦなし）、単純なＬＰＦを設けた場合（ＬＰＦ）、複合ＬＰＦを設けた場合（複合ＬＰＦ）の３通りについてシミュレーションを行っている。
【００９７】
「ＬＰＦなし」では、隣接周波数帯域に現れる相互変調歪が３通りの中で最も小さい。しかし、フィードバック信号の帯域幅を制限しないと、ＡＤＣなどの信号処理ユニットの負荷や要求される信号処理能力が大きくなってしまう。「ＬＰＦ」では、フィードバック信号の帯域幅を制限できるものの、隣接周波数帯域に現れる相互変調歪が非常に大きくなっている。これに対し、「複合ＬＰＦ」では、フィードバック信号の帯域幅を制限しつつ、隣接周波数帯域に現れる相互変調歪を「ＬＰＦ」の場合よりも抑制できている。
【００９８】
図１２は、隣接チャネル漏洩電力比の例を示すグラフである。
この隣接チャネル漏洩電力比（ＡＣＬＲ：Adjacent Channel Leakage Ratio）のグラフは、電力増幅器１１３の出力信号のシミュレーション結果を示している。ここでは、フィードバックパスおよびフォワードパスに、単純なＬＰＦを設けた場合（ＬＰＦ）、複合ＬＰＦを設けた場合（複合ＬＰＦ）の２通りについてシミュレーションを行っている。
【００９９】
シミュレーション結果によれば、ＬＰＦを通過する通過帯域の幅を４０ＭＨｚ以上に広げた場合、「ＬＰＦ」の場合も「複合ＬＰＦ」の場合もＡＣＬＲに差はない。一方、通過帯域の幅を４０ＭＨｚ未満に制限すると、「複合ＬＰＦ」の場合の方が「ＬＰＦ」の場合よりもＡＣＬＲが小さく、通過帯域が狭いほど両者の差が大きくなる。例えば、通過帯域の幅を１５ＭＨｚ程度に制限した場合、「ＬＰＦ」ではＡＣＬＲが約−５６ｄＢｃであるのに対し、「複合ＬＰＦ」ではＡＣＬＲが約−５８ｄＢｃに抑制される。
【０１００】
第２の実施の形態の無線送信装置１００によれば、電力増幅器１１３から減算器１１８へフィードバックされるフィードバック信号の帯域幅がＬＰＦを用いて制限される。よって、無線送信装置１００の負荷を削減でき、また、ＡＤＣなどの各種の信号処理ユニットのコストを抑えることができる。また、無線送信装置１００によれば、フィードバック信号および参照信号それぞれについて、ＬＰＦによってカットされる高周波成分に応じて、ＬＰＦを通過する低周波成分が変形される。よって、ＨＰＡモデリング部１１６は、帯域幅が制限されても高周波ＩＭＤを考慮して電力増幅器１１３のモデルを算出することができ、トレーニングＤＰＤ１２１で算出される補償係数の精度を向上させることができる。その結果、電力増幅器１１３による隣接チャネルへの電力漏洩を削減できる。
【符号の説明】
【０１０１】
２  電力増幅器
１０  歪補償装置
１１  プリディストータ
１２  帯域制限部
１３  学習部
１４，１５  周波数帯域
【図１】
2015142325.tif 000011
【図２】
2015142325.tif 000012
【図３】
2015142325.tif 000013
【図４】
2015142325.tif 000014
【図５】
2015142325.tif 000015
【図６】
2015142325.tif 000016
【図７】
2015142325.tif 000017
【図８】
2015142325.tif 000018
【図９】
2015142325.tif 000019
【図１０】
2015142325.tif 000020
【図１１】
2015142325.tif 000021
【図１２】
2015142325.tif 000022