(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション装置がプリディストーション係数の推定に利用されるサンプルの有効性を判別する方法において、
前記電力増幅器に入力される入力信号から一定個数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを獲得する過程と、
前記入力サンプルをサイズ（Magnitude）に基づいて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて前記入力サンプルの有効性を判断する過程と、及び、
前記入力サンプルが有効な場合、有効な前記入力サンプルを前記プリディストーション係数を推定するプリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルとして決定する過程と、
を含み、
前記複数のグループは、
サンプルのサイズが下限しきい値以下であり、上限しきい値以上であるサンプルが分類されている第１のグループと、
前記下限しきい値と前記上限しきい値との間の区間をサイズに応じて分割した複数の第２のグループと、
を含み、
前記有効性を判断する過程は、
前記第１のグループに属する入力サンプルの数が一定以下であり、前記複数の第２のグループのそれぞれのサンプルの数が予め設定された比率の範囲内にある場合、前記入力サンプルを有効なサンプルとして判断するサンプルの有効性判別方法。
【請求項２】
前記入力サンプルが有効でない場合、前記入力信号から一定個数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを再度獲得して有効性を判断する過程と、及び、
前記入力サンプルが有効であると判断するまで前記入力サンプルを再度獲得して有効性
を判断する過程を繰り返し実行する過程と、
を含む請求項１に記載のサンプルの有効性判別方法。
【請求項３】
電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション係数の推定に利用するサンプルの有効性を判別する装置において、
前記電力増幅器に入力される入力信号から一定個数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを取得する入力部と、
前記入力サンプルをサイズ（Magnitude）に基づいて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて前記入力サンプルが前記電力増幅器の非線形性を補償するために有効であるか否かを判断するサンプルの有効性判別部と、及び、
前記入力サンプルが有効な場合、有効な前記入力サンプルを前記プリディストーション係数を推定するプリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルとして決定するサンプル決定部と、
を含み、
前記複数のグループは、
サンプルのサイズが下限しきい値以下であり、上限しきい値以上であるサンプルが分類されている第１のグループと、及び、
前記下限しきい値と前記上限しきい値との間の区間をサイズに応じて分割した複数の第２のグループと、
を含み、
前記サンプルの有効性判別部は、
前記第１のグループに属するサンプルの数が一定以下であり、前記複数の第２のグループのそれぞれのサンプルの数が予め設定された比率の範囲内にある場合、前記入力サンプルを有効なサンプルとして判断するサンプルの有効性判別装置。
【請求項４】
前記サンプルの有効性判別部は、
前記入力サンプルが有効でないと判断した場合、前記入力サンプルのうちの少なくとも一部が更新された入力サンプルを前記入力信号から獲得した後に、前記更新された入力サンプルが前記電力増幅器の非線形性を補償するために有効であるか否かを判断することを特徴とする請求項３に記載のサンプルの有効性判別装置。
【請求項５】
前記サンプルの有効性判別部は、
前記入力サンプルが有効でないと判断した場合、前記入力サンプルの一部を削除し、削除された数だけ連続するサンプルを前記入力信号から獲得して入力された追加の入力サンプルを前記複数のグループに分類することを特徴とする請求項３に記載のサンプルの有効性判別装置。
【請求項６】
前記サンプルの有効性判別部は、
前記入力サンプルのうち、最初Ｍ（ＭはＮ以下の自然数）個のサンプルを削除することを特徴とする請求項５に記載のサンプルの有効性判別装置。
【請求項７】
前記サンプルの有効性判別部は、
前記入力サンプルが同じサイズで一定区間持続されている場合、前記入力サンプルが有効でないと判断することを特徴とする請求項３に記載のサンプルの有効性判別装置。
【請求項８】
前記サンプルの有効性判別部は、
前記入力サンプルの平均及び分散を用いて前記入力サンプルの有効性を判断することを特徴とする請求項３に記載のサンプルの有効性判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施例は、電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション装置において、メモリに保存されたサンプルがデジタル・プリディストーション係数を安定的に推定するための有効なサンプルであるか否かを判断できる装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この部分に記述された内容は、単に本実施例の背景情報を提供するに留まり、従来技術を構成するものではない。
【０００３】
通信システムにおける電力増幅器は、信号を送信するために不可欠な部品である。一般的に、電力増幅器は、信号の品質、及び隣接する帯域干渉を考慮し、非線形特性が多く見られる飽和領域で駆動できず、線形特性で動作する低電力下で駆動する。しかし、電力増幅器が飽和電力よりも低い電力で駆動すると、１０〜２０％程度の低い効率を有するという問題点がある。
【０００４】
電力増幅器の効率を改善するための線形化技術の一つであるデジタル・プリディストーション（Digital Pre-Distortion：DPD）は、シンプルな構造と低コストで具現可能な点で非常に効果的技術として注目されている。具体的には、デジタル・プリディストーションは、非線形電力増幅器の逆関数に対応するデジタル・プリディストーション特性を見つけ、デジタル段に具現することで、非線形電力増幅器を線形化する。
【０００５】
電力増幅器の特性は、時間、消費電力、および温度に応じて変化するため、非線形特性を持続的に追跡し、対応する逆関数を見つけなければならない。このため、デジタル・プリディストーション装置は、伝送信号及び電力増幅器の出力信号からプリディストーションのためのプリディストーションパラメータを計算する。
【０００６】
このとき、デジタルプリディストーション装置は、伝送信号から取得した複数のサンプルを利用してプリディストーションパラメータを計算するところ、正確なプリディストーションパラメータを獲得するためには、多様な信号のサイズを有する十分な数のサンプルが必要である。しかし、多くの数のサンプルを収集すればするほど、これらを格納するための大容量メモリを必要とし、ハードウェアの負荷が増加してコストも増加するという問題が発生する。
【０００７】
たとえ大容量メモリを利用して十分な数のサンプルを収集したとしても適切ではないサンプルが含まれている場合は、プリディストーション特性を見つけるにおいて誤差が大きくなり、正確なプリディストーション係数を求めることができない。たとえば、時分割複信（TDD：Time Division Duplex）信号の場合、信号がないサンプルまで含まれる危険性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の実施例は、電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション装置において、低容量のメモリでもプリディストーション係数を正確に推定し、効率的に電力増幅器の非線形性を補償することができるデジタルプリディストーション装置のためのサンプル有効性の判別方法及び装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の実施例によると、電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション装置がプリディストーション係数の推定に利用するサンプルの有効性を判別する方法において、電力増幅器に入力される入力信号から一定個数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを獲得する過程と、入力サンプルをサイズ（Magnitude）に基づいて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて入力サンプルの有効性を判断する過程、及び入力サンプルが有効な場合、有効な入力サンプルをプリディストーション係数を推定するプリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルとして決定する過程と、を含むサンプルの有効性判別方法を提供する。
【００１０】
本発明の実施例によると、電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーション係数の推定に利用するサンプルの有効性を判別する装置において、電力増幅器に入力される入力信号から一定数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを取得する入力部と、入力サンプルをサイズ（Magnitude）に基づいて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて入力サンプルが電力増幅器の非線形性を補償するために有効か否かを判断するサンプル有効性判別部、及び入力サンプルが有効な場合、有効な入力サンプルをプリディストーション係数を推定するプリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルとして決定するサンプル決定部と、を含むサンプル有効性判別装置を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
以上で説明したように、本発明の実施例によると、電力増幅器の非線形性を補償するためのデジタル・プリディストーションにおいて、低容量のメモリでもプリディストーション係数を正確に推定し、効率的に電力増幅器の非線形性を補償することができる効果がある。
【００１２】
本発明の実施例によると、プリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルが有効なサンプルであることを事前に判別することで、プリディストーションに適合していないサンプルによる線形化性能の劣化を防止することができる効果がある。
【００１３】
本発明の実施例によると、低容量のメモリを利用してプリディストーション装置を具現できるので、システム全体のコストを減らし、演算の複雑さも低くしても電力増幅器の線形化性能の信頼性は向上させることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーションシステムの概略構成図である。
【００１５】
【図２】図２は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のサンプル有効性の判別方法を示すフローチャートである。
【００１６】
【図３】図３は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のサンプル有効性の判別方法についての模擬実験の結果である。
【００１７】
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【００１８】
【図５】図５は、本発明の実施例に係るマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーションシステムの概略的な構成図である。
【００１９】
【図６】図６は、本発明の実施例に係るマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置のサンプル有効性の判別方法を示すフローチャートである。
【００２０】
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の実施例によるマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本発明の実施例によるマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本実施例を添付された図面を参照して詳細に説明する。各図面の構成要素に参照符号を与える場合において、同一の構成要素については、たとえ他の図面上に表示されても、可能な限り同一の符号を有するようにしていることに留意しなければならない。また、本発明を説明するにあたり、関連した公知の構成または機能についての具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にし得ると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。
【００２２】
また、本発明の構成要素を説明するにあたり、第１、第２、Ａ、Ｂ、（ａ）、（ｂ）などの用語を用いる場合がある。このような用語は、その構成要素を他の構成要素と区別するためだけであり、その用語によって該当構成要素の本質や順番、または順序などが限定されない。明細書全体において、どの部分がどのような構成要素を「含む」、「備える」としたときに、これは特に正反対の記載がない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。また、明細書に記載された「…部」、「モジュール」などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアやソフトウェア、またはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせから具現することができる。
【００２３】
添付の図面とともに以下にて開示される詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を説明しようとするものであり、本発明が実施できる唯一の実施例を示そうとするものではない。
【００２４】
図１は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーションシステムの概略的な構成図である。
【００２５】
図１を参照すると、本実施例に係るデジタルプリディストーションシステムは、伝送モデム２００、デジタル・プリディストーション装置１００、デジタル―アナログコンバーター２１０、アナログ−デジタルコンバーター２５０、周波数アップコンバーター２２０、周波数ダウンコンバーター２４０、及び電力増幅器２３０を含む。
【００２６】
デジタル・プリディストーション装置１００は、プリディストーション補償部１１０、サンプルの有効性判別装置１２０、及びプリディストーション制御部１３０を含み、プリディストーション制御部１３０は、メモリ部１３２とプリディストーションエンジン部１３４を含む。
【００２７】
図１に示されたデジタル・プリディストーションシステムは、一実施例によるものであって、図示されたすべてのブロックが必須なコンポーネントではなく、実施例によってはいくつかのブロックが追加、変更、または削除することができる。
【００２８】
伝送モデム２００は、伝送信号、すなわち、電力増幅器２３０に入力される入力信号ｘ
（Ｎ）を生成する。プリディストーション補償部１１０は、プリディストーション係数を用いて入力信号ｘ（Ｎ）をプリディストーションする。つまり、入力信号ｘ（Ｎ）を電力増幅器２３０特性の逆関数で歪める。プリディストーション信号ｙ（Ｎ）は、デジタル―アナログコンバーター（Digital to Analog Converter）を通じてアナログ信号に変換された後に、周波数アップコンバーター（Upconverter）を通じてRF（Radio Frequency）周波数に変換された後に、電力増幅器２３０を通じて増幅される。入力信号ｘ（Ｎ）は、電力増幅器２３０の特性の逆関数に歪められるため、電力増幅器２３０の出力信号ａ（Ｎ）は、線形増幅される。
【００２９】
電力増幅器２３０は、前述したように、時間、消費電力、及び温度によって、その特性が変化するため、持続的にプリディストーション係数を更新する必要がある。つまり、電力増幅器２３０の非線形特性を持続的に追跡して逆関数を再度探さなければならない。このために、本実施例のデジタルプリディストーションシステムは、電力増幅器２３０の出力信号を再度フィードバック（Feedback）する回路を含む。
【００３０】
電力増幅器２３０の逆関数、すなわち、プリディストーション特性を見つけるために、電力増幅器２３０の入力信号と出力信号が必要である。電力増幅器２３０の入力信号及び出力信号は、プリディストーション制御部１３０のメモリ部１３２に保存される。また、メモリ部１３２には、入力信号及び出力信号のサンプルが保存される。
【００３１】
プリディストーション制御部１３０のプリディストーションエンジン部１３４は、プロセッサを利用して電力増幅器２３０の入力信号及び出力信号からプリディストーション特性を見つけるための演算を実行することで、プリディストーション係数を推定する。つまり、電力増幅器２３０の入力信号対比の出力信号の非線形歪みの程度を確認し、電力増幅器２３０に対する線形特性を改善させるためのプリディストーション係数を推定する。
【００３２】
具体的には、プリディストーションエンジン部１３４は、プリディストーションアルゴリズムを利用してプリディストーション係数を計算ないし推定することができる。ここで、プリディストーションアルゴリズムは、入出力信号を利用して変化する信号に応じ、継続的にプリディストーション係数を更新する適応型アルゴリズムを含む。
【００３３】
本実施例では適応型アルゴリズムとして、例えばＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズム及びＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムが使用できるものの、これに限定されるのではなく、その他様々な適応型アルゴリズムが利用できる。
【００３４】
プリディストーションエンジン部１３４は、メモリ部１３２に格納されたサンプルに対して適応型アルゴリズムを適用し、プリディストーション係数を繰り返し更新することで、最終的なプリディストーション係数に収束するまで動作することができる。最終的な収束値はプリディストーション係数と推定され、プリディストーション補償部１１０に適用される。
【００３５】
プリディストーション補償部１１０は、プリディストーションエンジン部１３４で推定されたプリディストーション係数を用いて電力増幅器２３０に入力される入力信号をプリディストーションする。ただし、電力増幅器の特性変化を追跡してプリディストーション係数を更新している間にプリディストーション補償部１１０が動作せず、入力信号ｘ（Ｎ）は、バイパス（bypass）してメモリ部１３２に格納される。
【００３６】
プリディストーションエンジン部１３４は、メモリ部１３２に格納されたサンプルの長さが長いほど、より良い特性のプリディストーション係数を算出することができ、電力増幅器２３０をより理想的に線形化することができる。ただし、サンプルの長さが長くなる
と、これを保存するために大容量のメモリが要求されるため、ハードウェアの負荷が増加してコストも増加することになるという問題がある。
【００３７】
一方、サンプルの長さが十分長いとしてもプリディストーション係数の算出に適していないサンプルが多数含まれると、反ってプリディストーション特性に誤差が大きくなり、電力増幅器２３０の線形化が適切に行われないという問題点もある。ここで、プリディストーション係数の算出に適していないサンプルとは、例えば、一定のサイズ（Magnitude）のサンプルが連続する場合として、プリディストーションの逆補償が困難になるほどサイズが大きいか、小さいかの場合と、そして、サイズが「０」である場合などを含む。
【００３８】
本実施例に係るデジタルプリディストーション装置１００は、前述した問題点を解決するために、サンプルの有効性を判断することで、少ない容量のメモリでも最適のプリディストーション係数を推定することができる。
【００３９】
サンプルの有効性判別装置１２０は、入力部（図示せず）、サンプルの有効性判別部（図示せず）、及びサンプル決定部（図示せず）を含む。
【００４０】
サンプルの有効性判別装置１２０の入力部（図示せず）は、入力信号から一定個数（Ｎ、Ｎは自然数）の入力サンプルを獲得する。サンプル有効性判別部（図示せず）は、入力サンプルをサイズ（Magnitude）に基づいて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて入力サンプルが電力増幅器２３０の非線形性を補償するために有効であるか否かを判断する。判断の結果、入力サンプルが有効な場合は、サンプル決定部（図示せず）は、有効な入力サンプルをプリディストーション係数を推定するプリディストーションアルゴリズムに入力されるサンプルとして決定し、決定されたサンプルをプリディストーション制御部１３０に転送してプリディストーション係数を更新するようにする。
【００４１】
以下、図２を参照して、サンプルの有効性判別装置１２０について具体的に説明する。
【００４２】
図２は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のサンプル有効性判断の方法を示すフローチャートである。
【００４３】
サンプルの有効性判別装置１２０は、まず、入力信号から一定数（Ｎ）の入力サンプル（ｘ（ｎ）、ｎ＝１、・・・、Ｎ）を獲得する（Ｓ２１０）。過程Ｓ２１０以降に、獲得した入力サンプルをサイズに応じて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布情報を生成する（Ｓ２２０）。分布情報に基づいて入力サンプルの有効性を判断した結果、無効と判断されると（Ｓ２３０、いいえ）、過程Ｓ２１０ないし過程Ｓ２３０を繰り返す。
【００４４】
すなわち、入力サンプルが有効でない場合、入力信号から一定数（Ｎ）の入力サンプルを再度獲得して有効性を判断し、入力サンプルが有効であると判断されるまで、入力サンプルを再度獲得して有効性を判断する過程を繰り返す。
【００４５】
図２は、過程Ｓ２１０ないし過程Ｓ２３０を順次実行することとして記載しているが、必ずしもこれに限定するものではない。つまり、図２に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することとして適用可能なので、図２は、時系列的なステップとして限定されるものではない。
【００４６】
入力サンプルが分類されている複数のグループは、サンプルのサイズが下限しきい値以下であり、上限しきい値以上であるサンプルが分類される第１のグループと、前述した下
限しきい値と上限しきい値との間の区間をサイズに応じて分割した複数の第２のグループを含む。
【００４７】
本実施例のサンプルの有効性判別装置１２０は、適切でないのサンプルを分類し、多様なサイズのサンプルを抽出するために、第１グループと第２グループのように複数のグループに入力サンプルを分類することができる。ここでは、第１グループは、無効なサンプルグループ、第２グループは、有効なサンプルのグループを意味する。
【００４８】
サンプルの有効性判別装置１２０は、第１グループに属するサンプルの数が一定比率以下であり、複数の第２のグループのそれぞれに属するサンプルの数が予め設定された比率の範囲内にある場合、前記入力サンプルを有効なサンプルとして判断することができる。
以下、[表1]を参照して例を挙げて説明する。
【００４９】
［表１］
0006523287.tif 000002
【００５０】
［表１］を参照すると、第１グループは、テーブル１を含み、第２のグループは、テーブル２〜テーブル５を含む。［表１］に記載されたテーブルの個数及び、各テーブルに対応する条件は、例示に過ぎず、必ずこれに限定されるものではなく、送信システムの環境によって異なる設定にすることができる。
【００５１】
第１のグループのテーブル１は、無効なサンプルのサイズの条件を示す。つまり、入力サンプルのサイズが「０」（サンプルのサイズが下限しきい値以下）であるか、プリディストーション逆補償が困難になるほどにサイズが大きい場合（サンプルのサイズが上限しきい値以上）を示す。
【００５２】
複数の第２のグループのテーブル２〜テーブル５は、有効なサンプルのサイズの条件を示す。複数の第２のグループは、下限しきい値（例えば、０）と上限しきい値（例えば、０．７）との間の区間をサイズに応じて分割して入力サンプルのサイズがどのように様々なサイズで分布しているかを判断するためである。
【００５３】
初期のテーブルは、すべて「０」に設定され、入力サンプルを各テーブルの条件に基づいて分類し、各テーブルに該当する入力サンプルの数が累積して保存される。
【００５４】
サンプルの有効性判別装置１２０は、１次的に第１グループのテーブル１に累積された入力サンプルの数が一定比率以下であるか否かを判断する。第１のグループに含まれるサンプルの数が一定比率以上の場合には、入力サンプルを有効でないものとして判断できる。また、サンプルの有効性判別装置１２０は、入力サンプルが同じサイズで一定区間持続する場合、入力サンプルが有効でないと判断する。
【００５５】
２次的にサンプルの有効性判別装置１２０は、複数の第２のグループのそれぞれのサンプル数が予め設定された比率の範囲（例えば、０．２５％）内であるか否かを判断する。[表１]を例に挙げて説明すると、テーブル２〜テーブル５に属する入力サンプルの数の全体入力サンプルの数（Ｎ）に対する比率がそれぞれ０．２５％以上である場合、入力サンプルは、様々なサイズに分布したものと判断することができる。
【００５６】
本実施例に係るサンプルの有効性判別装置１２０は、入力サンプルが有効でないと判断した場合、入力サンプルのうちの少なくとも一部が更新された入力サンプルを入力信号から獲得した後に、更新された入力サンプルが電力増幅器２３０の非線形性を補償するために有効であるか否かを判断することができる。これは、サンプルの有効性の判断時に実行しなければならない計算量を減らすために、入力サンプルの一部のみを削除し、残りの入力サンプルについての分布情報は、そのまま利用するものである。
【００５７】
入力サンプルが有効でないと判断した場合、実施例に基づいて入力サンプルの一部を削除し、削除された数だけ連続するサンプルを入力信号から獲得して入力された追加の入力サンプルを複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布に基づいて有効性を判断することができる。ここで、削除されたサンプルは、入力サンプルのうち、最初Ｍ（ＭはＮ以下の自然数）個の入力サンプルになる。
【００５８】
実施例にしたがい、サンプルの有効性判別装置１２０は、入力サンプルの平均及び分散を利用して入力サンプルの有効性を判断することができる。例えば、一定個数（Ｎ）の入力サンプルのサイズの平均を測定し、下限しきい値と上限しきい値の間の区間に属するか否かを判断する。入力サンプルがプリディストーション係数を推定するために、適切なサイズを有するか否か判断するためである。平均が条件を満足すると、サンプルの有効性判別装置１２０は、入力サンプルのサイズの分散（または標準偏差）を測定し、上限しきい値を超えるか否かを判断する。入力サンプルが様々なサイズを有するかを判断するためである。
【００５９】
本実施例に係るデジタルプリディストーション装置１００は、予め設定された時間周期毎にサンプルの有効性判別装置１２０及びプリディストーションエンジン部１３４の動作を活性化させる制御部（図示せず）をさらに含む。
【００６０】
図３は、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のサンプルの有効性を判断する方法の模擬実験の結果である。
【００６１】
模擬実験では、様々なサイズを有する４０００個のサンプルを見つける目的で行われた。本模擬実験は、表1に記載された値に基づいて実行されており、有効なサンプルとして決定された場合、「１」の値が出力されるように設計した。
【００６２】
図３の（１）は０〜０．２のサイズを有する２０００個のサンプル、（２）は、多様なサイズを有する１０００個のサンプル、（３）は、多様なサイズを有する２０００個のサンプル、（４）は、多様なサイズを有する３０００個のサンプル、（５）は「０」と「０．５」のサイズが繰り返される４０００個のサンプル、（６）は、サイズが「０．５」で一定の４００００個のサンプル、（７）は、多様なサイズを有する４０００個のサンプルを示す。（１）ないし（７）のサンプルのうち、プリディストーションに適したサンプルは、（７）に該当する実験結果を見ると、（７）で「１」が出力されたことがわかる。
【００６３】
図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の実施例に係るデジタルプリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【００６４】
図４Ａ及び図４Ｂは、２０ＭＨｚの帯域幅を有するＬＴＥ−ＴＤＤ信号を用いた本発明の実施例におけるスペクトル性能を示す。図４Ａ及び図４Ｂの左側のグラフは、プリディストーションに使用される４０００個のサンプルの時間に応じた包絡線のサイズを示し、右側のグラフは電力増幅器の出力スペクトルを示す。図４Ａ及び図４Ｂはディストーションを適用しない場合及びディストーションを適用した場合のスペクトルを共に図示する。図４Ａ及び図４Ｂの各スペクトルの説明は次の通りである。
【００６５】
図４Ａは、本実施例のサンプルの有効性判別のアルゴリズムを適用していない場合であり、無効なサンプルによる電力増幅器の線形化性能の劣化を確認できる。一方、図４Ｂは、本実施例のサンプルの有効性判別アルゴリズムを適用して有効なサンプルを使用した場合であり、図４Ａに比べて優れた線形化性能を表す。
【００６６】
図５は、本発明の実施例によるデュアルバンド送信機のためのデジタル・プリディストーションシステムの概略的な構成図である。
【００６７】
図５は、図２に示されたシングルバンド送信機のためのデジタル・プリディストーションシステムの構成図を複数の帯域信号に対して拡張したもので、それぞれの構成要素は、図２で説明した構成要素に対応する。図５は、デュアルバンドの場合を例示しているが、複数の帯域の場合にも同様に適用できる。
【００６８】
図５に示すように、２以上の帯域の信号に対して一つの電力増幅器３３０を使用する場合は、２以上の帯域が非線形に増幅され、各帯域の信号間に交差歪みが発生し得る。したがって、各帯域の信号を線形化するためには、自己帯域の信号のみではなく、他の帯域の信号も利用して線形化をしなければならない。したがって、マルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーションシステムでは、すべての帯域の様々なサイズのサンプルが要求される。
【００６９】
マルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置の場合、前述したシングルバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置と同じように動作するが、有効なサンプルのための条件をすべての帯域の信号が満足しなければマルチバンドプリディストーションに適したサンプルらとして判別されないという違いがある。
【００７０】
図６を参照して説明すると、次の通りである。
【００７１】
図６は、本発明の実施例によるマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置のサンプル有効性判断方法を示すフローチャートである。
【００７２】
マルチバンド信号に対するサンプルの有効性判別装置１７０は、複数個の帯域の入力信号から取得した一定個数（Ｎ）の入力サンプル（ｘ１（ｎ）及びｘ２（ｎ）、ｎ＝１、・・・、Ｎ）を獲得する（Ｓ６１０）。以後、入力サンプルをサイズに応じて複数のグループに分類し、分類された入力サンプルの分布情報を生成し（Ｓ６２０）、これに基づいて複数個の帯域の入力サンプルが電力増幅器３３０の非線形性を補償するために有効であるか否かを判断する（Ｓ６３０）。過程Ｓ６１０ないし過程Ｓ６３０は、有効なサンプルを獲得するまで繰り返し実行することができる。
【００７３】
図６は、過程Ｓ６１０ないし過程Ｓ６３０を順次実行することとして記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図６に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することとして適用可能なので、図６は、時系列的なステップとして限定されるものではない。
【００７４】
図７Ａ及び図７Ｂは、本発明の実施例によるマルチバンド送信機のためのデジタル・プリディストーション装置のスペクトル性能を示すグラフである。
【００７５】
図７Ａ及び図７Ｂは、デュアルバンド送信システムで２０ＭＨｚの帯域幅を有するＬＴＥ−ＴＤＤ信号を用いた本発明の実施例におけるスペクトル性能を示す。図７Ａ及び図７Ｂの左側のグラフは、プリディストーションに使用されている４０００個のサンプルの時間に応じた包絡線のサイズであり、右側のグラフは電力増幅器の出力スペクトルを示す。図７Ａ及び図７Ｂの各スペクトルの説明は次の通りである。
【００７６】
図７Ａは、本実施例のサンプルの有効性判別アルゴリズムを使用していない場合であり、１番目の帯域（ＢＡＮＤ１）サンプルは、有効なサンプルである一方、２番目の帯域（ＢＡＮＤ２）のサンプルは、無効なサンプルとして表示される。スペクトルを見てみると、無効なサンプルによる線形化性能の劣化を確認できる。一方、図７Ｂは、本実施例のサンプルの有効性判別アルゴリズムを適用した場合であり、有効なサンプルを使用した場合、図７Ａよりも優れた線形化性能を表す。
【００７７】
一方、図２および図６に示したフローチャートの各ステップは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータが読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取ることができるデータが格納されるすべての種類の記録装置を含む。つまり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、磁気記録媒体（例えば、ロム、フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光学的読み取り媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ディブイディなど）とキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）のような記憶媒体を含む。また、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに接続されたコンピュータシステムに分散されて分散方式でコンピュータが読み取り可能なコードが保存され、実行することができる。
【００７８】
以上の説明は、本実施例の技術思想を例示的に説明したものに過ぎないものであり、本実施例の属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、本実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲で様々な修正及び変形が可能ある。したがって、本実施例は、本実施例の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施例により、本実施例の技術思想の範囲が限定されるものではない。本実施例の保護範囲は、以下の請求の範囲によって解釈されるべきであり、その同等の範囲内にあるすべての技術思想は、本実施例の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきものである。
【符号の説明】
【００７９】
１００  デジタル・プリディストーション装置
１１０  プリディストーション補償部
１２０  サンプルの有効性判別装置
１３０  プリディストーション制御部
１３２  メモリ部
１３４  プリディストーションエンジン部
２３０  電力増幅器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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