(57)【要約】  デジタルディストーションの実施例を開示する。ここに開示する実施例には、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置のためのデータを収集する工程を備えるデジタルディストーションの方法を含み、前記データは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを有するデータレコードを含み、さらに、各レコードは、動作条件値の集合と関連付けられ、他のデータレコードからのそれぞれのレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度を有する。前記方法は、さらに、前記各レコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、少なくとも一部のデータレコードを選択する工程と、前記選択したレコードに基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程と、計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程とを備える。
2021524692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルディストーションの方法であって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置に関するデータを収集する工程であって、前記データは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを有するデータレコードを含み、さらに、動作条件値の集合と関連付けられ、各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度と関連付けられている工程と、
前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、少なくとも一部のデータレコードを選択する工程と、
前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程と、
前記計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程と
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記各データレコードの動作条件の集合は、前記無線装置が前記各データレコードを処理するために使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、送信チェーンの少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は、前記各データレコードの経過時間のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
無線装置のためのデータを収集する工程は、
１つ以上のスペクトルチャネルでデータを収集する工程であって、前記１つ以上のスペクトルチャネルが広帯域のスペクトル範囲内に位置し、前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々が、スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する工程を備える、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、
前記データレコードの各々は、特定の動作条件の集合の下で前記無線装置によって得た１つ以上のサンプルを含む、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記データレコードの各々は、レコード行列データ構造の別個の列に保持される、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、
前記各データレコードに関する前記多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって前記データレコードの少なくとも一部を選択する工程は、
前記デジタルディストーションパラメータを計算するために使用するデータレコードの多様性を増加させるために、高い識別性を示すそれぞれの多様性尺度に関連付けられたデータレコードを選択する工程を含む、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、
各データレコードについて、収集したデータレコードの少なくとも一部に関するそれぞれのデータ要素に対して、特定のデータレコードのデータ要素間の距離を表す距離メトリクスに基づいて多様性尺度を計算する工程をさらに備える、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、
各データレコードについて計算した多様性尺度を、前記収集したデータレコードを格納するデータ構造とは別個の距離ベクトルデータ構造に保持する工程をさらに備える、方法。
【請求項９】
請求項１の方法であって、
追加データレコードを収集する工程と、
収集した追加データレコードのうちの特定の１つについて計算した多様性尺度が、それ以前に格納したレコードデータ構造体で利用可能なデータレコードと比較して、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つよりもより区別可能であるという決定に応じて前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを前記レコードデータ構造体に格納する工程と、
前記収集した追加データレコードのうち格納した特定の１つを含む、前記レコードデータ構造内で利用可能な格納したデータサンプルに基づいて、規則的又は不規則的な間隔で前記デジタルディストーションパラメータを再計算する工程と
をさらに備える、方法。
【請求項１０】
請求項９の方法であって、
前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを格納する工程は、前記レコードデータ構造体において、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つを前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つと置き換える工程を備える、方法。
【請求項１１】
請求項９の方法であって、
前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つに関して、対応する多様性尺度を計算する工程であって、前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つのレコードと、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの少なくとも１つを有するレコードの各対について、前記データレコードの対応する要素間の差の最大絶対値を決定する工程をさらに備える、方法。
【請求項１２】
請求項１の方法であって、
前記デジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを適用する工程は、
前記データレコード内に供給する入力サンプルの値に適用する複素項を含む基底関数と、前記データレコードに関連付けられた動作条件の集合の値に適用する実数項をさらに含む基底関数の少なくとも一部を使って、前記デジタルプレディストータの基底関数の重み付けを行う工程を備える、方法。
【請求項１３】
請求項１２の方法であって、
基底関数の第１の集合から前記デジタルプレディストータの基底関数を導出する工程であって、前記デジタルプレディストータの基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含む拡張した基底関数の集合であり、ｄは動作条件のパラメータの数を表すものである工程をさらに備え、
前記拡張した基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、
前記拡張した基底関数の集合の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記動作条件のパラメータの１つとの積として決定される、方法。
【請求項１４】
デジタルプレディストーションを実行する線形化システムであって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンと、
適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータとを備え、
前記デジタルプレディストータは、
データレコードを含むデータを収集するように構成され、各データレコードは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含み、さらに動作条件値の集合に関連付けられており、前記各データレコードは、収集した他のデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられており、
前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、前記データレコードの少なくとも一部を選択し、
前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、デジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルパラメータを計算し、
前記計算したデジタルプレディストーションパラメータにしたがって、後続の入力信号をデジタルプレディストーションするように構成されている、
線形化システム。
【請求項１５】
請求項１４の線形化システムであって、
前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、前記データレコードの少なくとも一部を選択するように構成したデジタルプレディストータは、
前記デジタルプレディストーションパラメータを計算するために使用するデータレコードの多様性を増加させるために、高い識別性を示すそれぞれの多様性尺度に関連付けられたデータレコードを選択するように構成されている、
線形化システム。
【請求項１６】
請求項１４の線形化システムであって、
前記デジタルプレディストータは、さらに、各データレコードについて、前記収集したデータレコードの少なくとも一部に関するそれぞれのデータ要素に対して、特定のデータレコードのデータ要素間の距離を表す距離メトリクスに基づいて前記多様性尺度を計算するように構成されている、
線形化システム。
【請求項１７】
請求項１４の線形化システムであって、
前記デジタルプレディストータは、さらに、
追加データレコードを収集し、
前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つについて計算した多様性尺度が、それ以前に格納したレコードデータ構造体で利用可能なデータレコードと比較して、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つよりもより区別可能であるという決定に応じて前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを前記レコードデータ構造体に格納し、
前記収集した追加データレコードのうちの格納した特定の１つを含む、前記レコードデータ構造内で利用可能な格納したデータサンプルに基づいて、規則的又は不規則的な間隔で前記デジタルディストーションパラメータを再計算するように構成されている、
線形化システム。
【請求項１８】
請求項１４の線形化システムであって、
前記後続の入力信号をデジタル的にプレディストーションするように構成したデジタルプレディストータは、
第１の基底関数の集合から前記デジタルプレディストータの拡張した基底関数の集合を導出するように構成されており、前記拡張した基底関数の集合は基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、ｄは動作条件のパラメータの数を表すものであり、前記拡張した基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、前記拡張した基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つのパラメータの関数にしたがって前記第１の基底関数の変換として決定され、
前記デジタルプレディストータは、さらに、前記拡張した基底関数の集合を、前記計算したデジタルプレディストーションパラメータで重み付けるように構成されている、
線形化システム。
【請求項１９】
請求項１４の線形化システムであって、
前記各データレコードの動作条件の集合は、前記無線装置が前記各データレコードを処理するために使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、送信チェーンの少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は、前記各データレコードの経過時間のうちの１つ以上を含む、
線形化システム。
【請求項２０】
非一過性の機械読み取り可能な媒体上に符号化された設計構造であって、
コンピュータ支援設計システムで処理される際に、請求項１４から請求項１９の線形化システムの機械実行可能な表現を生成する要素を備える、
設計構造。
【請求項２１】
スペクトル範囲内の複数のサブバンド内の無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路に供給する信号をデジタルプレディストーションする方法であって、
スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を有する信号をプレディストーションするためにデジタルプレディストータを構成する工程を備え、
前記デジタルプレディストータを構成する工程は、
異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程であって、
各データサンプルは、
送信のために前記ＲＦ伝送路に供給するデジタル入力信号と、
前記供給したデジタル信号に応じて無線伝送の感知を表すデジタル感知信号と
を含み、
前記各デジタル入力信号は、
前記スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中したスペクトル内容を表すものである、
工程と、
前記ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和するために、前記１つ以上の取得データサンプルにしたがって、デジタルプレディストータのパラメータを更新する工程と、
前記ＲＦ伝送路で伝送するためのさらなる入力信号を受信する工程であって、前記さらなる入力信号は、前記スペクトル範囲内の特定のサブバンドにおけるスペクトル内容を表すものである工程と、
前記構成したプレディストータを使用して、前記さらなる入力信号を処理して、前記ＲＦ伝送路に供給するためのプレディストーションした信号を得る工程と
を備える、方法。
【請求項２２】
請求項２１の方法であって、
前記スペクトル範囲Ｗは、ほぼ等しいサイズの帯域幅のｎ個のＲＦバンドを含む、
方法。
【請求項２３】
請求項２１の方法であって、
前記１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、
前記ＲＦ伝送路を備える無線装置を制御可能に調整して、前記スペクトル範囲内の異なるサブバンドのうちの１つ以上で動作させる工程と、
前記異なるサブバンドのうちの１つ以上のそれぞれにおいて、少なくとも１つのサンプルの集合を測定する工程と
を備える、方法。
【請求項２４】
請求項２１の方法であって、
前記１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、
前記デジタルプレディストータのパラメータの初期計算に続いて、前記スペクトル範囲内の追加のサブバンドでの追加のサンプルの集合をランタイム中に測定する工程と、
さらに前記追加のサンプルの集合の少なくとも一部に基づいて、前記デジタルプレディストータのパラメータを再更新する工程と
を備える、方法。
【請求項２５】
請求項２１の方法であって、
前記デジタルプレディストータは、ユーザ装置（ＵＥ）に実装され、前記複数のサブバンドは、送信のために連続して割り当てられたバンドである、方法。
【請求項２６】
請求項２１から２５のいずれかの方法であって、
前記デジタルプレディストータの更新したパラメータは、
前記更なる入力信号をプレディストーションするために使用する基底関数の重み付けを行うように構成され、
前記基底関数は、
前記デジタルプレディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、
前記ＲＦ伝送路の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項と
を含み、
ｄは、前記ＲＦ伝送路の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表すものである、方法。
【請求項２７】
請求項２６の方法であって、
入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する前記基底関数の総数は、前記基底関数の総数がｂ（ｄ＋１）に比例するするように、基底関数の第１の集合における項の数ｂとｄ＋１との積に比例する、方法。
【請求項２８】
請求項２１の方法であって、
前記異なるサブバンドにおけるＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、
前記１つ以上のデータサンプルに対して、対応する動作条件パラメータを収集する工程であって、
前記対応する動作条件パラメータは、前記ＲＦ伝送路の対応する温度、対応する平均電力、前記ＲＦ伝送路の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記ＲＦ伝送路に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、前記収集したサンプルの集合それぞれの経過時間、又は、前記１つ以上のデータサンプルが収集される対応するチャネル情報のうちの１つ以上から構成される、
工程を含む、方法。
【請求項２９】
請求項２１の方法であって、
前記さらなる入力信号を処理するために構成したプレディストータを使用する工程は、以下の数式にしたがって、前記さらなる入力信号をプレディストーションする工程を備え、
【数１】
2021524692.tif 000045
ここで、ｖ［ｔ］は、時刻ｔにおけるデジタルプレディストータの出力であり、ｕ［ｔ］は、前記時刻tにおける前記デジタルプレディストータへの入力サンプルであり、Ｂｋはｋ＝１〜ｎまでの基底関数であり、ｑｕ［ｔ］は入力サンプルのスタックであり、ｐ［ｔ］は前記時刻ｔにおける動作条件のｄ次元の実数ベクトルであり、ｘｋは前記基底関数の重み付けのために計算した前記デジタルプレディストーションパラメータである、方法。
【請求項３０】
請求項２９の方法であって、
前記デジタルプレディストータのパラメータを更新する工程は、
前記異なるサブバンドで測定した１つ以上の取得データサンプルに少なくとも部分的に基づく最適化プロセスにしたがって、デジタルディストーションパラメータｘｋを導出して前記基底関数Ｂｋの重み付けを行う工程を含む、方法。
【請求項３１】
請求項３０の方法であって、
前記プロセスにしたがって、前記デジタルプレディストータのパラメータｘｋを導出する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）を最小化することにより、前記デジタルプレディストーションのパラメータｘｋを適応的に調整する工程
を備え、
【数２】
2021524692.tif 000046
ここで、ρ＞０は正則化係数であり、ｖ［ｔ］は前記時刻ｔにおける前記デジタルプレディストータの出力であり、ｙ［ｔ］は前記ＲＦ伝送路の出力に接続した観測受信機の出力である、方法。
【請求項３２】
請求項３１の方法であって、
デジタル歪みパラメータｘｋを適応的に調整する工程は、以下の数式にしたがって、ｎ＜＜１００であって、ｎが前記基底関数の数を表す際に、相関行列ＧとＬを導出する工程と、
【数３】
2021524692.tif 000047
以下の数式にしたがって、前記デジタルプレディストーションパラメータｘｋを導出する工程と
【数４】
2021524692.tif 000048
を含む、方法。
【請求項３３】
請求項３１の方法であって、
前記デジタル歪みパラメータｘｋを適応的に調整する工程は、
確率勾配プロセスにしたがって、前記デジタルプレディストーションパラメータｘｋを近似する工程を含む、方法。
【請求項３４】
請求項２１〜２５のいずれかの方法であって、
前記異なるサブバンドで無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、
前記各データレコードに対する前記多様性尺度を基に計算した多様性基準にしたがって、複数のデータサンプルから前記１つ以上のデータサンプルを選択する工程を備え、
前記複数のレコードは、各レコードが前記１つ以上のデータサンプルの１つに対応する多様性データベース構造内に配置されている、方法。
【請求項３５】
スペクトル範囲内の複数のサブバンドで無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路に供給する信号のデジタルプレディストーションを実行する線形化システムであって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する前記ＲＦ伝送路と、
適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータと
を備え、
前記デジタルプレディストータは、
前記スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を含む信号をプレディストーションするように前記補償器を構成するように構成され、
異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得し、各データサンプルは、伝送のために前記ＲＦ伝送路に供給するデジタル入力信号と、前記供給したジタル信号に応じて無線伝送の感知を表すデジタル感知信号とを含み、前記各デジタル入力信号は、前記スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中したスペクトル内容を表し、
前記ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和するために、前記１つ以上の取得データサンプルにしたがって、前記デジタルプレディストータのパラメータを更新し、
前記デジタルプレディストータは、さらに、
前記ＲＦ伝送路によって伝送するためのさらなる入力信号を受信し、前記さらなる入力信号は、前記スペクトル範囲内の特定のサブバンドにおけるスペクトル内容を表すものであり、
前記構成した補償器を使用して前記さらなる入力信号を処理し、前記ＲＦ伝送路に供給するプレディストーション信号を得るように構成されている、
線形化システム。
【請求項３６】
請求項３５の線形化システムであって、
前記１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、
前記ＲＦ伝送路を備える無線装置を制御可能に調整して、前記スペクトル範囲内の異なるサブバンドのうちの１つ以上で動作し、
前記異なるサブバンドの１つ以上のそれぞれにおいて、少なくとも１つのサンプルの集合を測定する、
線形化システム。
【請求項３７】
請求項３５の線形化システムであって、
前記１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、
前記デジタルプレディストータのパラメータの初期計算に続いて、前記スペクトル範囲内の追加のサブバンドでの追加のサンプルの集合をランタイム中に測定し、
さらに前記追加のサンプルの集合の少なくとも一部に基づいて、前記デジタルプレディストータのパラメータを再更新する、
線形化システム。
【請求項３８】
請求項３５〜３７のいずれかの線形化システムシステムであって、
前記補償器を使用するように構成したデジタルプレディストータは、
第１の基底関数の集合から前記デジタルプレディストータの拡張した基底関数の集合を導出するように構成されており、前記拡張した基底関数の集合は基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、
ｄは動作条件のパラメータの数を表すものであり、
前記拡張した基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、
前記拡張した基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つパラメータの関数にしたがって前記基底関数の第１の集合の変換として決定され、
前記デジタルプレディストータは、さらに、前記拡張した基底関数の集合を、前記更新したデジタルプレディストーションパラメータで重み付けして、前記さらなる入力信号を処理する、
線形化システム。
【請求項３９】
請求項３５〜３８のいずれかのシステムであって、
前記異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、
前記各データレコードに対する多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、複数のデータサンプルから前記１つ以上のデータサンプルを選択するように構成されており、
前記複数のレコードは、各レコードが前記１つ以上のデータサンプルのうちの１つに対応する多様性データベース構造内に配置されている、
線形化システム。
【請求項４０】
非一過性の機械読み取り可能な媒体上に符号化された設計構造であって、
コンピュータ支援設計システムで処理される際に、請求項３５から請求項３９の記載の線形化システムの機械実行可能な表現を生成する要素を備える、
設計構造。
【請求項４１】
デジタルプレディストーションの方法であって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える電力増幅システムに向けられた少なくとも１つの受信入力信号上で動作する無線装置のデジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得する工程と、
前記デジタルプレディストータの動作を制御するために、前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件に依存する前記ＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出されるＤＰＤ基底関数の適応集合を決定する工程と、
前記少なくとも１つの入力信号に応答する前記送信チェーンの観察されたサンプルに少なくとも部分的に基づいて、前記適合させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数を用いて、前記デジタルプレディストータを構成する工程と
を備える、方法。
【請求項４２】
請求項４１のシステムであって、
前記動作条件は、前記少なくとも１つの入力信号を処理するために無線装置が使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、前記無線装置の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応するドレイン電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は前記ＤＰＤ係数を決定するために使用する収集したサンプルの経過時間のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項４３】
請求項４１の方法であって、
前記基底関数は、
前記デジタルディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、
前記少なくとも１つの受信入力信号に対する前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項と
を含み、
ここで、ｄは、前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表す、
方法。
【請求項４４】
請求項４３の方法であって、
前記少なくとも１つの入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する基底関数の総数は、前記基底関数の総数がｂ（ｄ＋１）に比例するように、前記基底関数の第１の集合における項の数ｂとｄ＋１の積に比例する、方法。
【請求項４５】
請求項４４の方法であって、
前記基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、
基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、
前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記無線装置に関連付けられた動作条件の１つとの積として決定される、
方法。
【請求項４６】
請求項４１の方法であって、
前記ＤＰＤ係数を使用してプレディストータを構成する工程は、
前記送信チェーンの観測したサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに基づいて、誤差関数を最小化する前記基底関数の重みとして、前記ＤＰＤ係数ｘｋを得る最適化プロセスにしたがって前記ＤＰＤ係数を計算する工程を備える、方法。
【請求項４７】
請求項４６の方法であって、
最適化プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数ｘｋを計算する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）を最小化することにより、前記ＤＰＤ係数ｘｋを適応的に調整する工程を備え、
【数５】
2021524692.tif 000049
ここで、
ρ＞０は正則化係数であり、Ｂｋはｋ＝１〜ｎの前記基底関数であり、ｑｙ［ｔ］は時刻ｔにおける入力サンプルのスタックであり、ｐ［ｔ］は前記時刻ｔにおける前記動作条件のｄ次元実数ベクトルであり、ｖ［ｔ］は前記時刻ｔにおけるデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）補償器の出力であり、ｙ［ｔ］は前記送信チェーンの出力に接続した観測受信機の出力である、方法。
【請求項４８】
請求項４７の方法であって、
適応的に前記ＤＰＤ係数ｘｋを調整する工程は、以下の数式にしたがって、ｎ＜＜１００であって、ｎが前記基底関数の数を表す際に、相関行列ＧとＬを導出する工程と、
【数６】
2021524692.tif 000050
以下の数式にしたがって、前記ＤＰＤ係ｘｋを導出する工程と
【数７】
2021524692.tif 000051
を備える、方法。
【請求項４９】
請求項４７の方法であって、
適応的に前記ＤＰＤ係数ｘｋを調整する工程は、
確率勾配プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数ｘｋを近似する工程を備える、方法。
【請求項５０】
請求項４１の方法であって、
前記少なくとも１つの入力信号のサンプルと、前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに応答する前記送信チェーンのそれぞれの１つ以上の観測したサンプルを表すデータレコードを収集する工程を備える、方法。
【請求項５１】
請求項５０の方法であって、
前記データレコードを収集する工程は、
前記データレコードを１つ以上のスペクトルチャネルで収集する工程であって、前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、前記スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する工程を備える、方法。
【請求項５２】
デジタルプレディストーションを実行する線形化システムであって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンと、
適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータと
を備え、
前記デジタルプレディストータは、
少なくとも１つの受信入力信号上で動作する無線装置の前記デジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得し、
前記デジタルプレディストータの動作を制御するために、前記ワイヤレス装置の動作に関連付けられた動作条件に依存する前記ＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出したＤＰＤ基底関数の適応集合を決定し、かつ、
前記少なくとも１つの入力信号に応答する前記送信チェーンの観察されたサンプルに少なくとも部分的に基づいて、前記適合させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数を有する補償器を構成する
ように構成されている、線形化システム。
【請求項５３】
請求項５２の線形化システムであって、
前記動作条件は、前記無線装置が前記各データレコードを処理するために使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する平均電力、前記無線装置の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応するドレイン電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は前記ＤＰＤ係数を決定するために使用する収集したサンプルの経過時間うちの１つ以上を含む、
線形化システム。
【請求項５４】
請求項５２の線形化システムであって、
前記基底関数は、
前記デジタルディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、
前記少なくとも１つの受信入力信号に対する前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項と
を含み、
ここで、ｄは、前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表す、線形化システム。
【請求項５５】
請求項５４の線形化システムであって、
前記少なくとも１つの入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する基底関数の総数は、前記基底関数の総数がｂ（ｄ＋１）に比例するように、前記基底関数の第１の集合における項の数ｂとｄ＋１の積に比例する、線形化システム。
【請求項５６】
請求項５５の線形化システムであって、
前記基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、
基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、
前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つの関数にしたがって、前記基底関数の第１の集合の変換として決定される、
線形化システム。
【請求項５７】
請求項５６の線形化システムであって、
前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記無線装置に関連付けられた動作条件の１つとの積として決定される、
線形化システム。
【請求項５８】
請求項５２の線形化システムであって、
前記ＤＰＤ係数を用いて補償器を構成するように構成されたデジタルプレディストータは、
前記送信チェーンの観察されたサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに基づいて誤差関数を最小化する前記基底関数に対する重みとして前記ＤＰＤ係数ｘｋを得る最適化プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数を計算するように構成されている、
線形化システム。
【請求項５９】
請求項５２の線形化システムであって、
前記デジタルプレディストータは、さらに、
前記少なくとも１つの入力信号のサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに応答する前記送信チェーンのそれぞれの１つ以上の観測したサンプルを表すデータレコードを１つ以上のスペクトルチャネル内に収集するように構成され、
前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、
前記１つ以上のスペクトルチャネルは、それぞれ、前記スペクトル範囲の帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する、
線形化システム。
【請求項６０】
非一過性の機械読み取り可能な媒体上に符号化された設計構造であって、
コンピュータ支援設計システムで処理される際に、請求項５２から請求項５９の線形化システムの機械実行可能な表現を生成する要素を備える、設計構造。
【請求項６１】
デジタルプレディストーションの方法であって、
非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置のためのデータを収集する工程を備え、
前記データは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを有するデータレコードを含み、さらに、動作条件値の集合と関連付けられ、
各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられ、
前記データを収集する工程は、１つ以上のスペクトルチャネルにデータを収集する工程を備え、前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、
前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、前記スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有し、
前記方法は、
各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、データレコードの少なくとも一部を選択する工程と、
前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程と
をさらに備え、
前記デジタルプレディストーションパラメータを計算する工程は、
前記デジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得する工程と、
前記選択したデータレコードの少なくとも一部に対応する動作条件値に依存する前記第１のＤＰＤ基底関数の集合から導出する適応させたＤＰＤ基底関数の集合を決定する工程と、
前記選択したデータレコードの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記適応させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定されたデジタルディストーションパラメータを用いてデジタルプレディストータを構成する工程と
を含み、
前記方法は、
前記計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成されるデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程をさらに備える、
設計構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、いずれも２０１８年５月２５日に出願された「Ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ＤＰＤ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒｓ」と題する米国仮出願６２／６７６６１７号、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｗｉｔｈ  Ａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ  ｔｏ  Ｆａｓｔ  Ａｂｒｕｐｔ  Ｃｈａｎｇｅｓ  ｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」と題する米国仮出願６２／６７６６７７号、及び、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ｓａｍｐｌｅｓ  Ｓｅｌｅｃｔｅｄ  Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ  ｔｏ  Ｖａｒｉｅｔｙ  Ｍｅｔｒｉｃｓ」と題する米国仮出願６２／６７６６８２号に基づく優先権を主張しており、その出願の全内容は本明細書中に参照として組み入れられている。
【０００２】
本開示は、デジタルプレディストーションへのアプローチに関し、特に、急速に変化する動作条件におけるデジタルプレディストーションに単独で、又は組み合わせて適用できる１つ以上の技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
電力増幅器、特に、無線周波数通信を伝送するために使用する電力増幅器は、一般的に非線形特性を有する。例えば、電力増幅器の出力電力がその最大定格出力に近づくと、出力の非線形歪みが発生する。電力増幅器の非線形特性を補償する１つの方法は、入力信号を電力増幅器に供給する前に、入力信号を（例えば、入力信号に「逆歪み」を加えることによって）「プレディストーション」して電力増幅器の非線形性を無効にすることである。その結果、電力増幅器の出力は、非線形歪みが低減された入力信号の線形増幅となる。デジタルプレディストーションした装置（例えば、電力増幅器を備える）は、比較的安価で電力効率が良い。これらの特性により、デジタルプレディストーションした電力増幅器は、増幅器が、その入力で、信号を安価で効率的、かつ正確に再現することが必要な通信システムでの使用において魅力的なものとなっている。しかし、従来のデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）適応プロセスに関連付けられた計算努力は相当なものであり、計算努力がＤＰＤ係数を導出することができる数と速度に制限が課される可能性があり、この制限によりプレディストーションの精度とロバスト性に悪影響を及ぼす場合がある。
【０００４】
双方向無線通信（例えば、基地局（ＢＳ）とユーザ装置（ＵＥ）との間の）を含むＤＰＤ適応の実施には、いくつかの課題がある。例えば、一般的に、ＵＥは、必要に応じて、バッテリ電力を節約するために十分な出力電力のみで送信（データのアップロード）を行う。出力電力レベルの調整は、例えば、ベースバンド入力レベル、ＲＦゲイン、電力増幅器の電源電圧を変更することによって行うことができる。さらに、ＵＥ送信機は、送信のために変化する周波数範囲（例えば、チャンネル）を利用するように（例えば、ＢＳの命令で）制御されてもよい。さらに、電力レベル、電源電圧レベル、ＰＡの出力負荷（例えば、ＶＳＷＲ）等の動作モード及びパラメータは、ＵＥ装置において急速に変化し得る。動作条件のそのような変動の組み合わせによって、送信チェーンの特性を変化させることができ、特に、ＤＰＤによって補償されている送信チェーンの非線形性を変化させることができる。
【０００５】
したがって、動作条件のかなりの範囲にわたって高性能のＤＰＤ（例えば、直線性、エラーレート、スペクトルマスク違反等によって測定される）を提供することができ、かつそのような動作条件の急速な変化に適応することができるＤＰＤアプローチ（ｅｓ）が求められている。
【発明の概要】
【０００６】
動作条件／ポイントの変化（環境条件の変化を含む）に応じて、無線装置（一般的にはＵＥであるが、基地局でもある）がデジタルプレディストーション機能の迅速な適応（μｓスケール）を実行することを可能にする適応型デジタルプレディストーション機能の実施例を開示する。無線装置の動作条件の変化は、例えば、１）コンポーネントキャリア内のサブキャリアが頻繁に変化して（例えば、すべてのタイムスロット。そのようなタイムスロットは数十μｓの持続時間を有する）及びそのスペクトル内容は、スペクトル内で急速にホップすることができること、２）ＵＥ送信機は、ＤＣ電源電圧を増加又は減少させることによって平均出力電力を調整する必要があること、３）温度及びＶＳＷＲ等の他の環境パラメータへの変化（そのような変化も頻繁に起こり得る）、及び／又は、４）５Ｇミリ波スペクトルバンドが任意の既存のサブ６ＧＨｚ帯よりもかなり広く、そのスペクトル所有権は多くの事業者（そのスペクトル範囲内で異なるバンドを運用しており、異なる技術を使用する可能性がある）の間で分割されていることに起因する変化によって起こり得る。後者の要因に関して、新しいミリ波スペクトルバンドに関しては、ＵＥ装置の周波数カバレッジが容易に１ＧＨｚを超えることがあり、ＵＥが１つのセルから別のセルに移動したり、（特定のオペレータによって）特定のセル内で異なるセルリソースを割り当てられたりすると、ＵＥの動作点が頻繁にかつ急激に変化することがある。したがって、動作点の変化に応じてデジタルプレディストーション機能を変化させることが必要となる。
【０００７】
上記の様々な問題に対処するために、高速で信頼性が高く、ロバストなデジタルディストーション適応技術を容易にするためのいくつかの解決策及びアプローチを提案する。ある例示的なアプローチでは、スペクトルローカリゼーション、平均電力、ＶＤＤ、温度、ＶＳＷＲ等の高速／突然の変化に対する適応性のために構成されたデジタルプレディストーションの実装を提供する。無線装置の動作点の高速／突然の変化に対するこの適応性は、例えば、無線装置及び／又はプレディストータシステムに関連付けられた動作条件に基づいて、ＤＰＤ基底関数の第１の集合から、適応させて拡張した基底関数の集合を導出するように構成したＤＰＤシステムの実装によって得ることができる。
【０００８】
別の例示的なアプローチでは、広帯域ＲＦスペクトル範囲内の複数の狭帯域ＲＦバンドからトレーニングサンプルを収集し、広帯域ＲＦスペクトル範囲にわたって動作可能なユニバーサルデジタルプレディストータを最適化するように構成したユニバーサルデジタルプレディストーションシステムを有する無線通信装置を実装する。
【０００９】
デジタルプレディストーション機能の迅速かつロバストな適応を容易にする別の例示的なアプローチでは、デジタルプレディストーション（ＤＰＤ）システムは、多様なメトリクスにしたがって選択したデータサンプルを使用してデジタルプレディストーション適応を実施する。このようなシステムは、チャネル中に分散したデータ（例えば、多様性行列に格納するための）を収集し、データの少なくとも他のサブセットよりもより均一に分散したデータのサブセットを選択し、選択したデータのサブセットに基づいて、デジタルプレディストーション動作を制御するために使用する基底関数の重み付けを行うためのデジタルプレディストーションパラメータを計算するように構成してもよい。
【００１０】
したがって、いくつかの変形例では、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置に関するデータを収集する工程を備えるデジタルディストーションの方法を提供する。前記データは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを有するデータレコードを含み、さらに、動作条件値の集合と関連付けられている。各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度と関連付けられている。前記方法は、さらに、前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、少なくとも一部のデータレコードを選択する工程と、前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程と、前記計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程とを備える。
【００１１】
前記方法の実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、以下の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。
【００１２】
前記各データレコードの動作条件の集合は、前記無線装置が前記各データレコードを処理するために使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、送信チェーンの少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は、前記各データレコードの経過時間のうちの１つ以上を含んでいてもよい。
【００１３】
無線装置のためのデータを収集する工程は、１つ以上のスペクトルチャネルでデータを収集する工程であって、前記１つ以上のスペクトルチャネルが広帯域のスペクトル範囲内に位置し、前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々が、スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する工程を備えていてもよい。
【００１４】
前記データレコードの各々は、特定の動作条件の集合の下で前記無線装置によって得た１つ以上のサンプルを含んでいてもよい。
【００１５】
前記データレコードの各々は、レコード行列データ構造の別個の列に保持されてもよい。
【００１６】
前記各データレコードに関する前記多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって前記データレコードの少なくとも一部を選択する工程は、前記デジタルディストーションパラメータを計算するために使用するデータレコードの多様性を増加させるために、高い識別性を示すそれぞれの多様性尺度に関連付けられたデータレコードを選択する工程を備えていてもよい。
【００１７】
前記方法は、各データレコードについて、収集したデータレコードの少なくとも一部に関するそれぞれのデータ要素に対して、特定のデータレコードのデータ要素間の距離を表す距離メトリクスに基づいて多様性尺度を計算する工程をさらに備えていてもよい。
【００１８】
前記方法は、各データレコードについて計算した多様性尺度を、前記収集したデータレコードを格納するデータ構造とは別個の距離ベクトルデータ構造に保持する工程をさらに備えていてもよい。
【００１９】
前記方法は、追加データレコードを収集する工程と、収集した追加データレコードのうちの特定の１つについて計算した多様性尺度が、それ以前に格納したレコードデータ構造体で利用可能なデータレコードと比較して、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つよりもより区別可能であるという決定に応じて前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを前記レコードデータ構造体に格納する工程と、前記収集した追加データレコードのうち格納した特定の１つを含む、前記レコードデータ構造内で利用可能な格納したデータサンプルに基づいて、規則的又は不規則的な間隔で前記デジタルディストーションパラメータを再計算する工程とをさらに備えていてもよい。
【００２０】
前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを格納する工程は、前記レコードデータ構造体において、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つを前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つと置き換える工程を備えていてもよい。
【００２１】
前記方法は、前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つに関して、対応する多様性尺度を計算する工程であって、前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つのレコードと、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの少なくとも１つを有するレコードの各対について、前記データレコードの対応する要素間の差の最大絶対値を決定する工程をさらに備えていてもよい。
【００２２】
前記デジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを適用する工程は、前記データレコード内に供給する入力サンプルの値に適用する複素項を含む基底関数と、前記データレコードに関連付けられた動作条件の集合の値に適用する実数項をさらに含む基底関数の少なくとも一部を使って、前記デジタルプレディストータの基底関数の重み付けを行う工程を備えていてもよい。
【００２３】
前記方法は、基底関数の第１の集合から前記デジタルプレディストータの基底関数を導出する工程であって、前記デジタルプレディストータの基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含む拡張した基底関数の集合であり、ｄは動作条件のパラメータの数を表すものである工程をさらに備え、前記拡張した基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、前記拡張した基底関数の集合の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記動作条件のパラメータの１つとの積として決定される。
【００２４】
いくつかの変形例では、デジタルプレディストーションを実行する線形化システムであって、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンと、適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータとを備える線形化システムを提供する。前記デジタルプレディストータは、データレコードを含むデータを収集するように構成され、各データレコードは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含み、さらに動作条件値の集合に関連付けられており、前記各データレコードは、収集した他のデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられている。前記デジタルプレディストータは、さらに、前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、前記データレコードの少なくとも一部を選択し、前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、デジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルパラメータを計算し、前記計算したデジタルプレディストーションパラメータにしたがって、後続の入力信号をデジタルプレディストーションするように構成されている。
【００２５】
前記線形化システムの実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、前記方法の特徴のいずれか、及び、以下の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。
【００２６】
前記各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、前記データレコードの少なくとも一部を選択するように構成したデジタルプレディストータは、前記デジタルプレディストーションパラメータを計算するために使用するデータレコードの多様性を増加させるために、高い識別性を示すそれぞれの多様性尺度に関連付けられたデータレコードを選択するように構成してもよい。
【００２７】
デジタルプレディストータは、さらに、各データレコードについて、前記収集したデータレコードの少なくとも一部に関するそれぞれのデータ要素に対して、特定のデータレコードのデータ要素間の距離を表す距離メトリクスに基づいて前記多様性尺度を計算するように構成してもよい。
【００２８】
前記デジタルプレディストータは、さらに、追加データレコードを収集し、前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つについて計算した多様性尺度が、それ以前に格納したレコードデータ構造体で利用可能なデータレコードと比較して、前記それ以前に格納したデータレコードのうちの１つよりもより区別可能であるという決定に応じて前記収集した追加データレコードのうちの特定の１つを前記レコードデータ構造体に格納し、前記収集した追加データレコードのうちの格納した特定の１つを含む、前記レコードデータ構造内で利用可能な格納したデータサンプルに基づいて、規則的又は不規則的な間隔で前記デジタルディストーションパラメータを再計算するように構成してもよい。
【００２９】
前記後続の入力信号をデジタル的にプレディストーションするように構成したデジタルプレディストータは、第１の基底関数の集合から前記デジタルプレディストータの拡張した基底関数の集合を導出するように構成されている。前記拡張した基底関数の集合は基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含む。ｄは動作条件のパラメータの数を表すものであり、前記拡張した基底関数の第１のグループは、変更することなく前記基底関数の第１の集合を含む。前記拡張した基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つのパラメータの関数にしたがって前記第１の基底関数の変換として決定される。前記デジタルプレディストータは、さらに、前記拡張した基底関数の集合を、前記計算したデジタルプレディストーションパラメータで重み付けるように構成されていてもよい。
【００３０】
いくつかの変形例では、スペクトル範囲内の複数のサブバンド内の無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路に供給する信号をデジタルプレディストーションする別の方法を提供する。前記方法は、スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を有する信号をプレディストーションするためにデジタルプレディストータを構成する工程を備えている。
前記デジタルプレディストータを構成する工程は、
異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程であって、各データサンプルは、送信のために前記ＲＦ伝送路に供給するデジタル入力信号と、前記供給したデジタル信号に応じて無線伝送の感知を表すデジタル感知信号とを含み、前記各デジタル入力信号は、前記スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中したスペクトル内容を表すものである、工程と、
前記ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和するために、前記１つ以上の取得データサンプルにしたがって、デジタルプレディストータのパラメータを更新する工程と
を備えている。
上記の方法は、さらに、前記ＲＦ伝送路で伝送するためのさらなる入力信号を受信する工程であって、前記さらなる入力信号は、前記スペクトル範囲内の特定のサブバンドにおけるスペクトル内容を表すものである工程と、前記構成したプレディストータを使用して、前記さらなる入力信号を処理して、前記ＲＦ伝送路に供給するためのプレディストーションした信号を得る工程とを備える。
【００３１】
前記の追加の方法の実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、前記の第１の方法及び第１の線形化システムの特徴のいずれか、及び、以下の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。
【００３２】
スペクトル範囲Ｗは、ほぼ等しいサイズの帯域幅のｎ個のＲＦバンドを含んでいてもよい。
【００３３】
前記１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、前記ＲＦ伝送路を備える無線装置を制御可能に調整して、前記スペクトル範囲内の異なるサブバンドのうちの１つ以上で動作させる工程と、前記異なるサブバンドのうちの１つ以上のそれぞれにおいて、少なくとも１つのサンプルの集合を測定する工程とを備えていてもよい。
【００３４】
前記１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、前記デジタルプレディストータのパラメータの初期計算に続いて、前記スペクトル範囲内の追加のサブバンドでの追加のサンプルの集合をランタイム中に測定する工程と、さらに前記追加のサンプルの集合の少なくとも一部に基づいて、前記デジタルプレディストータのパラメータを再更新する工程とを備えていてもよい。
【００３５】
前記デジタルプレディストータは、ユーザ装置（ＵＥ）に実装されてもよく、前記複数のサブバンドは、送信のために連続して割り当てられたバンドであってもよい。
【００３６】
前記デジタルプレディストータの更新したパラメータは、前記更なる入力信号をプレディストーションするために使用する基底関数の重み付けを行うように構成してもよい。前記基底関数は、前記デジタルプレディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、前記ＲＦ伝送路の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項とを含み、ｄは前記ＲＦ伝送路の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表すものである。
【００３７】
入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する前記基底関数の総数は、前記基底関数の総数がｂ（ｄ＋１）に比例するように、基底関数の第１の集合における項の数ｂとｄ＋１との積に比例するようにしてもよい。
【００３８】
前記異なるサブバンドにおけるＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、前記１つ以上のデータサンプルに対して、対応する動作条件パラメータを収集する工程であって、前記対応する動作条件パラメータは、前記ＲＦ伝送路の対応する温度、対応する平均電力、前記ＲＦ伝送路の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記ＲＦ伝送路に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、前記収集したサンプルの集合それぞれの経過時間、又は、前記１つ以上のデータサンプルが収集される対応するチャネル情報のうちの１つ以上から構成される工程を備えていてもよい。
【００３９】
前記さらなる入力信号を処理するために構成したプレディストータを使用する工程は、以下の数式にしたがって、前記さらなる入力信号をプレディストーションする工程を備えていてもよく、ここで、ｖ［ｔ］は時刻ｔにおけるデジタルプレディストータの出力である。
【数１】
2021524692.tif 000003
ｕ［ｔ］は前記時刻tにおける前記デジタルプレディストータへの入力サンプルである。Ｂｋはｋ＝１〜ｎまでの基底関数であり、ｑｕ［ｔ］は入力サンプルのスタックである。ｐ［ｔ］は前記時刻ｔにおける動作条件のｄ次元の実数ベクトルである。ｘｋは前記基底関数の重み付けのために計算した前記デジタルプレディストーションパラメータである。
【００４０】
前記デジタルプレディストータのパラメータを更新する工程は、前記異なるサブバンドで測定した１つ以上の取得データサンプルに少なくとも部分的に基づく最適化プロセスにしたがって、デジタルディストーションパラメータｘｋを導出して前記基底関数Ｂｋの重み付けを行う工程を備えていてもよい。
【００４１】
前記プロセスにしたがって、前記デジタルプレディストータのパラメータｘｋを導出する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）を最小化することにより、前記デジタルプレディストーションのパラメータｘｋを適応的に調整する工程を備えていてもよい。
【数２】
2021524692.tif 000004
ここで、ρ＞０は正則化係数である。ｖ［ｔ］は前記時刻ｔにおける前記デジタルプレディストータの出力である。ｙ［ｔ］は前記ＲＦ伝送路の出力に接続した観測受信機の出力である。
【００４２】
デジタル歪みパラメータｘｋを適応的に調整する工程は、以下の数式にしたがって、ｎ＜＜１００であって、ｎが前記基底関数の数を表す際に、相関行列ＧとＬを導出する工程と、
【数３】
2021524692.tif 000005
以下の数式にしたがって、前記デジタルプレディストーションパラメータｘｋを導出する工程と
【数４】
2021524692.tif 000006
を含んでいてもよい。
【００４３】
前記デジタル歪みパラメータｘｋを適応的に調整する工程は、確率勾配プロセスにしたがって、前記デジタルプレディストーションパラメータｘｋを近似する工程を備えていてもよい。
【００４４】
前記異なるサブバンドで無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、前記各データレコードに対する前記多様性尺度を基に計算した多様性基準にしたがって、複数のデータサンプルから前記１つ以上のデータサンプルを選択する工程を備えていてもよい。前記複数のレコードは、各レコードが前記１つ以上のデータサンプルの１つに対応する多様性データベース構造内に配置されている。
【００４５】
いくつかの変形例では、スペクトル範囲内の複数のサブバンドで無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路に供給する信号のデジタルプレディストーションを実行する追加の線形化システムを提供する。このシステムは、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する前記ＲＦ伝送路と、適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータとを備える。前記デジタルプレィストータは、前記スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を含む信号をプレディストーションするように前記補償器を構成するように構成され、異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得し、各データサンプルは、伝送のために前記ＲＦ伝送路に供給するデジタル入力信号と、前記供給したジタル信号に応じて無線伝送の感知を表すデジタル感知信号とを含み、前記各デジタル入力信号は、前記スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中したスペクトル内容を表す。前記補償器を構成することは、さらに、前記ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和するために、前記１つ以上の取得データサンプルにしたがって、前記デジタルプレディストータのパラメータを更新することを含む。前記デジタルプレディストータは、さらに、前記ＲＦ伝送路によって伝送するためのさらなる入力信号を受信し、前記さらなる入力信号は、前記スペクトル範囲内の特定のサブバンドにおけるスペクトル内容を表すものであり、前記構成した補償器を使用して前記さらなる入力信号を処理し、前記ＲＦ伝送路に供給するプレディストーション信号を得るように構成されている。
【００４６】
前記追加の線形化システムの実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、前記の様々な方法及び第１の線形化システムの特徴のいずれかを有していてもよい。
【００４７】
前記１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、前記ＲＦ伝送路を備える無線装置を制御可能に調整して、前記スペクトル範囲内の異なるサブバンドのうちの１つ以上で動作し、前記異なるサブバンドの１つ以上のそれぞれにおいて、少なくとも１つのサンプルの集合を測定するように構成されていてもよい。
【００４８】
前記１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、前記デジタルプレディストータのパラメータの初期計算に続いて、前記スペクトル範囲内の追加のサブバンドでの追加のサンプルの集合をランタイム中に測定し、さらに前記追加のサンプルの集合の少なくとも一部に基づいて、前記デジタルプレディストータのパラメータを再更新するように構成してもよい。
【００４９】
前記補償器を使用するように構成したデジタルプレディストータは、第１の基底関数の集合から前記デジタルプレディストータの拡張した基底関数の集合を導出するように構成されており、前記拡張した基底関数の集合は基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、ｄは動作条件のパラメータの数を表すものであり、前記拡張した基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、前記拡張した基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つパラメータの関数にしたがって前記基底関数の第１の集合の変換として決定される。前記デジタルプレディストータは、さらに、前記拡張した基底関数の集合を前記更新したデジタルプレディストーションパラメータで重み付けして、前記さらなる入力信号を処理するように構成してもよい。
【００５０】
前記異なるサブバンド内の無線信号を送信するための前記ＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得するように構成したデジタルプレディストータは、前記各データレコードに対する多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、複数のデータサンプルから前記１つ以上のデータサンプルを選択するように構成されていてもよく、前記複数のレコードは、各レコードが前記１つ以上のデータサンプルのうちの１つに対応する多様性データベース構造内に配置されている。
【００５１】
いくつかの変形例では、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える電力増幅システムに向けられた少なくとも１つの受信入力信号上で動作する無線装置のデジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得する工程と、前記デジタルプレディストータの動作を制御するために、前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件に依存する前記ＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出されるＤＰＤ基底関数の適応集合を決定する工程とを備えるデジタルプレディストーションのさらなる方法を提供する。前記方法は、また、前記少なくとも１つの入力信号に応答する前記送信チェーンの観察されたサンプルに少なくとも部分的に基づいて、前記適合させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数を用いて、前記デジタルプレディストータを構成する工程を備える。
【００５２】
前記更なる方法の実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、前記第１及び第２の方法、及び、第１及び第２の線形化システムの特徴のいずれか、及び、以下の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。
【００５３】
前記基底関数は、前記デジタルディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、前記少なくとも１つの受信入力信号に対する前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項とを含んでもよく、ｄは、前記無線装置の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表す。
【００５４】
前記少なくとも１つの入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する基底関数の総数は、前記基底関数の総数がｂ（ｄ＋１）に比例するように、前記基底関数の第１の集合における項の数ｂとｄ＋１の積に比例するようにしてもよい。
【００５５】
前記基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含んでもよく、基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記無線装置に関連付けられた動作条件の１つとの積として決定される。
【００５６】
前記ＤＰＤ係数を使用してプレディストータを構成する工程は、前記送信チェーンの観測したサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに基づいて、誤差関数を最小化する前記基底関数の重みとして、前記ＤＰＤ係数ｘｋを得る最適化プロセスにしたがって前記ＤＰＤ係数を計算する工程を備えていてもよい。
【００５７】
最適化プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数ｘｋを計算する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）を最小化することにより、前記ＤＰＤ係数ｘｋを適応的に調整する工程を備えていてもよい。
【数５】
2021524692.tif 000007
ここで、ρ＞０は正則化係数、Ｂｋはｋ＝１〜ｎの前記基底関数である。ｑｙ［ｔ］は時刻ｔにおける入力サンプルのスタックである。ｐ［ｔ］は前記時刻ｔにおける前記動作条件のｄ次元実数ベクトルである。ｖ［ｔ］は前記時刻ｔにおけるデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）補償器の出力である。ｙ［ｔ］は前記送信チェーンの出力に接続した観測受信機の出力である。
【００５８】
適応的に前記ＤＰＤ係数ｘｋを調整する工程は、以下の数式にしたがって、ｎ＜＜１００であって、ｎが前記基底関数の数を表す際に、相関行列ＧとＬを導出する工程と、
【数６】
2021524692.tif 000008
以下の数式にしたがって、前記ＤＰＤ係ｘｋを導出する工程と
【数７】
2021524692.tif 000009
を備えていてもよい。
【００５９】
適応的に前記ＤＰＤ係数ｘｋを調整する工程は、確率勾配プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数ｘｋを近似する工程を備えていてもよい。
【００６０】
前記方法は、前記少なくとも１つの入力信号のサンプルと、前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに応答する前記送信チェーンのそれぞれの１つ以上の観測したサンプルを表すデータレコードを収集する工程をさらに備えていてもよい。
【００６１】
前記データレコードを収集する工程は、前記データレコードを１つ以上のスペクトルチャネルで収集する工程であって、前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、前記スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する工程を備えていてもよい。
【００６２】
いくつかの変形例では、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンと、適応部と補償器とを備えるデジタルプレディストータとを備えるさらなるデジタルプレディストーションを実行する線形化システムを提供する。前記デジタルプレディストータは、少なくとも１つの受信入力信号上で動作する無線装置の前記デジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得し、前記デジタルプレディストータの動作を制御するために、前記ワイヤレス装置の動作に関連付けられた動作条件に依存する前記ＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出したＤＰＤ基底関数の適応集合を決定するように構成されている。前記デジタルプレディストータは、また、前記少なくとも１つの入力信号に応答する前記送信チェーンの観察されたサンプルに少なくとも部分的に基づいて、前記適合させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数を用いて補償器を構成するように構成されている。
【００６３】
前記さらなる線形化システムの実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよく、前記の様々な方法及び前記様々な線形化システムの特徴のいずれか、及び、以下の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。
【００６４】
前記基底関数は、基底関数の（ｄ＋１）個のグループを含み、基底関数の第１のグループは、前記基底関数の第１の集合を変更することなく含み、前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記動作条件のパラメータの少なくとも１つの関数にしたがって、前記基底関数の第１の集合の変換として決定してもよい。
【００６５】
前記基底関数の残りのｄ個のグループの各々は、前記基底関数の第１の集合と前記無線装置に関連付けられた動作条件の１つとの積として決定してもよい。
【００６６】
前記ＤＰＤ係数を用いて補償器を構成するように構成されたデジタルプレディストータは、前記送信チェーンの観察されたサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに基づいて誤差関数を最小化する前記基底関数に対する重みとして前記ＤＰＤ係数ｘｋを得る最適化プロセスにしたがって、前記ＤＰＤ係数を計算するように構成してもよい。
【００６７】
前記デジタルプレディストータはさらに、前記少なくとも１つの入力信号のサンプル及び前記少なくとも１つの入力信号のサンプルに応答する前記送信チェーンのそれぞれの１つ以上の観測したサンプルを表すデータレコードを１つ以上のスペクトルチャネル内に収集するように構成されている。前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、前記１つ以上のスペクトルチャネルは、それぞれ、前記スペクトル範囲の帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する。
【００６８】
いくつかの変形例では、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置のためのデータを収集する工程を備えるデジタルディストーションの他の方法を提供する。前記データは、前記送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを有するデータレコードを含み、さらに、動作条件値の集合と関連付けられる。各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられる。前記データを収集する工程は、１つ以上のスペクトルチャネルにデータを収集する工程を備える。前記１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置する。前記１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、前記スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する。前記方法は、また、各データレコードの多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、データレコードの少なくとも一部を選択する工程と、前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程とをさらに備える。前記デジタルプレディストーションパラメータを計算する工程は、前記デジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得する工程と、前記選択したデータレコードの少なくとも一部に対応する動作条件値に依存する前記第１のＤＰＤ基底関数の集合から導出する適応させたＤＰＤ基底関数の集合を決定する工程と、前記選択したデータレコードの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記適応させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定されたデジタルディストーションパラメータを用いてデジタルプレディストータを構成する工程とを含む。前記方法は、また、前記計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成されるデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程をさらに備える。
【００６９】
さらに他の方法の実施形態は、本開示に記載する特徴のうちの少なくとも一部を有していてもよい。前記の様々な方法及び／又は前記様々な線形化システムの特徴のいずれかを有していてもよい。
【００７０】
いくつかの変形例では、上記方法工程のうちの１つ以上を実行するように構成したシステムが提供される。
【００７１】
いくつかの変形例では、コンピュータ支援設計システムで処理される際に、本明細書に記載されているようなシステム、デジタルプレディストータ、送信チェーン、及び／又は、それらのそれぞれのモジュールのうちの１つ以上の機械実行可能な表現を生成するように構成した要素を含む非一過性の機械読み取り可能な媒体上に符号化された設計構造を提供する。
【００７２】
いくつかの変形例では、集積回路製造システムで処理されると、集積回路製造システムを構成して、本明細書に記載されているようなシステム、デジタルプレディストータ、送信チェーン、及び／又は、それらのそれぞれのモジュールのうちの１つ以上を製造する集積回路定義データセットを提供する。
【００７３】
いくつかの変形例では、プロセッサ上で実行可能な一連のコンピュータ命令でプログラムされた非一過性のコンピュータ可読媒体が提供され、それらのコンピュータ命令が実行されると、上記の様々な方法工程を含む操作が行われる。
【００７４】
本発明の他の特徴及び利点は、以下の記載及び特許請求の範囲から明らとなる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
以下、これらの側面及び他の側面を以下の図面を参照して詳細に説明する。
【００７６】
【図１】図１は、本明細書に記載されているような様々なＤＰＤ適応アプローチを実施するように構成した線形化システムのブロック図である。
【００７７】
【図２】図２は、広帯域スペクトル範囲の狭帯域サブバンドからのサンプルの収集を説明するための図である。
【００７８】
【図３】図３は、２つの異なるアプローチ(すなわち、広帯域サンプル収集アプローチ、及び、狭帯域サブバンドサンプル収集アプローチ)を使用して実装したＤＰＤ補償システムの性能結果を比較するグラフを含む。
【００７９】
【図４】図４は、スペクトル範囲内の複数のサブバンドの無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路のためのデジタルプレディストーションのための例示的な手順のフローチャートである。
【００８０】
【図５】図５は、適応的基底関数を使用したデジタルプレディストーションのための例示的な手順のフローチャートである。
【００８１】
【図６Ａ】図６Ａは、サンプルの良好な多様性を確保せずに実行される最適化プロセスのシミュレーション結果を示すグラフを含む。
【００８２】
【図６Ｂ】図６Ｂは、最適化プロセスが、サンプルの多様性を促進するために、多様性ベースの分布（ランダム化）アプローチの対象となるサンプルを使用した場合のシミュレーション結果を示すグラフを含む。
【００８３】
【図７】図７は、多様性に基づくアプローチに基づいたＤＰＤ適応プロセスを使用して実装されたデジタルプレディストーションのための例示的な手順のフローチャートである。
【００８４】
様々な図面中の同様の参照記号は、同様の要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００８５】
一般的に、以下には、個別に、好ましくは組み合わせて使用され得る多くの技術の説明を含み、広い範囲の動作条件にわたって高い性能を提供し、そのような動作条件の間の急速な変化に反応することができるデジタルプレディストータを提供する。
【００８６】
これらの技術は、例えば、スペクトル位置（例えば、伝送チャネル又はサブキャリア）、電力レベル、又は出力負荷において、急速な変化を利用するように（例えば、基地局（ＢＳ）によって）制御される携帯電話のような無線周波数（ＲＦ）ユーザ装置（ＵＥ）に特に適用可能である。しかしながら、これらの技術はユーザ装置上での実装に限定されるものではなく、基地局上でも使用され得ることを理解すべきである。さらに、空中無線ＲＦアプリケーションのためのプレディストーションの文脈で説明しているが、これらの技術を、（例えば、ＤＯＣＳＩＳ標準モデムでの使用のための）同軸ケーブル通信、（例えば、オーディオ、超音波、超低周波を線形化するための）オーディオ通信、及び（例えば、光通信パスの非線形特性を緩和するための）光通信を含む他の領域に適用してもよい。
【００８７】
これらの技術のうち第１の技術は、送信スペクトルのスペクトル位置を変化させることによって部分的に動機付けられている。この技術では、一般的に、プレディストータは、より広い利用可能な帯域幅内で比較的狭い帯域のサブバンドにまたがる入力信号を処理するように構成されており、送信機が任意の時点で動作している特定のサブバンドの位置、及び／又は、幅に、大きく、又は、完全にアグノスティックであるという意味で「普遍的」である。この技術の１つの課題としては、プレディストータのパラメータを更新するために利用可能なフィードバックが、随時利用可能な帯域幅全体のごく一部の特性しか感知しないという意味で、プレディストータを適応させるために利用可能なデータが疎らであるということがある。
【００８８】
これらの技術のうち第２の技術は、それらの側面を表すパラメータを導入し、それらのパラメータに対する依存性をプレディストータのモデル構造に組み込むことで、動作条件の特定の側面の変化を明らかに説明する。このアプローチを使用して、これらの側面の１つにおける変化は、動作条件の側面の変化で反応するより遅い適応手順を待たずに、プレディストータのモデルの対応するパラメータの値を変更することに関する。一例として、送信電力に対する依存性をパラメータ化してもよく、プレディストータは、電力の変化に実質的に瞬時に反応することができる。別の例では、入力信号をプレディストーションするために使用する基底関数は、一般的に所望の入力の関数であり、動作条件の変化に基づいてさらに適応させることができる。
【００８９】
第２の技術の例示的な実施例では、デジタルプレディストーションの方法が提供される。この方法は、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える電力増幅システムに向けられた少なくとも１つの入力信号上で動作する無線装置のデジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を取得する工程を含む。この方法はさらに、デジタルプレディストータの動作を制御するために、無線装置の動作に関連付けられた動作条件（例えば、環境パラメータを含む）に依存する第１のＤＰＤ基底関数の集合から導出される適応させたＤＰＤ基底関数の集合を決定する工程と、少なくとも１つの入力信号に応答する送信チェーンの観察されたサンプルに少なくとも部分的に基づいて、適応させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数を用いて、デジタルプレディストータを構成する工程とを含む。
【００９０】
これらの技術のうち第３の技術は、動作中に、動作条件の範囲が代表的な方法では利用されない可能性、又は、動作条件の範囲がプレディストータの構成への影響が過小評価される可能性のある新しい動作条件に変化する能力を低下させるようなプレディストータの適応につながる時間パターンに従う可能性に対処するものである。非常に一般的に、この技術は、可能な動作条件に対して適切な多様性を維持する構成を適応させる際に基本とする動作データのサンプリングを利用し、それにより、ある構成から別の構成への変更の直後に良好な性能を得ることができる。
【００９１】
第３のタイプの技術の例示的な実施例では、多様なメトリクスにしたがって選択したデータサンプルを使用して、デジタルプレディストーション適応を実施する。そのようないくつかの実施例では、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを備える無線装置のためのデータを収集する工程を備えるデジタルディストーションの方法を提供する。収集したデータには、データレコードを含み、各データレコードは、送信チェーンの入力信号データ及び対応する出力信号データを含み、さらに、動作条件値の集合に関連付けられている。各データレコードは、また、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられている。このような様々なメトリクスの例としては、異なるレコードの要素間の距離メトリクス（距離が大きいと、一般的に、そのような異なるレコード間の高い識別性を示す）が挙げられ、そのような距離計算の一例としては、データレコードの対応する要素間の差の最大絶対値がある。この方法は、さらに、各データレコードの多様なメトリクスに基づいて計算した多様化基準にしたがってデータレコードの少なくとも一部を選択する工程と、選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用されるデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程と、計算されたデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程とを含む。
【００９２】
上記で概要を説明した技術を、図１のブロック図形式で示したプレディストーションシステム１００の文脈において以下に説明する。図１において、ｕは、伝送部Ｆ１２０を介して送信される所望の信号を表す入力信号である。この信号ｕは、デジタル形式でシステム１００に供給される複素数Ｉ／Ｑサンプルのシーケンス．．．、ｕ［ｔ−１］,ｕ［ｔ］,ｕ［ｔ＋１］,．．．を含む。上記のように、一般的に、この入力信号は、システムの全体的に利用可能な帯域幅の比較的小さな部分を占めている。システムの利用可能な帯域幅（例えば、利用可能な通信チャネルの集合の周波数範囲）内の多数の多様なバンド／サブバンドで収集したサンプルを使用する適応プロセスの実施（すなわち、後に詳述する第１の技術と称する実施例）によって、適応型ＤＰＤ補償システム１００は、異なるスペクトルバンド（例えば、異なる商用携帯電話事業者、異なる利用可能な商用バンド、異なるセルラー技術等に対応することによって操作されるバンドを含む広いスペクトル範囲Ｗ内）で動作が可能になるように構成したユニバーサルＤＰＤ補償器として実現することができる。これら技術は、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１９年５月１０日に出願されたＰＣＴ出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３１７１４号、「Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１８年６月１１日に出願された米国出願番号１６／００４５９４号、「Ｍｕｌｔｉ−Ｂａｎｄ  Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１８年６月１１日に出願された米国出願番号１６／００４７１３号に記載された同様のシステムでの使用にも適用可能である。これらのシステムはそれぞれ参照により本明細書に組み込まれている。
【００９３】
補償器Ｃ１１０は、変調器、電力増幅器、アナログ伝送線路等の構成要素を含むアンテナに供給される、又は、アンテナから放出される無線周波数信号へのデジタル信号（ベースバンドで、又は、場合によっては中間周波数帯域で）からの信号チェーンを表す伝送部Ｆ１２０に電気的に接続されており、信号経路に非線形特性を導入することができる。伝送部Ｆ１２０（送信チェーンとも称する）は、例えばＤＡＣ／ＰＡの組み合わせを含むデジタル／アナログサブシステムを実装する。無線実装では、伝送部Ｆ１２０は、システム１００が動作するように構成されているスペクトル範囲Ｗ内のいくつかのＲＦバンド内で、結果として生じるアナログ信号の送信を可能にするための（例えば、局部発振器を用いて実装されている）変調器を備える。特定のバンドを、セルラーリソース（例えば、利用可能なＲＦ通信バンド）の利用可能性に応じて（例えば、ハンドオフ操作中に）選択、及び／又は、調整してもよい。
【００９４】
補償器（デジタルプレディストータとも称する）Ｃ１１０は、伝送部Ｆ１２０の非線形特性を補償するように構成されている（そのような非線形挙動は、電力増幅器、ＤＣＡ、変調器等の伝送部１２０の１つ以上の構成要素の動作によって引き起こされる可能性がある）。特に、プレディストータは、所望の信号ｕを受信し、対応するプレディストーションした信号ｖを出力する。この信号ｖはｕの関数である。この関数はコンフィグレーションパラメータｘによってパラメータ化される。センシング部Ｓ１３０（観測経路とも称する）は、伝送部Ｆ１２０の出力を感知して、デジタル形式の感知信号ｙを提供する。理想的には、感知信号ｙは、プレディストータ１１０が伝送部の非線形効果をすべて正確に反転させることができる場合、所望の入力ｕと同じ（又は、所望の入力をスケーリングした、例えば、増幅したもの）である。センシング部Ｓ１３０は、伝送部Ｆ１２０の出力ｗのリアルタイム出力測定（例えば、復調器／ＡＤＣの組み合わせ）を表すアナログ／デジタルサブシステムを実装する。ブロックＳ１３０は、信号ｙとして示される観測したデジタルサンプルを生成する。いくつかの実施形態では、観測したサンプルの少なくとも１つのバッチは、システム１００のサブシステムの少なくとも１つと電気的に通信している記憶装置（例えば、バッファ又はバッファのバンク）に格納される。
【００９５】
適応部Ａ１４０（アダプタとも称する）は、所望の信号ｕ及び感知信号ｙを受信し、ｙがｕと同じである理想的な状況に近づくために使用されるプレディストーションパラメータｘを決定する。以下でより詳細に議論するように、いくつかの例示的な実施形態では、システム１００は、システム１００の動作条件（例えば、環境特性）に基づく適応的な基底関数を使用するプレディストーション処理を導出して適用するように構成されている。動作条件の側面を明示的にモデル化する技術の少なくともいくつかの組み合わせでは、適応部は、例えば、システムの制御装置によって提供されるか、又は感知装置／感知部１５０によって感知される動作パラメータｐを受信する（伝送部１２０の感知特性として模式的に図１に示し、これは、そのような動作条件の可能性のある１つのソースに過ぎないことを認識する）。そのような感知装置は、例えば、温度センサ、電流及び／又は電圧センサ、ＲＦ電力計、動作条件パラメータ（電圧定在波比又はＶＳＷＲ、タイムスタンプ等の記録の時期を示す値等）を導出する回路及び／又はプロセッサベースの装置等を含むことができる。
【００９６】
より具体的には、中間信号ｖ及び観測サンプルｙのサンプルが適応部１４０Ａに提供され、この適応部１４０Ａは、適応処理（例えば、最適化処理、ルックアップテーブルから予め決定した係数を選択する係数選択処理、係数補間処理等）を実行して、ｖ及びｙ（及び、いくつかの実施形態ではｕ）について得られたデータに基づいて、補償器Ｃ１１０によって適用される基底関数の重み付け係数のベクトルｘを導出する。観察されたサンプルｙ、及び、中間サンプルｖ及び／又は入力サンプルｕは、すべてバッファ（図示せず、システム１００のいずれかのサブシステムの一部であってもよい）に格納されていてもよい。バッファの内容（行列として配列されていてもよいし、他の適切なデータ構造にしたがって配列されていてもよい）は、時折新しいサンプルとして更新されてもよく、このような新しいサンプルは（より最近のものであり、及び／又は、データの均一性のようなデータ基準を満たすものであるため）適応プロセスにとってより有用であると考えられる。
【００９７】
少なくともいくつかの実施例では、補償器（プレディストータ）Ｃ１１０は、次のように表され得る非線形変換を実施する。
【数８】
2021524692.tif 000010
この数式では、ｑｕ［ｔ］は、以下のτ過去の入力値の窓である。
【数９】
2021524692.tif 000011
ｐ［ｔ］は、現在の動作状態の側面を表すベクトル（又はスカラ）である。尚、このような側面を明示的にモデル化しないバージョンでは、ｐ［ｔ］に対する依存性は省略されてもよい。図１に示すパラメータｘは、ｎ個の複素数値パラメータｘｋのベクトルを含む。
【００９８】
項Ｂｋ（ｑ、ｐ）は「基底関数」と呼ばれ、入力ｑ及びｐのスカラ複素数値関数を出力することができる。例えば、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１９年５月１０日に出願されたＰＣＴ出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３１７１４に記載されているように、様々なそのような関数を使用してもよい。ｑｕにおけるサンプルの数は、基底関数のいずれかによって使用する最大ラグτにしたがって使用される基底関数に依存することに留意する。一般的には、いくつかの実施形態では、動作条件にしたがって動作中に基底関数Ｂｋを選択してもよく、適応部Ａ１４０は、例えばインクリメンタル更新プロセスにおいて、新しいデータサンプルｖ及びｙが利用可能になると、（基底関数を重み付けする）パラメータｘを修正する（すなわち、適応させる）。本明細書において、そのようなプロセスのうち１つ以上のプロセスを後述する。このように、適応的ＤＰＤ補償システム１００は、ＤＰＤ係数を適応的に決定するように構成されてもよい（例えば、異なる動作点に関連付けられた予め決定されたＤＰＤ係数を含むルックアップテーブル／行列から選択されるか、又は現在及び以前に得られたサンプルに応じて動的に導出される）。
【００９９】
このように、いくつかの例示的なアプローチでは、動作条件にしたがって変化する基底関数を適応可能な関数としてもよい。それにより、事前に注意深く選択した基底関数の最初の集合以上に多くて多様な基底関数を提供できる。これにより、いくつかの例においては、プレディストーション動作に使用される基底関数の適応性は、これらの項のそれぞれに本質的に線形依存性を導入することによって、プレディストーションモデルに導入されるｄの動作条件を表すベクトルｐに依存させることができる。これは、数１０を数１１で置き換えることによって表すことができる。
【数１０】
2021524692.tif 000012
【数１１】
2021524692.tif 000013
【０１００】
したがって、適応されたパラメータｘの項数は、ｄ＋１の因数分だけ増加する。この例では、（ｄ＋１）項のグループに対して、同じ基底関数Ｂｋ０を使用するため、基底関数の複雑さは変化しないままである。他の実施形態では、動作条件の各側面に対して異なる基底関数が使用されてもよい。そのような基底関数は、一部では、適応プロセス中に測定／決定した同時期の環境パラメータ値に依存してもよい。入力サンプルをデジタル的にプレディストーションするために使用する基底関数の総数は、使用する動作条件の数に依存する。例えば、収集したサンプルについて、２つの環境パラメータ（例えば、温度及びＶＤＤ）が測定される場合、デジタルプレディストーションプロセスに使用する基底関数の数は、環境パラメータ（又は他のタイプの動作条件）を適応プロセスに組み込まない実施例において使用する基底関数の数の３倍になる。
【０１０１】
上述のように、また、以下でより詳細に説明するように、システム１００は、また、多様性行列適応アプローチ（上述の「第３の技術」）の実施によって、よりロバストで効率的な適応性を実現するように構成してもよい。このようなアプローチでは、（ｑｕ［ｔ］,ｕ［ｔ］−ｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］）、又は、特定の適応手順（ｑｙ［ｔ］,ｖ［ｔ］−ｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］）用の過去のサンプルは、過去の時点における一様な分布では使用されない。このような不均一なサンプリングの一実施例は、過去のサンプルのサブセットのバッファＶを維持することである。サンプル（ｑ（ｉ）,ｖ（ｉ）,ｐ（ｉ））のこのようなバッファは、特定の条件を過剰に表現することなく、システムによって維持され、過去の動作条件の多様性を表す。一般的に、新しい時間サンプル（ｑ［ｔ］,ｖ［ｔ］,ｐ［ｔ］）が適応部で利用可能になると、適応部Ａ１４０は、この時間サンプルをバッファＶ内に保持するかどうかを決定し、保持する場合には、バッファ内のどの現在のエントリをイジェクトするかを決定する。
【０１０２】
現在のサンプルをイジェクトして新しい時間サンプルと置き換えるかどうかを決定するための１つの一般的な方法は、そのような置き換えによってバッファ内の動作条件のサンプリングの多様性又は均一性を増加させることが可能な場合に、そのような置き換えを行うことである。例えば、データサンプル間の計算しやすい距離は、バッファ内の各データｉについて、データサンプルの成分間の最大絶対差として定義される。一般的に、バッファ内のデータ点は、より大きなハイパースペースをカバーするために、データ点間の最小距離を可能な限り大きくすることが好ましく、それによってバッファ全体の多様性が促進される。新しい時間サンプルも同様に、バッファ内のデータ点間の最小距離ｈｉを有する。次に、最小値ｍｉｎ（ｒｉ,ｈｉ）を有するデータサンプルがイジェクトされ、新しいサンプルと交換される。この適応手順では、更新したバッファＶを使用してプレディストーションパラメータｘを更新する。
【０１０３】
上述のように、適応部Ａ１４０は、補償器Ｃ１１０によって入力信号ｕ［ｔ］に適用する基底関数の重み付けを行うＤＰＤ係数を計算するように構成されている。少なくともいくつかの例では、プレディストータのパラメータｘは、例えば確率勾配手順を用いた反復更新手順を用いて更新する。他の例では、パラメータｘは、バッチ手順、例えばグラミアン行列反転手順を使用して更新される。
【０１０４】
反復手順では、目的は、以下の数式で表す対象を最適化（すなわち、最小化）することである。
【数１２】
2021524692.tif 000014
が成立する。
この加算値は、過去の時間サンプル、又は、バッファＶを使用している場合には、バッファ内に示される時間サンプルに対するものである。
【０１０５】
確率勾配アプローチでは、一様にランダムに選択した時間τを選択して、現在のパラメータ値ｘを以下のように更新する。
【数１３】
2021524692.tif 000015
となる。
ステップサイズαは、時間の経過とともに調整（例えば、縮小）してもよい。システム１００及び本明細書に記載されたアジャイル適応技術のうちの１つ以上の実施例に関連して使用され得る様々な最適化手順に関する更なる詳細を以下に説明する。
【０１０６】
図１に戻ると、図１に例示したシステム１００は、装置又はシステム（例えば、ネットワークノード、例えば、ＷＷＡＮ基地局又はＷＬＡＮアクセスポイント、又は、モバイル装置の）のデジタルフロントエンドの少なくとも一部であってもよい。このように、システム１００は、リモート装置との有線通信（例えば、イーサネットを介してのような有線ネットワーク接続のためのネットワークインターフェースを介して）、又は、そのようなリモート装置との無線通信を実施する通信モジュールに電気的に接続してもよい。いくつかの実施形態では、システム１００は、結果的に処理された信号を生成するために（その結果的な信号がその後、リモート装置に通信されるか否かにかかわらず）、装置又はシステム内で局所的に使用して、ローカルに生成された様々な信号に対して処理（プレディストーション処理又は他の処理）を実行してもよい。
【０１０７】
いくつかの実施形態では、線形化システム１００の少なくともいくつかの機能は、システム１００の１つ以上のモジュール（補償器Ｃ１１０、適応部Ａ１４０、又は、システム１００の他のモジュールのいずれか）に含まれる制御装置（例えば、プロセッサベースの制御装置）によって実施されてもよい。制御装置は、システム１００の様々なモジュール又はユニットに作動的に接続されていてもよく、（以下でより詳細に説明するように）エラー関数の勾配の近似値を計算し、それらの近似値に基づいてＤＰＤ係数を更新し、継続的に更新したＤＰＤ係数を使用してデジタルディストーションを実行するように構成されてもよい。制御装置は、他の計算機能及び制御機能に加えて、処理機能と提供する１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、及び／又は、デジタル信号プロセッサを備えていてもよい。制御装置は、また、システム１００のためのプロセス及び機能を少なくとも部分的に実施するために、専用の論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＤＳＰプロセッサ、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、アプリケーションプロセッサ、カスタマイズされた専用回路等を含んでいてもよい。制御装置は、また、データを格納するメモリ、及び、装置内でプログラムされた機能を実行するためのソフトウェア命令を含んでいてもよい。一般的に言えば、コンピュータアクセス可能な記憶媒体は、命令及び／又はデータをコンピュータに提供するために、使用中にコンピュータによってアクセス可能な任意の非一過性の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、コンピュータアクセス可能な記憶媒体は、磁気ディスク又は光ディスク、半導体（ソリッドステート）メモリ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の記憶媒体を含んでいてもよい。
【０１０８】
上記に概要を説明したアプローチは、本明細書に記載の他のＤＰＤ適応アプローチのいずれかと別々に、又は、組み合わせて使用することができる。したがって、例えば、本明細書に記載したアプローチ及び技術の一実施形態は、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーンを構成する無線装置に関するデータを収集する工程を含むデジタルディストーションのための方法を含む。このデータは、送信チェーンのための入力信号データ及び対応する出力信号データを含む各データレコードを含むデータレコードを備え、さらに、動作条件の集合に関連付けられている。各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様なメトリクスに関連付けられている。データを収集する工程は、１つ以上のスペクトルチャネルにデータを収集する工程を備えている。１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置する。１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する。前記方法は、前記各データレコードの前記多様なメトリクスに基づいて計算した多様性基準にしたがって前記データレコードの少なくとも一部を選択する工程と、前記選択されたデータレコードの少なくとも一部に基づいて、前記無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程とをさらに含む。
デジタルプレディストーションパラメータを計算する工程は、デジタルプレディストータの動作を制御するためのデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）基底関数の第１の集合を得ることと、前記選択されたデータレコードの少なくとも一部に対応する動作条件値に依存するＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出したＤＰＤ規定関数の適応集合を決定すること（例えば、前記選択したレコードの各々から対応する動作条件値に平均値を計算してもよい）と、前記ＤＰＤ基底関数の適応集合に対して決定したデジタルプレディストーションパラメータを有するデジタルプレディストータを前記選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、少なくとも部分的に構成すること、を含む。この方法は、計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程をさらに含む。
【０１０９】
以下に、本明細書に記載した様々なアジャイル適応技術に関する追加的な詳細を記載する。
【０１１０】
第１の技術：狭帯域測定に基づく広帯域適応
本明細書で説明するように、デジタルプレディストーション（ＤＰＤ）パラメータのアジャイルな推定は、異なる時間間隔で広帯域スペクトル範囲の一部にわたって収集したサンプルに基づいて（例えば、スペクトル範囲の狭帯域サブバンド内で収集したサンプルに基づいて）実施することができる広帯域スペクトル範囲Ｗにおいて動作可能な普遍的なパラメータ化したデジタルプレディストータを用いて達成されてもよい。そのようなサンプルは、（スペクトル範囲内の異なるサブバンドで動作するように構成した）調整可能な狭帯域無線通信装置を使用して収集できる。
【０１１１】
このように、いくつかの実施形態において、スペクトル範囲内の複数のサブバンドで無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路（例えば、伝送部Ｆ１２０）に提供される信号のデジタルディストーションの方法を開示している。この方法は、スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を含む信号をプレディストーションするために、デジタルプレディストータ（例えば、図１の補償器Ｃ１１０）を構成する工程を含む。この構成の工程は、異なるサブバンドで無線信号を送信するためのＲＦ送信経路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程を備え、各データサンプルは、送信のためにＲＦ送信経路に提供するデジタル入力信号と、提供されたデジタル信号に応答して無線送信の感知を表すデジタル感知信号（例えば、センシング部Ｓ１３０によって感知した信号）とを含む。各デジタル入力信号は、スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中した（例えば、単一の通信チャネル又はサブキャリアのために定義された周波数範囲に集中しているか、又は、留まっている）スペクトル内容を表すものである。デジタル入力信号は、デジタル入力信号に応答して無線伝送のセンシングを表すものである。デジタルプレディストータを構成する工程は、取得した１つ以上のデータサンプルにしたがってデジタルプレディストータのパラメータを（例えば、適応部Ａ１４０を使用して一般的に実現される適応手順によって）更新し、ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和する工程をさらに含む。この手順は、ＲＦ伝送路による伝送のためのさらなる入力信号、このさらなる入力信号は、スペクトル範囲内の特定のサブバンド内のスペクトル内容を表すものである、を受信する工程と、ＲＦ伝送路に提供するためのプレディストーションされた信号を得るためにさらなる入力信号を処理するように構成された構成したプレディストータを使用する工程とをさらに含む。
【０１１２】
このように、第１の技術の実施例では、変化するスペクトル条件に対してロバストな普遍的なパラメータ化したプレディストータを実現する。すなわち、第１の技術のアプローチでは、異なるサブキャリアで動作することができ、チャネルのスペクトル特性（キャリア周波数、帯域幅、通信プロトコルの使用、平均出力電力等）が変化する（例えば、異なるセルへ移動した結果、基地局の割り当て等によって同一のセルラー領域内の異なるバンドへ変化する）につれて新しいスペクトル条件に適応する必要が必ずしもない単一のプレディストータの実施が実現されるようにしてもよい。スペクトル特性は頻繁に変化する可能性があるので、スペクトル範囲Ｗ全体で動作するように構成したロバストな普遍的なデジタルプレディストータを使用することで、スペクトル動作条件の変化ごとに適応しなければならないことに起因する計算の複雑さを低減することができる。
【０１１３】
普遍的な、パラメータ化したデジタルプレディストータを実現するために、スペクトル範囲のサブバンド（すなわち、スペクトル範囲に関連付けられた帯域幅Ｗよりも狭い帯域幅を有するスペクトル範囲Ｗ内のバンド）からのサンプルを収集する。サンプルの収集は、設計時に、スペクトル範囲の方法的なトラバーサルによって実行可能で、無線装置の特定の使用、スペクトルリソースの利用可能性（例えば、利用可能なバンドの一部が他の無線装置に割り当てられているかどうか）、及び、既存の環境条件に依存して、無線装置があるサブバンドから別のサブバンドにホップする際に、無線装置（デジタルプレディストータを備える）の通常の動作中に収集されてもよい。（図１のシステム１００のようなデジタルプレディストーションシステムを備える）無線装置が、通常の動作中に動的にサンプルを収集し、時折（規則的又は不規則的な間隔で）ＤＰＤパラメータを更新する場合、収集したサンプルを、動作条件（スペクトル動作条件を含んでいてもよい）とともに、本明細書に記載されているような多様性行列に格納する（すなわち、サンプルの多様性を促進するサンプルを収集する）ようにしてもよい。時折、デジタルディストーションシステムは、現在記憶されているレコードを使用して、ＤＰＤ係数を更新する。更新した係数は、そのような例では、多様なサブバンドから収集した可能性のある多様なサンプルを含む多様性が高いサンプルを反映する。しかし、無線装置は、複数のサブバンドについて得た代表的なサンプルを得る他の方法でサンプルを収集するようにしてもよい。
【０１１４】
図２を参照すると、１００ＭＨｚの帯域幅を有する広帯域スペクトル範囲の狭帯域サブバンド（２１０、２１２、及び２１４）からのサンプルの収集を例示するダイアグラム２００を示している。この図では、無線装置は、異なるサブバンドにホップ（又は系統的にスライド）し、狭帯域サブバンドからサンプルを収集する。入力サンプル（及び／又は観測したサンプル）に加えて、スペクトル情報を含み得る動作条件が収集され、選択的に格納され得る（例えば、計算された多様性行列に基づいて、特定のサンプルが格納されるべきか破棄されるべきかについての決定がなされる）。時折、規則的又は不規則な間隔で、適応プロセスは、狭帯域サンプルを使用して、プレディストーションパラメータ、例えば、基底関数（本明細書に記載されているような適応基底関数であってもよい）の重み付けを行うＤＰＤ係数を生成又は更新する。サンプルデータの収集は、いくつかの実施形態では、完全な広帯域幅（すなわち、スペクトル範囲Ｗに対するナイキスト周波数）で、又はサブバンドの狭帯域幅で入力（及び／又は伝送チェーンの観測した出力）をサンプリングする（又は、例えば、ＤＰＤパラメータ更新手順中に収集したサンプルをアップサンプリングする）ことによって実施することができる。
【０１１５】
図３は、２つの異なるアプローチを用いて実施したＤＰＤ補償システムの性能結果を比較するグラフ３１０及び３２０を含む。グラフ３１０に対応する第１の実施例では、ＤＰＤ係数は、広帯域信号のサンプルを用いて生成したものである（すなわち、ＤＰＤシステムは、広帯域信号のサンプルを用いて訓練されている）。グラフ３２０に対応する第２の実施例では、ＤＰＤ係数は、複数の狭帯域サブバンドから収集したサンプルを用いて生成したものである。グラフ３１０及び３２０に対応するこれらの実施例では、ＤＰＤ係数の導出は、新旧相関行列の蓄積及び平均化によって行われていた。２つのグラフ３１０及び３２０が示すように、複数の狭帯域サブバンドからのサンプルを使用して訓練されたＤＰＤシステムでは、（２つの実施例についての隣接チャネル漏洩電力比（ＡＣＬＲ）、挙動に基づいて）一般的により高く、よりロバストな性能が達成された。
【０１１６】
次に、図４を参照すると、スペクトル範囲内の複数のサブバンド内の無線信号を送信するように構成した無線周波数（ＲＦ）伝送路に供給する信号のデジタルプレディストーションのための例示的な手順４００のフローチャートが示されている。手順４００は、スペクトル範囲内の任意のスペクトル内容を含む信号をプレディストーションするためのデジタルプレディストータ（図１のシステム１００によって実現されたもの等）を構成する工程４１０を含む。手順４００の構成工程４１０は、異なるサブバンド内の無線信号を送信するためのＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプル４１２を取得する工程を含む。各データサンプルは、送信のためにＲＦ送信経路に供給するデジタル入力信号（例えば、図１及び図４に示すｕ［ｔ］及び／又はｖ［ｔ］）と、供給したデジタル信号に応じて、無線送信の感知を表すデジタル感知信号（例えば、図１及び図４に示すｙ［ｔ］）とを含む。各デジタル入力信号は、スペクトル範囲内のそれぞれの単一の対応するサブバンドに集中したスペクトル内容を表す。サブバンドに対応するスペクトル情報を、適応プロセスの目的で任意に提供し得る情報として、図４に示す。そのスペクトル情報はまた、図１に示したｐ［ｔ］データの一部として提供することができる。このように、いくつかの実施形態では、異なるサブバンドにおけるＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、対応する動作条件パラメータを１つ以上のデータサンプルに対して収集する工程をさらに含み、対応する動作条件パラメータは、例えば、ＲＦ伝送路の対応する温度、対応する平均電力、ＲＦ伝送路の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、ＲＦ伝送路に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、収集したサンプルの集合のそれぞれの年齢、及び／又は、１つ以上のデータサンプルを収集した対応するチャネル情報のうちの１つ以上を含む。いくつかの例では、スペクトル範囲Ｗは、ほぼ等しいサイズの帯域幅のｎ個のＲＦバンドを含む。
【０１１７】
いくつかの実施形態では、１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、スペクトル範囲内の異なるサブバンドの１つ以上で動作するように（例えば、局部発振器の調整、バンドパスフィルタリング動作の調整等で変調／復調機能を制御することによって）ＲＦ伝送路を備える無線装置を制御可能に調整する工程を備え、異なるサブバンドの１つ以上のそれぞれにおいて、少なくとも１つのサンプルの集合を測定する工程を備えていてもよい。１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、デジタルプレディストータのパラメータの初期計算に続いて、実行中に、スペクトル範囲内の追加のサブバンドで追加のサンプルの集合を測定し、追加のサンプルの集合の少なくとも一部に基づいてデジタルプレディストータのパラメータをさらに更新する工程を備えていてもよい。いくつかの実施形態では、異なるサブバンドで無線信号を送信するためのＲＦ伝送路の動作を表す１つ以上のデータサンプルを取得する工程は、各データレコードに対する多様性行列に基づいて計算した多様性基準にしたがって、複数の格納データサンプルから１つ以上のデータサンプルを選択する工程を備え、これらの複数のレコードは、各レコードが１つ以上のデータサンプルの１つに対応する多様性データベース構造内に配置される。
【０１１８】
上記の構成工程４１０は、また、１つ以上の取得データサンプルにしたがって、デジタルプレディストータのパラメータ（例えば、基底関数を重み付けするＤＰＤ係数）を更新して、ＲＦ伝送路の非線形特性を緩和する工程４１４を備える。例えば、いくつかの実施形態では、基底関数は、デジタルディストータへの複素入力サンプルに対応するτ次元の複素ベクトルｑに依存する複素項と、ＲＦ伝送路の動作に関連付けられた動作条件の値を表すｄ次元の実数ベクトルｐに依存する実数項とを含む適応的基底関数（例えば、動作条件に応じて、基本集合から拡張することができる基底関数）である。値ｄは、ＲＦ伝送路の動作に関連付けた動作条件のパラメータの数を表す。このような実施形態では、入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する基底関数の総数は、基底関数の第１の集合（すなわち、基本集合）における項の数ｂとｄ＋１との積に比例し、基底関数の総数がｂ（ｄ＋１)に比例する。
【０１１９】
引き続き図４を参照すると、手順４００は、さらに、ＲＦ伝送路による伝送のためのさらなる入力信号（図４の信号ｕｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ［ｔ］として示す）を受信する工程４２０を備え、このさらなる入力信号は、スペクトル範囲内の特定のサブバンド内のスペクトル内容を表す。手順４００は、さらに、さらなる入力信号を処理するために（工程４１０にしたがって）構成したプレディストータを使用して、ＲＦ伝送路への供給のためプレディストーションした信号（図４のｖｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ[ｔ]として示す）を得る工程４３０を備える。
【０１２０】
いくつかの例では、更なる入力信号を処理するために構成したプレディストータを使用する場合は、以下の数式にしたがって更なる入力信号をプレディストーションする工程を含んでいてもよい。
【数１４】
2021524692.tif 000016
ここで、ｖ［ｔ］は時刻ｔにおけるデジタルプレディストータの出力である。ｕ［ｔ］は時刻ｔにおけるデジタルプレディストータへの入力サンプルである。Ｂｋはｋ＝１〜ｎまでの基底関数である。ｑｕ［ｔ］は入力サンプルのスタックである。ｐ［ｔ］は時刻ｔにおける動作条件（例えば、環境特性）のｄ次元実数ベクトルである。ｘｋは基底関数の重み付けを行うために計算したデジタルプレディストーションパラメータである。
【０１２１】
デジタルプレディストータのパラメータを更新する工程は、異なるサブバンドで測定した、基底関数Ｂｋを重み付けするためのデジタルディストーションパラメータｘｋを１つ以上の取得データサンプルに少なくとも部分的に基づいた最適化処理にしたがって導出する工程を備えていてもよい。いくつかの例では、最適化プロセスにしたがってデジタルプレディストーションのパラメータｘｋを導出する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）の最小化によってデジタルディストーションパラメータｘｋを適応的に調整する工程を備えていてもよい。
【数１５】
2021524692.tif 000017
ここで、ρ＞０は正則化係数であり、ｖ［ｔ］は時刻ｔにおけるデジタルプレディストータの出力であり、ｙ［ｔ］はＲＦ伝送路の出力に接続した観測受信機の出力である。
【０１２２】
適応的にデジタルディストーションパラメータｘｋを調整する工程は、例えば、ｎ＜＜１００で、ｎは基底関数の数を表す際には、以下の数式にしたがって相関行列ＧとＬを導出する工程と、
【数１６】
2021524692.tif 000018
以下の数式にしたがって、デジタル歪みパラメータｘｋを導出する工程とを含んでいてもよい。
【数１７】
2021524692.tif 000019
上記の数式において、計算結果であるオーバーラインが付加されたｘは複素共役したｘｋの列ベクトルである。
【０１２３】
適応的にデジタルプレディストーションパラメータｘｋを調整する工程は、いくつかの実施形態においては、確率勾配プロセスにしたがってデジタルプレディストーションパラメータｘｋを近似する工程を備えていてもよい。
【０１２４】
第２の技術：パラメータ化したデジタルプレディストーション基底関数
上述したように、適応部Ａ１４０によって導出された係数を使用して、入力ｕをプレディストーションするために補償器（プレディストータ）Ｃ１１０によって使用する基底関数の重み付けを行う。いくつかの実施形態においては、補償器Ｃ１１０によって信号ｕをプレディストーションする工程には、ｙ（感知部Ｓ１３０の出力）とｕ（入力サンプル）との差を最小化する工程が必要である。プレディストーション演算にアジャイル性と汎用性を加えるために、本明細書に記載されているいくつかの例示的な実施形態では、適応可能な基底関数の集合を利用して、同時期の動作条件に基づいて拡張した関数の集合を構築する。言い換えれば、動作条件（例えば、環境特性）が変化すると、入力サンプル上で動作する特定の基底関数の集合を既存の動作条件にしたがって調整する。
【０１２５】
（ＤＰＤパラメータのアジャイルな推定を達成し、変化する条件に対する応答速度を向上させ、ＤＰＤシステムのロバスト性を向上させるために）動作条件に依存する適応された基底関数の集合を使用する例示的なアプローチは、ＤＰＤ基底関数の初期／第１の集合から適応させた基底関数の集合を導出することに基づいている。ＤＰＤ関数の第１の集合は、事前に決定し、注意深く選択した関数Ｂｋ（・）の集合であってもよく、この集合は、ＤＰＤシステムに対する入力サンプルに依存する（そして、例えば、特定の送信チェーン又は無線装置のために、良好なＤＰＤ性能を提供するように構成されている）が、動作条件に依存しない。したがって、（基底関数の子孫／導関数集合を生成することができる）基底関数の初期（基底）集合は、ＤＰＤシステムへの入力サンプルに適用する項（すなわち、ｕ［ｔ−ｋ］，．．．，ｕ［ｔ−１］，ｕ［ｔ］，ｕ［ｔ＋１］，．．．）を含む。スピンオフ（子又は導関数）基底関数は、その後、初期の関数セットを使用して、動作条件の関数である項（例えば、環境特性を表すパラメータ）を追加して構築することができる。その結果、動作条件に依存する項が基底関数の初期の（基底の）集合に追加されるにつれて、基底関数の適応集合のサイズがさらに大きくなる。
【０１２６】
（図１の）補償器Ｃ１１０の共通の表現は、次の通りである。
【数１８】
2021524692.tif 000020
である。
これは、最近の（ｔ前後の）ベースバンド入力サンプルのスタックである。上述したように、ベクトルｐ［ｔ］は時刻ｔにおける動作条件のｄ次元実数ベクトルであり、ｘｋ（ｋ＝１，．．．，ｎ）は複素数ｎ次元ベクトルｘ∈Ｃｎ（補償器の係数）の要素であり、Ｂｋ（ｑ，ｐ）はτ次元複素ベクトルｑ及びｄ次元実数ベクトルｐの注意深く選択した「基底関数」である（「注意深く」選択したとは、補正信号の単一サンプルｖ［ｔ］を計算する動作が、ｎ回のスカラ乗算よりも有意に少ないことを意味する。注意深く選択した基底関数の例は、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１９年５月１０日に出願されたＰＣＴ出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３１７１４号に記載されている)。拡張した基底関数の集合を形成するために使用され得る２つの例示的な動作条件（すなわち、ｄ＝２である状況において）は、無線装置の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられたドレイン電圧（ＶＤＤ）、及び、温度を含んでいてもよく、この場合、ベクトルｐ［ｔ］は、以下の数式で表してもよい。
【数１９】
2021524692.tif 000021
【０１２７】
いくつかの実施例では、基底関数（ｂ個の項を含む）の１つのグループを修正されていない初期の（「基底」の）規定関数の集合として形成すること、及び、基底関数のｄ個の追加のグループ（それぞれ、ｂ個の基底関数項を有する）をそれぞれ測定した動作条件と基底関数の初期／基本集合の積として形成することによって、適応させた、スピンオフの基底関数の集合（ｂ（ｄ＋１）個の基底関数を含む。ここで、ｂは、基底関数の初期／基本集合の項の総数である。ｄは、拡張した、スピンオフの基底関数の集合を生成するために使用される動作条件の数である。）を得る。このように、２つの動作条件（例えば、ＶＤＤと温度に対応するｐ１とｐ２）を使用する場合の拡張した適応基底関数の集合Ｂｋ（ｑｕ［ｔ］，ｐ［ｔ］）は、次のように表すことができる。
【数２０】
2021524692.tif 000022
【０１２８】
例えば、他の定式化及び変換を使用して動作条件（ｐ１，ｐ２，．．．，ｐｎ）の関数（線形又は非線形）として表し、そのような定式化及び変換を基底関数の初期／基本集合に適用して、拡張した基底関数の集合を生成する他の方法を、ｐ１及びｐ２の動作条件と基底関数の集合との積を含む上記の定式化の代わりに、又は、それに加えて、使用してもよい。さらに、拡張した基底関数のいくつかのグループを、複数の動作条件の関数として形成してもよい（例えば、拡張した集合の各グループを、ｐ１，ｐ２，．．．，ｐｎの組み合わせを含む関数／変換として拡張してもよい）。尚、基底関数の展開は、動作条件（例えば、上記の例では、ｐ１及びｐ２）間にいくつかの線形依存性がある場合に最もうまく機能する。
【０１２９】
動作中、送信チェーンの非線形歪みの逆モデル（例えば、図１のブロックＦ１２０によって実現される）にしたがって動作し、また、定期的に更新されるＤＰＤ係数によって重み付けされる適応的な基底関数（同時期の動作条件値にしたがって拡張され、適応される）を使用する補償器Ｃ１１０のような補償器は、入力信号ｕを受信し、以下のように中間入力信号ｖを生成する。
【数２１】
2021524692.tif 000023
ここで、ｆｉ（・）は、基底関数の第ｉ番目の基底関数であり、ｘｉは、第ｉ番目の基底関数に対応する第ｉ番目のパラメータ（例えば、第ｉ番目の重み）である。基底関数の各々は（少なくとも基本集合において）、入力ｕの線形関数（例えば、ｕ（ｔ-１））又は非線形関数（例えば、｜ｕ（ｔ）｜２）であり、これはメモリ（例えば、ｕ（ｔ）＊ｕ（ｔ-１））を含んでいてもよい。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、図１のシステム１００によって実行される適応プロセスは、測定サンプルｙ［ｔ］を観察し、以下の数式にしたがって正則化平均二乗誤差を最小化しようとすることによって、プレディストータの係数集合ｘｋ（ここで、ｋは、その集合ｘｋが使用されている間の時間インスタンス又は間隔を表す）を調整する。
【数２２】
2021524692.tif 000024
である。
【０１３１】
上記数式において、ｅ［ｔ］＝ｖ［ｔ］−ｙ［ｔ］は観測データの入出力ミスマッチ、ρ＞０は正則化係数（最適化問題のコンディショニング不良を防止するために使用され、適応プロセスと補償器適用との間の不安定な相互作用や、最適ｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ  Ｅ（ｘ）の不合理に大きなエントリが発生する傾向がある）、Ｔ＝｛ｔ｝は、時間サンプルの集合、ＮはＴの要素の数である。
【０１３２】
ｎが小さい場合（例えば、ｎ＜＜１００）、Ｅ（ｘ）の最小化は、以下の相関行列を計算することによって行うことができる。
【数２３】
2021524692.tif 000025
ここで、Ｂ［ｔ］は、基底関数のベクトル（すなわち、複素エントリのベクトルであり、ｎ個の基底関数のうち、基底関数ごとに１つのエントリを有する）である。
【数２４】
2021524692.tif 000026
【０１３３】
いくつかの例では、基底関数を重み付けするためのＤＰＤ係数は、次に、最適化を正則化するためにρに依存する項を含む以下の数式にしたがって計算することができる。
【数２５】
2021524692.tif 000027
【０１３４】
また、いくつかの実施形態では（例えば、ｎが大きい場合）、適応的基底関数の重み付けをするＤＰＤ係数は、確率勾配プロセスにしたがって計算することができる。使用することができる例示的な確率勾配プロセスは、以下の通りである。
【０１３５】
最小化される関数Ｅ（ｘ）は、次のような形式で表すことができる。
【数２６】
2021524692.tif 000028
ここで、
ａ［ｔ］＝［Ｂ１（ｑｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］）,Ｂ２（ｑｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］）,．．．,Ｂｎ（ｑｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］）は、基底関数サンプルによって形成される複素１×ｎ行列であり
【数２７】
2021524692.tif 000029
はデータから計算したグラミアン行列の成分である。
【０１３６】
時間経過に伴い、サンプル（ｑｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］,ｅ［ｔ］）によって表されるデータ、つまり、ｔ∈Ｔを新しい測定の結果でリフレッシュする。いくつかの実施形態では、これは、グラミアンを再計算すること、新しいグラミアンと古いグラミアンを平均化すること、又は古い（ｑｙ［ｔ］,ｐ［ｔ］,ｅ［ｔ］）のサンプルを新しいサンプルに置き換えることのいずれかによって行われる。
【０１３７】
いくつかの例示的な実施形態では、ＤＰＤの実施に使用する適応処理は、最適ｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ  Ｅ（ｘ）の近似値として補償器係数のベクトルｘを求めるものである。ｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ  Ｅ（ｘ）を求めるアプローチとしては、一次方程式（ρＩｎ＋Ｇ）ｘ＝Ｌ（Ｉｎは、ｎ×ｎの同一性行列を表す）の（一意の）解ｘ＊＝（ρＩｎ＋Ｇ）−１Ｌとして計算する方法がある。このアプローチでは、ｎ×ｎのエルミート行列Ｇを計算（及び格納）する必要があり、非常に単純な補償器の場合でも実用的ではない（例えば、ｎ＝１００の複素係数を持つ補償器では、Ｇのｎ２＝１００００の実数係数を計算して格納する必要がある）。さらに、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ上で一次方程式の大規模なシステムを解くことは、それ自体が課題であり、グラミアンに必要な大規模なストーレージの課題を解決するものではない。
【０１３８】
あるいは、点ｘ∈ＣｎでのＥ＝Ｅ（ｘ）の勾配は、次のように与えられる。
【数２８】
2021524692.tif 000030
数２８を計算し、ｎ行１列の複素行列として格納することができ、グラミアンの場合と比較してストーレージ要件を減らすことができる。
【０１３９】
一度計算されると、この勾配を使用して最適なｘでの現在の推測（波線のオーバーラインが付与されたｘ）を調整することができる。そして、以下の式にしたがって、（ステップサイズパラメータγが十分に小さければ）わずかに良くすることができる。
【数２９】
2021524692.tif 000031
以下に示される更新した推定値を用いて勾配を再計算し、別の調整を行うことができる。
【数３０】
2021524692.tif 000032
この処理を十分に何度も繰り返すことで、任意の精度でｘ＊の近似値ｘ（波線のオーバーラインが付与されたｘ）を得ることができる。このように、誤差関数Ｅ（ｘ）の勾配に基づくアプローチでは、補償器（例えば、補償器Ｃ１１０）によって適用される基底関数を重み付けするための係数の新しい／後続の集合は、Ｅ（ｘ）の勾配の値の予め定められた倍数（すなわち、ステップサイズγ）による現在の係数の変化として推定／近似することができる。
【０１４０】
勾配を再計算するには、毎回かなりの数の演算が必要となる。勾配探索の工程数は、最適化の満足なレベルに達する前に、かなりの数になる傾向があり、勾配探索に基づく補償器の適応には時間がかかる場合がある。したがって、いくつかの実施形態では、Ｅ（ｘ）の勾配の現在の値（後にこれに基づいて、更新した係数を計算する）を導出するのに必要な計算量を減らすために、Ｅ（ｘ）を最小化するサブ勾配アプローチを使用して、ＤＰＤ係数ｘを近似してもよい。特に、関数Ｅ＝Ｅ（ｘ）を最小化する確率勾配アプローチを、勾配∇Ｅ（ｘ）が以下の数式で表されるベクトルランダム変数の期待値であるという事実と、ξのランダムサンプル（計算上の労力から見て、計算にかかるコストが、真の勾配∇Ｅ（ｘ）よりもかなり安価である）は、収束率を大きく損なうことなく、勾配探索反復において∇Ｅ（ｘ）を置き換えることができることに基づいて実施する。
ξ = ２[ρx + a[τ]’(a[τ]x − e[τ])]
ここで、τは有限集合Ｔ＝｛ｔ｝上に一様に分布するランダム変数である。上記数式において、ａ[τ]は、ランダム変数τに対応するランダムに選択された瞬間の入力サンプル（ｓ）に、ＤＰＤ係数ｘで重み付けされた基底関数を適用した結果の値の行列を表し、ｅ[τ]は、オブザーバ受信機の出力とデジタル補償器の出力（例えば、センシング部Ｓ１３０の出力ｙと補償器Ｃ１１０の出力ｖ）との間の観測データにおける入出力不一致である。
【０１４１】
このように、使用され得る確率勾配アプローチは、ランダムな値ｘ０,ｘ１,・・・（ここで、ｘは、波線のオーバーラインが付与されたｘであり、Ｃｎの値を取る）のシーケンスを構築する工程を備え、以下のようにインスタンスｋ（すなわち、ｘｋ，（ここで、ｘは、波線のオーバーラインが付与されたｘである。））における現在の係数を更新する工程を含む。
【数３１】
2021524692.tif 000033
ここで、τ１,τ２,．．．,τnは、Ｔ＝｛ｔ｝上に一様に分布する独立したランダム変数であり、ρ＞０は、Ｅ＝Ｅ（ｘ）の定義から正則化定数であり、α＞０は、すべてのｔ∈Ｔについてα(ρ＋|a[t]|２)＜２となるような倍数(これは、規則的又は不規則な期間で調整可能な定数値であってもよい)である。値αは、勾配∇Ｅ（ｘ）を近似するために使用されるベクトルランダム変数の期待値に基づいて値に適用されるステップサイズを表している。
【０１４２】
期待値、数３２は、ｋ→∞としてｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ  Ｅ（ｘ）に収束することを示すことができる。
【数３２】
2021524692.tif 000034
平均化演算は、以下の数式にしたがって使用されうる。
【数３３】
2021524692.tif 000035
ここで、ε∈（０，１］が用いられる。
【０１４３】
ｙｋ（ここで、ｙは波線のオーバーラインが付与されたｙである。）とｘ＊との差は、いε＞０が十分に小さければ、大きいｋに対して小さくなる。以下のマップ
x →x + |a[t]|−２a[t]’(e[t] − a[t]x[t])
がｘを超平面ａ［ｔ］ｘ＝ｅ［ｔ］に投影するため、このようにＥ（ｘ）を最小化するアプローチを「射影法」と称する。
【０１４４】
Ｅ（ｘ）の勾配の近似値を計算して、それにより現在の係数を更新するための処理の実用的な実装では、τｋはサンプルの疑似ランダム系列として生成され、ｙｋ（ここで、ｙは波線のオーバーラインが付与されたｙである。）の計算を排除することができる(形式的に、ε＝１、すなわち、ｙｋ＝ｘｋ−１（ここで、ｘ,ｙは、それぞれ波線のオーバーラインが付与されたｘ,ｙである。）に対応する)。原則として、これには、α(ρ＋|ａ[t]|２)の最小上限がより小さいαの値を使用することが必要である(例えば、α(ρ＋|ａ[t]|２)＜１、又は、α(ρ＋|ａ[t]|２)＜０.５)。いくつかの実施形態では、αの値は、確率勾配最適化プロセスによって行われた進捗状況により時々調整され、進捗状況は、｜ｅ[τｋ]|及び数３４の平均値を比較することによって測定する。
【数３４】
2021524692.tif 000036
いくつかの実施形態においては、最適化問題パラメータａ［ｔ］,ｅ［ｔ］の集合を定期的に更新して、過去に観測したデータサンプルａ［ｔ］,ｅ［ｔ］を新しい観測値に置き換えるようにしてもよい。
【０１４５】
本明細書に記載の確率勾配アプローチでは、ＤＰＤ係数は動的に更新されるので（システム１００の挙動が時間の経過とともに変化するという事実を反映して）、ベクトル乱数値ξの期待値は、勾配∇Ｅ（ｘ）の良好な近似値又は推定値を表し、したがって、システム１００の補償器が使用するＤＰＤ係数ｘを更新するために使用する値（計算労力の観点から見た）より安価な計算が可能になる。
【０１４６】
いくつかの実施形態では、（勾配∇Ｅ（ｘ）に対して決定した近似値を乗算する）ステップサイズの値は、確率勾配プロセスの進行度の尺度に基づいて調整してもよい。進行度の尺度は、例えば、｜ｅ[τk]｜の平均値と数３４の平均値を比較することによって決定する。いくつかの例では、プロセスは、比較的大きなステップサイズで開始し、その後、ステップサイズを徐々に小さくする。
【０１４７】
次に、図５を参照して、（例えば、手順５００を実行するデジタルプレディストーションシステムの動作条件を使用して形成した）適応的基底関数の使用に基づいて、デジタルプレディストーションのための例示的な手順５００のフローチャートを説明する。手順５００は、受信された少なくとも１つの入力信号に基づいて動作する無線装置のデジタルディストータの動作を制御するためのデジタルディストーション（ＤＰＤ）基底関数（入力信号ｕ、すなわち、ｑｕ［ｔ］＝（ｕ［ｔ＋ｌ−１］,ｕ［ｔ＋ｌ−２］,...,ｕ［ｔ＋ｌ−τ］）サンプルの関数として表される基底の基底関数Ｂｋ（ｑ）として示す）の第１の集合を取得する工程５１０を含む。この少なくとも１つの入力信号は、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する送信チェーン（例えば、図１の伝送部Ｆ１２０を）備える電力増幅システム（例えば、図１のシステム１００）に向けたものである。
【０１４８】
図５を引き続き参照すると、手順５００は、デジタルプレディストータの動作を制御するために、無線装置の動作に関連した動作条件（ブロック５２０で受信したデータｐ［ｔ］を介して提供されるように示されている）に依存するＤＰＤ基底関数の第１の集合から導出したＤＰＤ基底関数の適合させた集合５２０を決定する工程をさらに備える。いくつかの例では、動作条件は、例えば、少なくとも１つの入力信号を処理するために無線装置が使用する、対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、無線装置の少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた、対応するドレイン電圧（ＶＤＤ）、無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、及び／又は、ＤＰＤ係数を決定するために使用する収集したサンプルの経過時間のうちの１つ以上を含むことができる。
【０１４９】
本明細書で説明するように、適応的な基底関数の集合は、（デジタルディストータに対する複素入力サンプルに対応する）τ次元複素ベクトルｑに依存する複素項を含む注意深く選択した基底関数の元の集合を、例えば、少なくとも１つの受信入力信号に対する無線装置の動作に関連付けられた動作条件（環境特性を含む）の値を表すｄ次元実数ベクトルｐに依存する実数項によって実施される変換によって、拡張した関数の集合に変換することで、適応的な基底関数の集合を形成する。値ｄは、基底関数の基本集合を展開するために使用される無線装置の動作に関連付けられた動作条件のパラメータの数を表している。このような実施形態では、少なくとも１つの入力信号をデジタル的にプレディストーションするために使用する（拡張した集合の）基底関数の合計数は、基底関数の第１の集合の項の数ｂとｄ＋１の積に比例し、基底関数の合計数はｂ（ｄ＋１）に比例する。したがって、基底関数は、（ｄ＋１）個の基底関数のグループを含む。いくつかの例では、基底関数の第１のグループは、基底関数の第１の集合を変更することなく含み、残りのｄ個の基底関数のグループの各々を基底関数の第１の集合と無線装置に関連付けられた動作条件（例えば、環境特性）の１つとの積として決定する。いくつかの他の例では、動作条件の線形又は非線形関数として表される他のタイプの変換を使用して、基底関数の集合を拡張してもよい。
【０１５０】
引き続き図５を参照すると、手順５００は、また、少なくとも１つの入力信号に応答する送信チェーンの観察されたサンプル（例えば、図１のｙ［ｔ］、及び、ブロック５３０に対する入力、及び／又は、図１の補償器Ｃ１１０の入力信号ｕ［ｔ］又は出力ｖ［ｔ］として示すように）に少なくとも部分的に基づいて、適応させたＤＰＤ基底関数の集合に対して決定したＤＰＤ係数（ブロック５３０の出力ｘｋとして図示している）を用いて、デジタルプレディストータを構成する工程を備える。
【０１５１】
いくつかの実施形態では、プレディストータをＤＰＤ係数で構成する工程は、送信チェーンの観測したサンプル及び少なくとも１つの入力信号のサンプルに基づいて誤差関数を最小化する基底関数に対する重みとしてＤＰＤ係数ｘｋが得られる最適化プロセスにしたがって、ＤＰＤ係数を計算する工程を備えていてもよい。そのような実施形態では、この最適化プロセスにしたがって、ＤＰＤ係数ｘｋを計算する工程は、以下の数式にしたがって、正則化平均二乗誤差関数Ｅ（ｘ）の最小化によって、ＤＰＤ係数ｘｋを適応的に調整する工程を備えていてもよい。
【数３５】
2021524692.tif 000037
ここで、ρ＞０は正則化係数である。Ｂｋはｋ＝１〜ｎに対する基底関数であり、ｑｙ［ｔ］は時刻ｔにおける入力サンプルのスタックである。ｐ［ｔ］は時刻ｔにおける動作条件（環境特性を含んでいてもよい）のｄ次元実数ベクトルである。ｖ［ｔ］は時刻ｔにおけるデジタルプレディストーション（ＤＰＤ）補償器の出力である。ｙ［ｔ］は送信チェーンの出力に接続した観測受信機の出力である。
【０１５２】
本明細書に記載するように、ＤＰＤ係数ｘｋを適応的に調整する工程は、ｎ＜＜１００で、ｎが基底関数の数を表す際に、以下の数式にしたがって、相関行列Ｇ及びＬを導出する工程を備えていてもよい。
【数３６】
2021524692.tif 000038
そして、数３７にしたがって、ＤＰＤ係数ｘｋを導出する。
【数３７】
2021524692.tif 000039
【０１５３】
また、ＤＰＤ係数ｘｋを適応的に調整する工程は、確率勾配プロセスにしたがってＤＰＤ係数ｘｋを近似する工程を備えていてもよい。
【０１５４】
第３の技術：多様性に基づく適応アプローチ
本明細書で説明するように、疎データの取得／可用性に基づいて、プレディストーションパラメータのアジャイルな推定を達成するための、及び／又は、急速に変化する動作条件に対応するための他の技術／アプローチは、適応処理を実行する際に基にする限られた数のサンプルポイントを維持するために使用する多様性行列を実施することによるものである。ロバストなプレディストーション性能を促進するために、本明細書に記載する多様性行列技術は、多様な動作条件の集合から収集した入力／出力サンプルを含む最適化データを使用する。最適化プロセス（例えば、本明細書に記載の最適化プロセスの１つ又は複数を使用する工程）を実行するために使用するデータの多種性（すなわち、多様性）は、データセットのより大きな多様性が得られるデータサンプルの収集を可能にして、ＤＰＤ係数を更新するための高い関連性及び使用性を有する履歴データサンプルを格納する多様性行列を使用して得られる（サンプルの関連性は、以前に収集したサンプルが経年変化するにつれて減少し得る）。
【０１５５】
簡単に言えば、多様性行列アプローチの下で、図１に示すシステム１００のようなＤＰＤシステムは、データレコードを含む（例えば、適応部Ａ１４０、又は、図１の任意の他のサブシステムに接続したメモリ記憶装置内に保持された）データを収集し、各データレコードは、（例えば、伝送部Ｆ１２０を介して実装される）送信チェーンのための入力信号データ及び対応する出力信号データを含むものである。データレコードは、行列状のデータ構造に保持されてもよく、それぞれが、動作条件の集合（例えば、温度、伝送部の電力増幅器に関連付けられた電源電圧、負荷条件、データを収集した、又は、データが送信されるスペクトルバンドに関連付けられたバンド属性、ＶＳＷＲ値、サンプリングレート、変調モード、サンプルの経過時間等）に関連付けられてもよい。これらは行列内に格納されていてもよい。各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別性の程度を表す多様性尺度／スコアに関連付けられていてもよい。そのような尺度は、データレコードのフィールド又はエントリとして（例えば、収集したデータの他の部分を格納する行列内に）格納してもよいし、別個のデータ構造として格納してもよく、データ構造内の異なる尺度の位置は、異なる尺度がそれぞれ関連付けられた特定のレコードに対応している。
【０１５６】
適応的ＤＰＤ係数を計算するために使用する最適化プロセス（本明細書に記載の適応的基底関数等の基底関数の重み付けを行う）に関与する計算の複雑さを管理するために、収集したサンプルのサブセットを選択する必要がある場合がある。この選択は、最適化の方法が相関行列の使用に基づくものである状況において必要とされる場合がある（これは、上述したように、最適化プロセスにおいて使用されるデータサンプルの数が比較的小さい、例えば、ｎ＜＜１０００である場合に、計算上管理可能である）。このように、本明細書で説明する多様性を基にしたアプローチでは、最適化に使用するレコードのサブセットは、データレコードに関連付けられた多様性尺度に応じて選択される。例えば、多様性尺度がレコードの識別性の範囲／程度に関連付けられている実施形態では、最適化に使用するレコードの選択は、最も識別性が得られる（すなわち、最も多様性が得られる）ｋ個のレコード（利用可能なｎ個のレコードから、ここではｋ＜ｎ）が選択されるものであり得る。いくつかの実施形態では、レコードの選択は、データの受信と同時に、特定の多様性尺度／スコアに関連付けられた行列構造内の既存のレコードを、既存のレコードよりも高い識別性の程度を示す多様性尺度を有する新着のレコードで置き換えるかどうかを決定することによって、動的に実行される。その場合、それ以前に格納したレコードが、新しいレコードに置き換えられる。レコードの入れ替え手順（レコードの多様性を高める、又は、促進するレコードを維持する）については、以下に詳細に説明する。
【０１５７】
多様性尺度の計算（これは適応部Ａ１４０によって実行されてもよい）は、各データレコードについて、特定の信号インスタンスのためのデータ要素（例えば、サンプルを表す値及び／又は信号インスタンスのためのデータレコードの動作条件を表す値）と、他の信号インスタンスのためのレコードのそれぞれのデータ要素（行列に格納されている）との間の距離を表す距離メトリクスに基づいて多様性尺度を計算する工程を備えていてもよい。距離は、次元ｎの数学的超空間における距離を決定するために使用する１つ以上の定式化にしたがって計算されてもよい。多様性尺度／スコアを計算するための他のプロセスを使用してもよい。その後、計算した多様性尺度をランク付けしてもよく、ＤＰＤ係数を導出するために利用可能な信号インスタンスの特定の数（ｋ）だけを使用する実施例では、最適化プロセスで使用するために、最も高い多様性尺度／スコアを有するｋ個のレコードが選択してもよい。データレコードに関連付けられた多様性尺度に応じて、ｋ個のレコードを選択するための他の基準を使用してもよい。
【０１５８】
上記のように、入出力サンプルとそれに対応する動作条件を有する収集データレコードは、以下のように、多様性データベースＶとも呼ばれる行列データ構造に配置することができる。
【数３８】
2021524692.tif 000040
ここで、ｑｉ＝ｑｙ［ｔｉ］は、信号ｉについて収集した入力サンプルの複素ベクトルである（いくつかの例では、５個、１０個、又は任意の数のサンプルが信号インスタンスｉごとに収集されてもよい）。ｐｉ＝ｐ［ｔｉ］は、信号インスタンスｉに対応するレコードに関連付けられた動作条件の対応するベクトルである。ｅｉ＝ｖ［ｔｉ］−ｙ［ｔｉ］は、補償器（例えば、図１の補償器Ｃ１１０）の結果的にプレディストーションした出力と、送信チェーンの観測した出力サンプルとの間の差である（ｅｉの値は、補償器の供給する入力信号ｕ［ｔ］に適用する基底関数を重み付けするための適応型ＤＰＤ係数を計算するための最適化プロセスに使用する）。多様性行列Ｖは、任意の大きさとすることができるが、いくつかの典型的な例では、列の数ｍは１０００以下である。これにより、適応手順のための最適化プロセスを、例えば、本明細書に記載の相関行列技術によって実行することが可能になる。上記のように、データベース内の明瞭なサンプルレコード（明瞭なｉ）の数が比較的大きい場合、相関行列技法を使用してＤＰＤ係数を最適化するための計算複雑性が高すぎる可能性がある。そのような状況下では、確率勾配プロセスを使用してもよい。以下のＶ行列の例では、各信号インスタンスに３個のサンプルと２つの動作条件パラメータ（例えば、ＶＤＤと温度）を格納し、５次元空間を定義する行列とする。
【数３９】
2021524692.tif 000041
【０１５９】
しかしながら、一般的に、（Ｖ行列の各列に格納した）各信号インスタンスは、ＤＰＤ係数ｘｋを導出するための最適化プロセスの精度とロバスト性を向上させるために、３つ以上の信号サンプル点を含むことになる。
【０１６０】
いくつかの実施形態では、行列Ｖは、特定の信号インスタンスの様々な要素（例えば、新たに到着した信号インスタンス）と、多様性行列Ｖの他の列／レコードのいずれかとの間の距離関数として計算することができる多様性尺度（例えば、多様性行列Ｖの列／レコードのそれぞれについて１つの尺度）を維持する最小距離ベクトルＲ、すなわち、Ｒ＝［ｒ１、ｒ２、．．．、ｒｍ］を伴うようにしてもよい。そのような実施形態では、任意の２つのレコード間の距離が大きいほど、ＤＰＤ係数を最適化するために使用するレコードに対応する多様性スコア（すなわち、識別性）が大きくなる。いくつかの実施形態では、最小距離Ｒのベクトルエントリは、（例えば、行列Ｖの追加行として）Ｖ行列と結合してもよい。ベクトルＲによって反映されるような大きな多様性尺度値は、（信号インスタンスに対応する）対応する列間の高度な識別性を示し、したがって、動作条件の可能な空間上のサンプルの良好な分布を示していてもよい。大きな多様性によって、収集したサンプルインスタンスが互いに密接に塊化されすぎている場合（すなわち、それらの対応する動作条件が密接に塊化されすぎていると、よりロバスト性の低いプレディストータをもたらす結果となる）に生じた可能性のあるサンプリングバイアスを低減することができる（又は、逆にサンプルのランダム化を増加させることができる）。
【０１６１】
上記のように、いくつかの実施形態では、所定のサイズの行列（例えば、ｋ列、ｍ行を有し、各列は別個の信号インスタンスを表し、各行は、サンプル値及び動作条件を表す値を含む、信号インスタンスに関連付けられた値を表す）には、初期データセット（例えば、すべて「０」の集合）で最初に取り込まれ、そして徐々に、新しいサンプルが到着するにつれ、Ｖ行列に格納したデータエントリに対するそれらの距離を（１つ以上の距離定式化にしたがって）計算し、新着のサンプルが（現在格納されているサンプリングインスタンスと比較して）より多くの多様性を提供するかどうかを決定する。新着のサンプルが、Ｖ行列内に維持されているデータのより高い多様性をもたらすと思われる場合は、その新着のデータは、行列Ｖ内の列の１つを置き換える。
【０１６２】
行列Ｖ内の既存のデータが新たに到着したデータエントリ（ｑｙ［ｔ］，ｐ［ｔ］，ｖ［ｔ］−ｙ［ｔ］）に対応するデータで置き換えられるかどうかを(計算した多様性尺度に基づく１つ以上の基準にしたがって)決定する処理の一例は、以下の通りである。
（１）    ｉ＝１，．．．，ｍに対してhi＝dist＊（（qi，pi），（qy[t],p[t]）を計算する。ここで、数４３で示される近似距離は、（q,p）と（q＊,p＊）との間の距離の簡単な計算方法を示している。いくつかの実施形態において、ｈｉは、量子化した格子内のq,p,q＊,p＊の対応する個々の成分間の差の最大絶対値として導出されてもよい。ここで、q＊は波線のオーバーラインが付与されたｑを示す。p＊は波線のオーバーラインが付与されたｐを示す。
【数４０】
2021524692.tif 000042
（２）    Ｒの各エントリｒｉをｍｉｎ｛ｒｉ、ｈｉ｝で置き換える。
（３）    更新したＲ内の最小エントリｒｋの指数ｋ∈ε｛1,2,・・・，ｍ｝を求める。この工程において、置換処理は更新したＲのベクトルの中から最小の距離を持つエントリを特定する。このエントリは、他のサンプルデータ点に対する相対的な識別性が低い（すなわち、低い多様性尺度に関連付けられている）列に対応している。
（４）    ｑｋ＝ｑｙ［ｔ］，ｐｋ＝ｐ「ｔ」，ｅｋ＝ｖ［ｔ］−ｙ［ｔ］にしたがって、Ｖ行列のｋ番目の列を新しい列で置き換える。
（５）    Ｒのｋ番目のエントリをｈｉで置き換える。
【０１６３】
上述のように、いくつかの実施形態では、使用してもよい動作条件パラメータの一例は、既存のデータサンプルの経過時間である。そのような実施形態では、行列Ｖ内の比較的古い既存のサンプルデータインスタンスは、その古い既存のサンプルデータインスタンスと新しいデータサンプル点との間に大きな距離値（すなわち、大きなｈ値）をもたらす可能性がある。したがって、新しいデータサンプル点が行列Ｖ内の古い既存のサンプルデータインスタンスを置き換える場合、Ｒベクトル内の対応するエントリは比較的大きなｈ値を有し、その結果、ちょうど置き換えられた列は、収集した次のサンプルデータインスタンスによって置き換えられる可能性が低くなる（すなわち、対応するエントリがＲベクトル内の最小エントリである可能性が低くなるため）。
【０１６４】
いくつかの実施形態では、既存の列のいずれも新しいサンプリングデータインスタンスで置換しないと決定してもよい。例えば、新しいサンプリングデータインスタンスのための計算した多様性尺度によって、より多様性の少ないサンプルインスタンスの集合となると判断される場合（例えば、新たに考慮したサンプリングデータ点と同様のサンプリングデータ点の大きなグループが既に存在するため）、置換手順は、全ての既存のレコード（例えば、行列列）を保持し、新たに収集したサンプリングデータインスタンスを破棄すると決定してもよい。
【０１６５】
Ｖ行列の内容を制御する（例えば、置換する）ための他のアプローチ及び技術を、（計算した多様性尺度に基づく異なる多様性基準を適用することによって）実施してもよい。Ｖ行列の列を置換するための上記のアプローチを含むそのようなアプローチは、最も多様なデータがＶ行列に保持されるように構成されている。
【０１６６】
規則的又は不規則な時間間隔（例えば、毎秒，１０秒，１分，１時間等）で、利用可能なサンプリングデータ点（前回の更新以降にＶ行列に追加した新しいサンプリングデータ点を含む）を使用して、本明細書に記載の様々なプロセスのような適応プロセスを実行してもよい。また、いくつかの例では、一定回数の更新をＶ行列に対して実行した後（例えば、前回実行した適応プロセス以降にＶ行列の列の５０％を置換した後）に、適応プロセスを実行してもよい）。本明細書で説明するように、基底関数に重み付けを行うためＤＰＤ係数を決定する適応処理は、以下の数式にしたがって、ＤＰＤ係数ｘを再最適化することによって実行してもよい。
【数４１】
2021524692.tif 000043
ここで、ｍはデータベース行列（すなわち、Ｖ行列）のｉ番目の列であり、ｘｋ（ｋ＝１,...,ｎ）は、補償器（これは、本明細書に記載のアプローチを使用して適応させた場合、普遍的な補償器として機能する）の複素数ｎ次元化ベクトルの要素であり、数４２を有する。
【数４２】
2021524692.tif 000044
【０１６７】
ＤＰＤ係数最適化処理を実行するために十分に分散したサンプルデータポイントを選択する多様性に基づくアプローチを使用することの効果を説明するため、サンプルの良好な多様性を確保せずに実行した最適化処理のシミュレーション結果を示すグラフ６１０及び６１２を示す図６Ａを考える。このシミュレーションでは、限定した多様性の入出力データの１００個のサンプルを生成し、引数値をランダムに［０,１］に分散させた。サンプルの分布を、図６Ａのグラフ６１０に示す。次いで、３次数の多項式を適合させるための最適化プロセスを実行した。グラフ６１２は、限定した多様性サンプル点の使用の結果として生じる適合誤差（不一致）を示す。予想通り、[−１,１]の範囲の大きな適合誤差が、限定した多様性サンプルに適用した適合手順から生じた。
【０１６８】
これに対して、図６Ｂには、最適化プロセスに、サンプルの多様性を促進する多様性に基づく分布アプローチの対象であるサンプルを使用した場合のシミュレーション結果を示す。このシミュレーションでは、新しいデータを継続的に使用して、１００レコード（すなわち、１００列）の多様性データベース行列を更新した。（上記と同様のアプローチに基づいて）サンプル選択及び置換プロセスによって供給し、処理した最初の１０００個のサンプル（ｘ及びｙ引数を有する）は、ｘ∈［−１,０］,ｙ∈［−１,０］の範囲を有し、次に、ｘ∈［−１,０］,ｙ∈［０,１］を有する１０００個のサンプルを処理し、最後に、ｘ∈［０,１］,ｙ∈［−１,０］を有する１０００個のサンプルを処理した。図６Ｂのグラフ６２０に示すように、カバレッジプロセス（すなわち、サンプル選択／置換プロセス）は、全範囲［−１,１］にわたって合理的に均一なカバレッジを維持する（したがって、高い多様性／多様性レベルを有する）。その結果、また、グラフ６２２に示すように、最適化プロセス（図６Ａのシミュレーションに関連して適用されたものと同様のもの）を実行することから生じる適合の不一致は、図６Ａに示すシミュレーションから得られた結果としての適合の不一致よりもかなり改善されている。
【０１６９】
次に、図７の参照して、デジタルディストーションの（特に、多様性に基づくアプローチを使用してＤＰＤ適応を実行する）例示的な手順７００のフローチャートを示す。手順７００は、非線形歪みを有する出力を生成する少なくとも１つの電力増幅器を有する（例えば、図１に示す伝送部Ｆ１２０と同様の）送信チェーンを構成する無線装置のためのデータを収集する工程７１０を含む。このデータは、それぞれが入力信号データ（例えば、信号ｕ［ｔ］）と、送信チェーンのための対応する出力信号データ（図１に示すｖ［ｔ］及び／又はｙ［ｔ］信号）とを含むデータレコードを含み、さらに、動作条件値（図１及び図７のベクトルｐ［ｔ］として示す）に関連付けられている。各データレコードは、他の収集したデータレコードからのそれぞれのデータレコードの識別可能性の程度を表す多様性尺度に関連付けられている。各データレコードの動作条件の例としては、例えば、前記無線装置が前記各データレコードを処理するために使用する対応するチャネルに関連付けられたチャネル情報、対応する温度、対応する平均電力、送信チェーンの少なくとも１つの電力増幅器に関連付けられた対応する電源電圧（ＶＤＤ）、前記無線装置に関連付けられた対応する電圧定在波比（ＶＳＷＲ）、又は、前記各データレコードの経過時間のうちの１つ以上を含むことができる。
【０１７０】
上述したように、いくつかの実施形態では、プレディストータは、上述した第１の技術的アプローチにしたがって実現されてもよい。そのアプローチにおいては、プレディストータの適応は、広帯域条件（例えば、データを取得する装置の無線トランシーバの帯域幅が、プレディストータが実装するスペクトル範囲と実質的に等しい）の下で収集したサンプルではなく、狭帯域サブバンドで収集したサンプルに基づいて実装してもよい。したがって、そのような実施形態では、無線装置のためのデータを収集する工程は、１つ以上のスペクトルチャネルでデータを収集する工程を備えていてもよく、１つ以上のスペクトルチャネルは、広帯域のスペクトル範囲内に位置し、１つ以上のスペクトルチャネルの各々は、スペクトル範囲の範囲帯域幅よりも小さいそれぞれの帯域幅を有する。
【０１７１】
いくつかの例では、データレコードの各々は、特定の動作条件の集合の下で無線装置によって得た１つ以上のサンプルを含んでいてもよい。データレコードの各々は、レコード行列データ構造の別個の列に保持してもよい。
【０１７２】
引き続き図７を参照すると、手順７００は、各データレコードについての多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがって、データレコードの少なくとも一部を選択する工程７２０をさらに含む。各データレコードに関する多様性尺度に基づいて計算した多様性基準にしたがってデータレコードの少なくとも一部を選択する工程は、デジタルプレディストーションパラメータ計算に使用するデータレコードの多様性を増加させるために、高い識別性を示すそれぞれの多様性尺度に関連付けられたデータレコードを選択する工程を備えていてもよい。
【０１７３】
手順７００は、さらに、選択したデータレコードの少なくとも一部に基づいて、無線装置のデジタルプレディストータを制御するために使用するデジタルプレディストーションパラメータを計算する工程７３０と、計算したデジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを後続の入力信号に適用する工程７４０とを含む。いくつかの実施形態では、デジタルプレディストーションパラメータを用いて構成したデジタルプレディストータを適用する工程は、（基底関数の基本集合から形成される適応的な拡張した基底関数に関連して説明するような実施形態においては）データレコード内に供給する入力サンプルの値に適用する複素項を含む基底関数と、データレコードに関連付けられた動作条件の集合の値に適用する実数項をさらに含む基底関数の少なくとも一部を使って、デジタルプレディストータの基底関数の重み付けを行う工程を備えていてもよい。
【０１７４】
いくつかの実施形態では、手順７００は、また、各データレコードについて、収集したデータレコードの少なくとも一部に関するそれぞれのデータ要素に対して、特定のデータレコードのデータ要素間の距離を表す距離メトリクスに基づいて多様性尺度を計算する工程を備えていてもよい。各データレコードについて計算した多様性尺度を、収集したデータレコードを格納するためのデータ構造とは別個の距離ベクトルデータ構造（上記のＲベクトル等）に保持するようにしてもよい。
【０１７５】
上記のように、多様性アプローチの下では、適応手順に使用するデータサンプルは、適応手順に使用するサンプルの多様性を促進するという点でより関連性が高い可能性のある新しいサンプルデータレコードと時折置き換えられる（これは、一部、それらがより新しいものであるという理由による）。
データレコードの交換手順としては、
追加データレコードを時折収集する工程と、
収集した追加データレコードの特定の１つについて計算した多様性尺度が、それ以前に格納したレコードデータ構造体で利用可能なデータレコードと比較して、それ以前に格納したデータレコードのうちの１つよりもより区別可能であるという決定に応じて収集した追加データレコードの特定の１つをレコードデータ構造体に格納する工程と、
格納した収集した追加データレコードの特定の１つを含む、レコードデータ構造体で利用可能な格納したデータサンプルに基づいて、規則的又は不規則的な間隔でデジタルディストーションパラメータを再計算する工程と
を含む例が挙げられる。
そのような実施形態では、収集した追加データレコードのうちの特定の１つを格納する工程は、レコードデータ構造において、それ以前に格納したデータレコードのうちの１つを収集した追加データレコードの特定の１つと置き換える工程を備えていてもよい。前記手順は、また、収集した追加データレコードのうちの特定の１つに関して、対応する多様性尺度を計算する工程であって、前記収集した追加データレコートのうち特定の１つのレコードと、それ以前に格納したデータレコードのうちの少なくとも１つを有するレコードの各対について、データレコードの対応する要素間の差の最大絶対値を決定する工程を備えていてもよい。
【０１７６】
上記のアプローチは、参照により本明細書に組み込まれる「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  Ｎｏｎ−Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題する２０１９年５月１０日に出願されたＰＣＴ出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３１７１４に記載されている技術と組み合わせて使用してもよい。例えば、その出願に記載された技術を使用して、アクチュエータ（組み込まれた出願ではプレディストータと称する）を実装し、そのパラメータを適応させ、特に、エンベロープ信号又はパワーアンプの電力制御に関連付けられた他の信号に応答するようにアクチュエータを形成してもよい。
【０１７７】
いくつかの実施形態では、コンピュータアクセス可能な非一過性の記憶媒体は、本明細書に記載されているデジタルプレディストーション、及び／又は、ＤＰＤ適応の実施例及びプロセスの構成要素の一部又は全部を含むシステムを表すデータベース（「設計構造」又は「集積回路定義データセット」とも称する）を含む。一般的に言えば、コンピュータアクセス可能な記憶媒体は、コンピュータに命令及び／又はデータを提供するために、使用中にコンピュータによってアクセス可能な任意の非一過性の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、コンピュータアクセス可能な記憶媒体は、磁気ディスク又は光ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含んでいてもよい。一般的に、システムを表すデータベースは、プログラムによって読み取ることができ、システムを構成するハードウェアを作製するために直接又は間接的に使用されるデータベース又は他のデータ構造であってもよい。例えば、データベースは、ＶｅｒｉｌｏｇやＶＨＤＬ等の高水準設計言語（ＨＤＬ）におけるハードウェア機能の動作レベル記述やレジスタ転送レベル（ＲＴＬ）記述であってもよい。この記述は、合成ライブラリからゲートのリストを備えるネットリストを生成するために記述を合成することができる合成ツールによって読み取られるようにしてもよい。このネットリストは、このようなシステムを備えるハードウェアの機能を表すゲートの集合を備えていてもよい。そして、このネットリストは、マスクに適用される幾何学的形状を記述するデータセットを生成するために配置され、ルーティングされてもよい。次いで、マスクは、システムに対応する半導体回路又は回路を製造するために、様々な半導体製造ステップで使用しもよい。他の例では、データベースは、それ自体がネットリスト（合成ライブラリを含むか否かに関わらず）又はデータセットであってもよい。
【０１７８】
他に定義されない限り、本明細書で使用するすべての技術的及び科学的用語は、一般的に又は慣例的に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書で使用されるように、冠詞「ａ」及び「ａｎ」は、冠詞の文法的対象の１つ又は複数（すなわち、少なくとも１つ）を意味する。例としては、「ａｎ  ｅｌｅｍｅｎｔ」は、１つの要素又は１つ以上の要素を意味する。本明細書で使用する「約」及び／又は「略」は、量、時間的持続時間等の測定可能な値を意味する場合に、指定値から±２０％又は±１０％、±５％、又は＋０.１％の変動を包含し、そのような変動は、本明細書に記載されているシステム、装置、回路、方法、及び他の実施例の文脈において適切である。本明細書で使用する「実質的に」とは、量、時間的持続時間、物理的属性（周波数等）等の測定可能な値を意味する場合に使用し、指定値から±２０％又は±１０％、±５％、又は+０.１％の変動を包含し、そのような変動は、本明細書に記載されるシステム、装置、回路、方法、及び他の実施例の文脈において適切である。
【０１７９】
特許請求の範囲を含む本明細書で使用されるように、「少なくとも１つの」又は「１つ以上の」で前置された項目のリストで使用する「又は」は、例えば、「Ａ、Ｂ、又はＣの少なくとも１つ」のリストは、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ、ＡＢＣ（すなわち、Ａ、Ｂ、及び、Ｃ）、又は、２つ以上の特徴を有する組み合わせ（例えば、ＡＡ、ＡＡＢ、ＡＢＢＣ等）を意味するような、分離リストを示す。また、本明細書で使用されるように、別段の記載がない限り、機能又は動作が項目又は条件に「基づいている」という記述は、機能又は動作が記載された項目又は条件に基づいていることを意味し、記載された項目又は条件に加えて、１つ以上の項目及び／又は条件に基づいていてもよい。
【０１８０】
特定の実施形態が本明細書に詳細に開示されているが、これは例示の目的のためだけに例示の方法で行われたものであり、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲を限定することを意図するものではない。ここに開示する実施形態の特徴は、より多くの実施形態を生成するために、本発明の範囲内で組み合わせたり、再配置したりすることができる。他のいくつかの側面、利点、及び変更は、以下に記載する特許請求の範囲の範囲内であると考えられる。ここに記載されている特許請求の範囲は、本明細書に開示された実施形態及び特徴の少なくとも一部を表すものである。また、他の未請求の実施形態及び特徴も想定している。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【国際調査報告】
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