(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
非線形特性の決定装置であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する第１決定手段と、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する補正手段と、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得する第２決定手段と、を含み、
前記第１決定手段は、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定する第１決定モジュールと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定する第２決定モジュールと、を含み、
前記経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいことである、装置。
【請求項２】
前記指数関数のパラメータは、予め設定されたもの、又は予め測定して得られたものである、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
非線形特性の決定装置であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する第１決定手段と、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する補正手段と、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得する第２決定手段と、を含み、
前記第１決定手段は、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定する第１決定モジュールと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定する第２決定モジュールと、を含み、
前記経験式は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものである、装置。
【請求項４】
前記第１決定手段は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて前記経験式を決定する第３決定モジュール、をさらに含み、
前記第３決定モジュールは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定する第１測定モジュールと、
前記異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得するフィッティングモジュールと、を含む、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
非線形特性の決定装置であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する第１決定手段と、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する補正手段と、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得する第２決定手段と、を含み、
前記第１決定手段は、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得する第２測定モジュールと、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに前記対応関係に基づいて、前記補正因子を決定する第４決定モジュールと、を含む、装置。
【請求項７】
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記補正手段は、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に前記補正因子を乗算することで、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
非線形特性の決定方法であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップと、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップと、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得するステップと、を含み、
前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップは、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定するステップと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定するステップと、を含み、
前記経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいことである、方法。
【請求項１０】
前記指数関数のパラメータは、予め設定されたもの、又は予め測定して得られたものである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
非線形特性の決定方法であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップと、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップと、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得するステップと、を含み、
前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップは、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定するステップと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定するステップと、を含み、
前記経験式は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものである、方法。
【請求項１２】
前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて前記経験式を決定するステップは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定するステップと、
前記異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得するステップと、を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
非線形特性の決定方法であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップと、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップと、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得するステップと、を含み、
前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得するステップと、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに前記対応関係に基づいて、前記補正因子を決定するステップと、を含む、方法。
【請求項１５】
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記補正因子を用いて前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップは、
前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に前記補正因子を乗算するステップ、を含む、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術の分野に関し、特に非線形特性の決定方法、装置及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信システムの伝送速度の持続的な向上に伴い、システムにおける非線形特性は、既に性能の主な制限要因の１つとなっているため、着目されている。システムの非線形特性への各種の対応方法では、非線形特性の測定及び推定は必要な前提ステップの１つである。
【０００３】
現在、非線形特性を測定、推定するための通常の方法は２つがある。方法１は、入力及び出力の時間領域の波形を直接対比し（参考文献１）、入力出力の伝達関数を取得し、その利点は便利で直接的であり、欠点は広帯域システムについて誤差が非常に大きく、非線形性を過小評価する可能性があり、システムの伝送障害に繋がることである。方法２は、システムの非線形性をモデル化し、訓練シーケンス又は反復の方法を用いてモデル係数を訓練し（参考文献２）、その利点は方法１に比べて正確であり、欠点は測定装置及び処理が非常に複雑であり、高速通信システムのハードウェア及び時間効率の要求を満たしにくいことである。
【０００４】
図１Ａは固定のパラメータの測定すべきシステムを示す図であり、図１Ｂは図１Ａの測定すべきシステムに対応するＶｏｌｔｅｒｒａ非線形モデル（Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルと略称される）を示す図である。図１Ａ及び図１Ｂに示すように、図１Ｂにおいて、
【数１】
0006733446.tif 000002
【０００５】
ここで、
（外１）
0006733446.tif 000003
は一次項目であり、Ｎ１は記憶の長さであり、ｈｋ（１）は係数であり、
（外２）
0006733446.tif 000004
は二次項目であり、Ｎ２は記憶の長さであり、ｈｋ，ｌ（２）は係数であり、
（外３）
0006733446.tif 000005
は三次項目であり、Ｎ３は記憶の長さであり、ｈｋ，ｌ，ｍ（３）は係数である。
【０００６】
ｎは信号ｘ（）の時間座標を表し、ｘ（ｎ）はこの信号のｎ番目の時点の値であり、ｘ（ｎ＋１）はこの信号のｎ＋１番目の時点の値であり、ｘ（ｎ−ｋ）はこの信号のｎ−ｋ番目の時点の値である。ｋ、ｌ、ｍは記憶の長さを表し、時点ｎに対するオフセットであり、例えば、ｘ（ｎ）から記憶の長さｋだけシフトするものはｘ（ｎ−ｋ）である。その他も同様である。
【０００７】
項目数が完備し、仮定が少なく、正確度が良いという利点のため、Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルは高速、広帯域、長い記憶効果の非線形特性の推定に適用可能である。
【０００８】
参考文献１：ＣＮ１０３２９７１５５Ａ
参考文献２：Ｄｅｎｎｉｓ  Ｒ．  Ｍｏｒｇａｎ，  ｅｔｃ，  ‘Ａ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｏｆ  ＲＦ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ’，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．  ５４，  ｎｏ．  １０，  ２００６
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
フレキシブルの高速通信システムでは、自己適応制御、フィードバック制御、動的制御などの機能を有するため、システムパラメータは全て調整可能なものである必要があり、例えば増幅器利得などのシステムパラメータを調整すると、非線形特性の変化をもたらしてしまう。しかし、従来のＶｏｌｔｅｒｒａモデル及び測定方法は、固定のパラメータの測定すべきシステムの非線形推定にのみ適用するため、従来のＶｏｌｔｅｒｒａモデルは非線形特性のこのような変化を反映できない。この問題点を解決するために、従来の技術では、異なるシステムパラメータについて、複数回の測定により、非線形特性を推定するが、その欠点は、複数回の測定による余計な時間複雑さ及び空間複雑さが生じ、システム効率が低い。
【００１０】
上記の問題点を解決するために、本発明の実施例は、非線形特性の決定方法、装置及びシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の実施例の第１態様では、非線形特性の決定装置であって、測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する第１決定手段と、前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する補正手段と、補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得する第２決定手段と、を含む、装置を提供する。
【００１２】
本発明の実施例の第２態様では、非線形特性の決定方法であって、測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップと、前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップと、補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１３】
本発明の実施例の第３態様では、上記の第１態様に記載の装置を含むネットワークエンティティを提供する。
【００１４】
本発明の実施例の第４態様では、上記の第３態様に記載のネットワークエンティティを含む通信システムを提供する。
【００１５】
本発明の効果としては、本発明の実施例によれば、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大できる。
【００１６】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び同等的なものが含まれる。
【００１７】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１８】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１Ａ】固定のパラメータの測定すべきシステムを示す図である。
【図１Ｂ】図１Ａの測定すべきシステムに対応するＶｏｌｔｅｒｒａ非線形モデルの動作原理を示す図である。
【図２】本発明の実施例の非線形特性の決定装置の構成を示す図である。
【図３】図２の装置の第１決定部の１つの態様の構成を示す図である。
【図４】図２の装置の第１決定部のもう１つの態様の構成を示す図である。
【図５Ａ】パラメータ調整可能な測定すべきシステムを示す図である。
【図５Ｂ】図５Ａの測定すべきシステムに対応する補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルの動作原理を示す図である。
【図６Ａ】測定すべきシステムとした増幅器を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ａの増幅器に対応する補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルの動作原理を示す図である。
【図７】異なる増幅器利得の場合の非線形特性の推定を示す図である。
【図８】本発明の実施例の非線形特性の決定方法のフローチャートである。
【図９】図８の方法におけるステップ８０１の１つの態様のフローチャートである。
【図１０】図９の方法における経験式の決定の１つの対応のフローチャートである。
【図１１】図８の方法におけるステップ８０１のもう１つの対応のフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例のネットワークエンティティのハードウェア構成を示す図である。
【図１３】本発明の実施例の通信システムのトポロジである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００２１】
本発明の実施例は、パラメータ調整可能な通信システムに適用する非線形特性の決定方法、装置及びシステムを提供し、Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルの非線形項目を補正し、補正後のモデルを用いて測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定する。
【００２２】
以下は図面及び具体的な態様を参照しながら本発明の実施例を説明する。
【００２３】
＜実施例１＞
図１は本発明の実施例は非線形特性の決定装置を提供し、該装置はパラメータ調整可能な通信システム、例えばパラメータ調整可能な高速通信システムである。図２は該装置の構成を示す図である。図２に示すように、非線形特性の決定装置２００は、第１決定部２０１、補正部２０２、及び第２決定部２０３を含む。第１決定部２０１は、測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、該測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する。補正部２０２は、該補正因子を用いて、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する。第２決定部２０３は、補正後の非線形モデルに基づいて、該測定すべきシステムの非線形特性を取得する。
【００２４】
本実施例では、該測定すべきシステムの入力は、試験信号を指し、雑音性（ｎｏｉｓｅ−ｌｉｋｅ）信号であってもよく、非線形特性の推定結果をより正確にするために、異なるシステム入力を設定し、異なるシステム入力についての信号電力を測定し、該測定すべきシステムの該入力についての非線形特性を推定してもよい。
【００２５】
本実施例では、該測定すべきシステムのパラメータは大きい非線形特性に対応するパラメータであってもよく、例えば、増幅器を測定すべきシステムとする場合は、該測定すべきシステムのパラメータは増幅器の利得であってもよい。パラメータ調整可能な通信システムでは、異なるパラメータに応じて、非線形特性が異なる。
【００２６】
本実施例では、非線形モデルを異なるシステム入力及び／又はパラメータに適用するために、補正因子を用いて該非線形モデルの非線形項目を補正し、該補正因子は該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて決定されてもよい。
【００２７】
１つの態様では、図３に示すように、第１決定部２０１は、第１決定モジュール３０１及び第２決定モジュール３０２を含む。第１決定モジュール３０１は、該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定する。第２決定モジュール３０２は、該信号電力に基づいて、補正因子と信号電力の経験式を用いて、該補正因子を決定する。
【００２８】
この態様では、該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいてその信号電力を決定してもよく、該信号電力は現在の入力及び／又はパラメータを反映する。
【００２９】
この態様では、補正因子と信号電力の経験式は予め設定されたものであってもよい。例えば、経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいこと、即ちγ＝Ｐａであってもよい。ここで、γは補正因子であり、Ｐは信号電力であり、ａは該指数関数のパラメータであり、定数であってもよいし、予め設定されたものであってもよいし、予め測定して得られたものであってもよい。
【００３０】
この態様では、補正因子と信号電力の経験式は、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものであってもよい。この態様では、図３に示すように、第１決定部２０１は、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて該経験式を決定する第３決定モジュール３０３をさらに含んでもよい。
【００３１】
図３に示すように、第３決定モジュール３０３の１つの態様では、第３決定モジュール３０３は、第１測定モジュール３０３１及びフィッティングモジュール３０３２を含んでもよい。第１測定モジュール３０３１は、予め設定された補正因子の最適化基準に基づいて、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定する。フィッティングモジュール３０３２は、該異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得する。
【００３２】
この態様では、補正因子の最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則であってもよい。ここの試験信号はシステム入力を指し、即ち、システムの毎回の入力及び／又はパラメータについて、該入力（試験信号）に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となることを原則にして、該入力及び／又はパラメータに対応する最適補正因子及び信号電力を取得する。
【００３３】
補正因子の最適化基準は、モデルと実験とのビット誤り率（ＢＥＲ／Ｑ因子）の差が最小となるという原則であってもよい。即ち、システムの毎回の入力及び／又はパラメータについて、モデルと実験とのビット誤り率の差が最小となることを原則にして、該入力及び／又はパラメータに対応する最適補正因子及び信号電力を取得する。
【００３４】
上記２つの補正因子の最適化基準は単なる例示的なものであり、実施する際に、他の最適化基準に従って測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を決定してもよく、本実施例はこれに限定されない。
【００３５】
この態様では、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を取得した後に、該最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得してもよい。例えば、指数関数フィッティングを用いてもよいし、他のフィッティング方法を用いてもよい。
【００３６】
この態様では、第１決定モジュール３０１が現在の入力及び／又はパラメータについての試験信号の信号電力を決定した後に、第２決定モジュール３０２は該信号電力に基づいて、補正因子と信号電力の経験式を用いて、現在の入力及び／又はパラメータについての補正因子を決定でき、そして、該補正因子を用いて該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正することで、該入力及び／又はパラメータについての測定すべきシステムの非線形特性を取得できる。
【００３７】
もう１つの態様では、図４に示すように、第１決定部２０１は、第２測定モジュール４０１及び第４決定モジュール４０２を含む。この態様では、図３に示す第１測定モジュール３０１と類似し、第２測定モジュール４０１は、予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得する。ここで、補正因子最適化基準は上述したものであり、ここでその説明が省略される。この態様では、第４決定モジュール４０２は、該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに該対応関係に基づいて、該補正因子を決定する。
【００３８】
この態様では、異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行うことなく、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を直接利用して、補正因子を決定する。ここで、該対応関係は、表の形で実現されてもよいし、他の方法、例えば曲線、関数などで実現されてもよい。このような対応関係によれば、該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいてそれに対応する最適の補正因子を決定でき、該補正因子を用いて該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正することで、該入力及び／又はパラメータについての該測定すべきシステムの非線形特性を取得できる。
【００３９】
本実施例では、補正部２０２は、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に該補正因子を乗算することで、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正してもよい。これによって、該補正因子が測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータを反映するため、該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータを変更しても、該補正後の非線形モデルを用いて該測定すべきシステムの非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大でき、背景技術の問題点を解決できる。
【００４０】
本実施例では、システムの複雑さの要求に応じて、上記の非線形モデルは切って短くしたＶｏｌｔｅｒｒａモデルであってもよく、例えば、切って短くするＶｏｌｔｅｒｒａモデルの次数及び各次数に対応する記憶の長さを設定することによって得られた、切って短くしたＶｏｌｔｅｒｒａモデルを、上記の非線形モデルとしてもよい。
【００４１】
本実施例では、上記の非線形モデルの係数は、通常の方法、例えば最小二乗推定法、自己適応反復法などにより測定して得られてもよい。
【００４２】
図５Ａはパラメータ調整可能な測定すべきシステムを示す図であり、図５Ｂは図５Ａの測定すべきシステムに対応する補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルを示す図である。図５Ａに示すように、該測定すべきシステムでは、そのパラメータが調整可能なものであり、その入力ｘ（ｎ）も変更可能なものである。本実施例の非線形特性の決定装置２００の第１決定部２０１により決定された補正因子を用いてＶｏｌｔｅｒｒａモデルの非線形項目を補正し、補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルを取得し、図５Ｂに示すように、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに応じて、該補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルを用いて、該測定すべきシステムの非線形特性を推定できる。
【００４３】
本実施例の非線形特性の決定装置２００の原理及び応用をより明確化するために、以下は、測定すべきシステムとした増幅器を一例にして、該非線形特性の決定装置２００の動作原理を説明し、ここで、調整可能なパラメータは増幅器の利得である。
【００４４】
図６Ａは測定すべきシステムとした増幅器を示す図であり、図６Ｂは図６Ａの増幅器に対応する補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルの動作原理を示す図である。
【００４５】
この例では、図６Ｂに示すように、まず、増幅器のモデル化のためのＶｏｌｔｅｒｒａ次数及び記憶の長さを設定してもよい。例えば、記憶の長さはそれぞれ１次で１０１個のサンプルであり、２次で１１個のサンプルであり、３次で９個のサンプルであり、対応する項目総数及び係数の数は３３２である。そして、入力信号（試験信号）及び利得を設定してもよく、例えば入力信号が雑音性信号であり、利得が最大利得であり、このように上記のＶｏｌｔｅｒｒａモデルにモデル化し、モデル係数を測定する。
【００４６】
この例では、補正因子の最適化基準に基づいて、該入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を取得して、ゲイン後の信号電力を測定してもよい。異なるシステム入力及び／又はパラメータに変更して、同様な方法を用いて、対応する最適補正因子及び信号電力を取得する。異なるシステム入力及び／又はパラメータで測定して得られた最適補正因子及び信号電力に対して、式フィッティングを行って、補正因子の経験式を取得してもよい。
【００４７】
指数関数フィッティングの例では、取得された補正因子の経験式は以下の通りである。
【数２】
0006733446.tif 000006
【００４８】
ここで、γは補正因子であり、ＳｇｎｌＰｗｒは信号電力であり、ａ１及びａ２はフィッティングパラメータである。
【００４９】
該補正因子を用いて上記のＶｏｌｔｅｒｒａモデルの非線形項目を補正し、即ち、該Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルの非線形項目に該補正因子を乗算し、以下のような補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルを取得する。
【数３】
0006733446.tif 000007
【００５０】
このように、該増幅器の該システム入力及び／又はパラメータについての非線形特性、即ち、
（外４）
0006733446.tif 000008
を取得できる。
【００５１】
ここで、補正因子γが信号電力に関連するため、異なるシステム入力及び／又はパラメータに応じて、信号電力が異なる。このため、異なるシステム入力及び／又はパラメータに基づいて、異なる補正因子γを取得できる。よって、異なるシステム入力及び／又はパラメータについての異なる非線形特性を取得できる。
【００５２】
この例では、増幅器の利得が信号電力（非線形特性）に直接関連することを考慮し、増幅器の場合は、図６に示すように、該補正後のＶｏｌｔｅｒｒａモデルは利得を非線形伝達関数の外に配置する必要がある。
【００５３】
以上は、補正因子最適化基準を用いて増幅器の異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して指数関数フィッティングを行い、補正因子の経験式を取得することを一例にして説明しているが、上述したように、本実施例はこれに限定されない。該補正因子は、予め設定された信号電力に関連する経験式を用いて決定されてもよいし、増幅器の異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子と該異なる入力及び／又はパラメータとの対応関係に基づいて決定されてもよい。
【００５４】
図７は異なる増幅器利得の場合の非線形特性の推定を示す図である。図７において、伝送信号は、シンボルレートが３２ＧのＮＲＺ（Ｎｏｎ−Ｒｅｔｕｒｎ  ｔｏ  Ｚｅｒｏ：ノンリターンゼロ）１６ＱＡＭ信号である。図７から分かるように、従来の方法に比べて、本願に係る方法は実験値により近く、非線形特性の推定の正確性がより高い。
【００５５】
本発明の実施例の装置によれば、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大できる。
【００５６】
＜実施例２＞
本発明の実施例は、非線形特性の決定方法をさらに提供する。該方法の問題解決の原理が実施例１の装置に類似するため、その具体的な実施は実施例１の装置の実施を参照してもよく、同様な内容についての説明が省略される。
【００５７】
図８本発明の実施例の非線形特性の決定方法のフローチャートである。図８に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００５８】
ステップ８０１：測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、該測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する。
【００５９】
ステップ８０２：該補正因子を用いて、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する。
【００６０】
ステップ８０３：補正後の非線形モデルに基づいて、該測定すべきシステムの非線形特性を取得する。
【００６１】
図９はステップ８０１の１つの態様のフローチャートである。図９に示すように、この態様では、ステップ８０１は以下のステップを含む。
【００６２】
ステップ９０１：該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定する。
【００６３】
ステップ９０２：補正因子と信号電力の経験式を用いて、該信号電力に基づいて該補正因子を決定する。
【００６４】
１つの態様では、該経験式は予め設定されたものである。例えば、該経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいことである。ここで、該指数関数のパラメータは、予め設定されたものであってもよいし、予め測定して得られたものであってもよい。
【００６５】
もう１つの態様では、該経験式は、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものである。例えば、該経験式は図１０の方法により決定されてもよく、図１０に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００６６】
ステップ１００１：予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定する。
【００６７】
ステップ１００２：該異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得する。
【００６８】
最適化基準は上述したものであり、ここでその説明が省略される。
【００６９】
ここで、経験フィッティングは例えば指数関数フィッティングであるが、本実施例はこれに限定されない。
【００７０】
図１１はステップ８０１のもう１つの対応のフローチャートである。図１１に示すように、この態様では、ステップ８０１は以下のステップを含む。
【００７１】
ステップ１１０１：予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、該測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得する。
【００７２】
ステップ１１０２：該測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに該対応関係に基づいて、該補正因子を決定する。
【００７３】
最適化基準は上述したものであり、ここでその説明が省略される。
【００７４】
本実施例のステップ８０２では、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に該補正因子を乗算することで、該測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正してもよい。
【００７５】
本発明の実施例の方法によれば、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大できる。
【００７６】
＜実施例３＞
本発明の実施例はネットワークエンティティをさらに提供し、該ネットワークエンティティは送信機又は受信機であってもよいし、送信機又は受信機における一部、例えば電気増幅器であってもよいし、伝送ネットワークの一部、例えば幾つかの中継増幅器の組み合わせであってもよいし、測定すべき通信システムであってもよい。該ネットワークエンティティは実施例１の非線形特性の決定装置を含んでもよい。
【００７７】
図１２は本実施例のネットワークエンティティの構成を示す図である。図１２に示すように、ネットワークエンティティ１２００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１２０１及び記憶装置１２０２を含んでもよく、記憶装置１２０２は中央処理装置１２０１に接続される。なお、該図は単なる例示的なものであり、電気通信機能又は他の機能を実現するように、他の種類の構成を用いて、該構成を補充又は代替してもよい。
【００７８】
１つの態様では、実施例１の非線形特性の決定装置の機能は中央処理装置１２０１に統合されてもよい。
【００７９】
もう１つの態様では、該非線形特性の決定装置は中央処理装置１２０１とそれぞれ構成されてもよく、例えば該非線形特性の決定装置は中央処理装置１２０１に接続されたチップであり、中央処理装置１２０１の制御により該非線形特性の決定装置の機能を実現してもよい。
【００８０】
図１２に示すように、ネットワークエンティティ１２００は、通信モジュール１２０３、入力部１２０４、局所レーザ１２０５、ディスプレイ１２０６、及び電源１２０７をさらに含んでもよい。なお、ネットワークエンティティ１２００は図１２に示す全てのユニットを含む必要がない。また、ネットワークエンティティ１２００は、図１２に示されていないユニットをさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。
【００８１】
図１２に示すように、中央処理装置１２０１は、コントローラ又は操作制御部とも称され、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでもよく、中央処理装置１２０１は入力を受信し、ネットワークエンティティ１２００の各部の操作を制御する。
【００８２】
ここで、記憶装置１２０２は、例えばバッファ、フラッシュメモリ、ハードディスク、移動可能な媒体、発揮性メモリ、不発揮性メモリ、又は他の適切な装置の１つ又は複数であってもよい。予め定義され、或いは予め構成された情報を記憶してもよいし、関連情報を実行するためのプログラムをさらに記憶してもよい。また、中央処理装置１２０１は、記憶装置１２０２に記憶されたプログラムを実行し、情報の記憶又は処理などを実現してもよい。他の部材は従来技術に類似するため、ここでその説明が省略される。ネットワークエンティティ１２００の各部は、本発明の範囲から逸脱することなく、特定のハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。
【００８３】
本発明の実施例のネットワークエンティティによれば、測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大できる。
【００８４】
＜実施例４＞
本発明の実施例は通信システムをさらに提供する。図１３は該システムの構成を示す図である。図１３に示すように、通信システム１３００は複数のネットワークエンティティ１３０１を含み、上述したように、該ネットワークエンティティ１３０１は送信機又は受信機であってもよいし、送信機又は受信機における一部、例えば電気増幅器であってもよいし、伝送ネットワークの一部、例えば幾つかの中継増幅器の組み合わせであってもよいし、測定すべき通信システムであってもよい。ここで、該ネットワークエンティティ１３０１は実施例３のネットワークエンティティにより実現されてもよく、ここでその内容を援用し、ここでその説明が省略される。
【００８５】
本発明の実施例の通信システムによれば、ネットワークエンティティが測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータの設定での非線形特性を推定でき、推定の正確性を向上でき、適用範囲を拡大できる。
【００８６】
本発明の実施例は、ネットワークエンティティにおいてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該ネットワークエンティティにおいて実施例２に記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００８７】
本発明の実施例は、コンピュータに、ネットワークエンティティにおいて実施例２に記載の方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００８８】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムは論理部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等に関する。
【００８９】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【００９０】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
非線形特性の決定方法であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップと、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップと、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得するステップと、を含む、方法。
（付記２）
前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップは、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定するステップと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記経験式は予め設定されたものである、付記２に記載の方法。
（付記４）
前記経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいことである、付記３に記載の方法。
（付記５）
前記指数関数のパラメータは、予め設定されたもの、又は予め測定して得られたものである、付記４に記載の方法。
（付記６）
前記経験式は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものである、付記２に記載の方法。
（付記７）
前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて前記経験式を決定するステップは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定するステップと、
前記異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得するステップと、を含む、付記６に記載の方法。
（付記８）
前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定するステップは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得するステップと、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに前記対応関係に基づいて、前記補正因子を決定するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記９）
前記補正因子を用いて前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正するステップは、
前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に前記補正因子を乗算するステップ、を含む、付記１に記載の方法。
（付記１０）
非線形特性の決定装置であって、
測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形項目の補正因子を決定する第１決定手段と、
前記補正因子を用いて、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する補正手段と、
補正後の非線形モデルに基づいて、前記測定すべきシステムの非線形特性を取得する第２決定手段と、を含む、装置。
（付記１１）
前記第１決定手段は、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータに基づいて、信号電力を決定する第１決定モジュールと、
補正因子と信号電力の経験式を用いて、前記信号電力に基づいて前記補正因子を決定する第２決定モジュールと、を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１２）
前記経験式は予め設定されたものである、付記１１に記載の装置。
（付記１３）
前記経験式は、補正因子が信号電力の指数関数に等しいことである、付記１２に記載の装置。
（付記１４）
前記指数関数のパラメータは、予め設定されたもの、又は予め測定して得られたものである、付記１３に記載の装置。
（付記１５）
前記経験式は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて決定されたものである、付記１１に記載の装置。
（付記１６）
前記第１決定手段は、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータに基づいて前記経験式を決定する第３決定モジュール、をさらに含み、
前記第３決定モジュールは、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力を測定する第１測定モジュールと、
前記異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子及び信号電力に対して経験的フィッティングを行い、補正因子と信号電力の経験式を取得するフィッティングモジュールと、を含む、付記１５に記載の装置。
（付記１７）
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、付記１６に記載の装置。
（付記１８）
前記第１決定手段は、
予め設定された補正因子最適化基準に基づいて、前記測定すべきシステムの異なる入力及び／又はパラメータについての最適補正因子を測定し、異なる入力及び／又はパラメータと最適補正因子との対応関係を取得する第２測定モジュールと、
前記測定すべきシステムの入力及び／又はパラメータ、並びに前記対応関係に基づいて、前記補正因子を決定する第４決定モジュールと、を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１９）
前記補正因子最適化基準は、試験信号に対応する非線形雑音電力の誤差が最小となるという原則、又はモデルと実験とのビット誤り率の差が最小となるという原則である、付記１８に記載の装置。
（付記２０）
前記補正手段は、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目に前記補正因子を乗算することで、前記測定すべきシステムの非線形モデルの非線形項目を補正する、付記１０に記載の装置。
【図１Ａ】
0006733446.tif 000009
【図１Ｂ】
0006733446.tif 000010
【図２】
0006733446.tif 000011
【図３】
0006733446.tif 000012
【図４】
0006733446.tif 000013
【図５Ａ】
0006733446.tif 000014
【図５Ｂ】
0006733446.tif 000015
【図６Ａ】
0006733446.tif 000016
【図６Ｂ】
0006733446.tif 000017
【図７】
0006733446.tif 000018
【図８】
0006733446.tif 000019
【図９】
0006733446.tif 000020
【図１０】
0006733446.tif 000021
【図１１】
0006733446.tif 000022
【図１２】
0006733446.tif 000023
【図１３】
0006733446.tif 000024