(57)【要約】  広帯域符号分割多重アクセス及び直交周波数分割多重のような有効な多重変調方式を使用する広帯域通信システムにおけるスペクトル再生を低減かつメモリ効果を補償する、有効なベースバンドプリディストーション線形化方法が開示される。本発明は、区分的にプリイコライズされたルックアップテーブルに基づくプリディストーションの方法に基づく。これは、ルックアップテーブルと区分プリイコライザとのカスケードであり、広帯域送信機システムに対するメモリ効果補償を備え、所望の線形性性能を得るべく計算複雑性及び数値不安定性を低減する。したがって、本発明は、計算負荷を低減し得る。これにより、実装におけるハードウェア資源が節約され、隣接チャンネル電力比の点で性能が改善される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
多重変調方式を使用する多チャンネル広帯域通信システムの隣接チャンネル電力比を低減かつメモリ効果を補償する方法であって、
通信システムのベースバンド入力信号のサンプルからアドレスを生成するステップと、
前記アドレスに応じてメモリレスルックアップテーブルからエントリを取得するステップと、
前記ベースバンド入力信号と前記ルックアップテーブルの前記エントリとを乗算するステップと、
前記乗算するステップをプリイコライズするステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記ルックアップテーブルの前記エントリは複素係数である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プリイコライズするステップは、区分的なイコライズを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プリイコライズするステップは、有限インパルス応答フィルタリングを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記区分的なプリイコライザは、無限インパルス応答フィルタではなく有限インパルス応答フィルタを使用する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
間接学習法を使用して前記エントリを更新することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記間接学習法は最小平均自乗アルゴリズムを使用する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記取得するステップは、以下の方程式を決定することによって行われ、
【数１】
2010518660.tif 000014
ここで、ｕ（ｎ）は入力信号であり、前記ｒｏｕｎｄ関数は、インデクス（ｍ）となる最も近い整数を返し、ＮはＬＵＴ１０６のサイズである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記乗算するステップは、以下の方程式に従って行われ、
【数２】
2010518660.tif 000015
ここで、Ｆｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、前記メモリレスルックアップテーブルの複素係数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記プリイコライズするステップは、以下の方程式に従って行われ、
【数３】
2010518660.tif 000016
ここで、Ｗｋｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、入力信号ｕ（ｎ）の振幅に対応するｋ番目のタップ及びｍ番目のインデクスの係数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
第２のプリイコライズするステップが、以下の方程式に従って行われ、
【数４】
2010518660.tif 000017
ここで、ｙＦＩ（ｎ）はフィードバックパス内の多重イコライザの入力、Ｅ（ｎ）は誤差信号、μはステップサイズ、＊は複素共役である、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
多重変調方式を使用する多チャンネル広帯域通信システムの隣接チャンネル電力比を低減かつメモリ効果を補償するシステムであって、
通信システムのベースバンド入力信号のサンプルからアドレスを生成するアドレス生成器と、
前記アドレスに応じてアドレス指定可能な係数を有するメモリレスルックアップテーブルと、
前記ベースバンド入力信号と前記係数とを組み合わせる乗算器と、
ルックアップテーブルエントリと、
前記乗算器をプリイコライズして前記通信システムの電力増幅器におけるメモリ効果を補償するイコライザと
を含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、多重変調方式を使用する広帯域通信システムに関する。詳しくは、本発明は、多チャンネル広帯域無線送信機の非線形性及びメモリ効果を補償するためのベースバンドプリディストーション線形化の方法及びシステムに関する。
【０００２】
関連出願
本願は、２００６年１２月２６日に出願され本願と発明者同一の米国仮特許出願第６０／８７７，０３５号の利益を主張する。また、２００７年１２月７日に出願された米国仮特許出願第６１／０１２，４１６号の利益を主張する。両出願は本明細書に文献援用される。米国仮特許出願第６１／０１２，４１６は付録１として本明細書に含まれる。
【背景技術】
【０００３】
無線周波数（ＲＦ）電力増幅器（ＰＡ）の線形性及び効率は、無線通信システムにおいてスペクトル効率の重要性が増すにつれ、高いピーク対平均電力比（ＰＡＲ）を有する不定包絡線デジタル変調方式にとって重要な設計課題となっている。ＲＦＰＡは、ＰＡの出力に振幅変調−振幅変調（ＡＭ-ＡＭ）及び振幅変調−位相変調（ＡＭ-ＰＭ）歪みを発生させる非線形性を有する。かかる影響は、隣接チャンネル内のスペクトル再生、及び誤差ベクトル振幅（ＥＶＭ）を劣化させる帯域内歪みを生じさせる。
【０００４】
増幅器がその線形領域で動作する場合には電力効率が極めて低く、増幅器がその圧縮領域まで駆動されるにつれて電力効率は増加するので、線形性と効率とはトレードオフの関係にある。線形性及び効率を同時に高めるべく、典型的には線形化技術がＲＦＰＡに適用される。フィードバック、フィードフォワード、及びプリディストーションのような様々な線形化技術が提案されている。
【０００５】
１つの技術に、ベースバンドデジタルプリディストーション（ＰＤ）がある。これは、デジタル信号プロセッサを使用するのが典型的である。デジタルプリディストーションは、向上した線形性及び向上した電力効率を、広く使用される従来型フィードフォワード線形化技術と比べてシステムの複雑性を低減して実現することができる。ソフトウェアの実装により、マルチスタンダード環境に適した再構成可能性を有するデジタルプリディストータが与えられる。加えて、ドハティ電力増幅器（ＤＰＡ）のような効率向上技術を使用するＰＡは、従来のＰＡ設計よりも高い効率を実現することができるが線形性が犠牲となる。したがって、効率向上技術を使用するＰＡとデジタルプリディストーションとを組み合わせることには、システム線形性及び全体的効率を高める可能性がある。
【０００６】
しかし、ほとんどのデジタルＰＤは、メモリが全くないか又は微弱なＰＡを前提とする。このことは、メモリ効果によって出力信号が電流及び過去の入力信号に依存するという広帯域アプリケーションにおいては非現実的である。ＰＡのメモリ効果発生源には、アクティブ装置の自己発熱（長時定数若しくは熱的メモリ効果ともいう）、及びマッチングネットワーク若しくはバイアス回路に関連するアクティブ装置の周波数依存性（短時定数若しくは電気的メモリ効果ともいう）が含まれる。信号の帯域幅が増すにつれて、ＰＡのメモリ効果は顕著になり、メモリレスデジタルＰＤの性能が制限される。
【０００７】
デジタルＰＤのメモリ効果を克服するべく様々なアプローチが提案されている。短期メモリ効果に対しては、間接学習アルゴリズムを使用してメモリ効果を補償するべくボルテラフィルタ構造が適用されたが、次数増大に伴い最適化係数が極めて多数となる。かかる複雑性により、ボルテラフィルタに基づくＰＤは、現実のハードウェアに実装することが極めて困難となる。係数の数を低減するべくボルテラフィルタの簡略版であるメモリ多項式構造が提案されているが、この簡略版でさえなお多大な計算負荷が要求される。加えて、かかるメモリ多項式に基づくＰＤは、高次多項式の項が含まれると多項式係数を算出するのに行列反転が必要になるので数値的に不安定となる。従来の多項式に関連する数値的不安定性を緩和するべく、直交多項式に基づく、代替ではあるが同様に複雑な構造が利用されている。性能を犠牲にして複雑性をさらに低減するべく、メモリレス多項式ＰＤに従う有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ又は線形時不変（ＬＴＩ）システムであるハマースタインプリディストータが提案されている。ハマースタインプリディストータは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ又は線形時不変（ＬＴＩ）システムに従うメモリレス非線形性であるウィーナーモデル構造に従うＰＡモデルの使用を前提とする。
【０００８】
この実装は、ハマースタイン構造が、ＲＦ周波数応答に起因するメモリ効果のみを補償できるということを意味する。したがって、ＲＦ周波数応答が極めてフラットな場合、ハマースタインＰＤは、バイアス起因メモリ効果及び熱的メモリ効果のような他の任意のタイプのメモリ効果を修正することができない。
【０００９】
電気的メモリ効果を補償せずに、固定ルックアップテーブル（ＬＵＴ）ＰＤのための初期設定後のＰＡの温度変化に起因するゲイン及び位相の変動に対処するべく、ごく最近、サブ帯域フィルタブロックでカスケードされた固定ＬＵＴデジタルベースバンドＰＤが使用されている。
【００１０】
よって、多チャンネル広帯域無線送信機においてＲＦ周波数応答メモリ効果だけでなくバイアス起因又は熱的メモリ効果も補償できるベースバンドプリディストーション線形化法の必要性が長い間望まれている。
【発明の概要】
【００１１】
したがって、本発明は、従来技術の上述の制限の多くを実質的に克服し、多チャンネル広帯域無線送信機に見られる非線形性及びメモリ効果を補償するベースバンドプリディストーション線形化のシステム及び方法を与える。この目的は、ルックアップテーブルを利用する区分的にプリイコライズされたＰＤの使用によって達成される。このアプローチにより、本発明は、電気的及び熱的メモリ効果を補償することができると同時に、システムの計算複雑性及び数値不安定性を、メモリ多項式ＰＤアルゴリズムを使用する従来システムよりも低減することができる。他方、本発明は、多帯域ＰＡの性能として結果的に得られる線形性の点でメモリ多項式ＰＤに匹敵する。
【００１２】
本発明のさらなる目的及び利点は、添付図面とともに考慮される以下の詳細な説明により十分に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る、区分的にプリイコライズされたＬＵＴプリディストーションシステムを示す概略図である。
【図２】図１のイコライザ１０７の、多項式に基づく実施例を示す概略図である。
【図３Ａ】複素ゲインアジャスタの応答を示す図表である。
【図３Ｂ】本発明に係る、区分イコライザの応答を示す図表である。
【図３Ｃ】本発明に係る、複素ゲインアジャスタ及び区分イコライザのカスケードの応答を示す図表である。
【図３Ｄ】電力増幅器の応答を示す図表である。
【図３Ｅ】複素ゲインアジャスタ及び区分イコライザのカスケード並びに当該複素ゲインアジャスタの応答からの詳細な応答を示す図表である。
【図４Ａ】５００ｋＨｚ間隔の８トーン試験信号を使用した、メモリレスＬＵＴのＰＤの実施例による線形化前後の代表的な線形化結果を示す図表である。
【図４Ｂ】５００ｋＨｚ間隔の８トーン試験信号を使用した、ＬＵＴハマースタインＰＤによる線形化前後の代表的な線形化結果を示す図表である。
【図４Ｃ】５００ｋＨｚ間隔の８トーン試験信号を使用した、本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤによる線形化前後の代表的な線形化結果を示す図表である。
【図４Ｄ】５００ｋＨｚ間隔の８トーン試験信号を使用した、メモリ多項式ＰＤによる線形化前後の代表的な線形化結果を示す図表である。
【図５】単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した、メモリレスＬＵＴのＰＤ、ＬＵＴハマースタインＰＤ、本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤからなる４タイプのＰＤそれぞれの代表的な線形化結果を示す図表である。
【図６】単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した、メモリレスＬＵＴのＰＤ、ＬＵＴハマースタインＰＤ、本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤからなる４タイプのＰＤそれぞれのＡＣＰＲシミュレーション結果に関する性能比較を示す図表である。
【図７】単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した、メモリレスＬＵＴのＰＤ、ＬＵＴハマースタインＰＤ、本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤからなる４タイプのＰＤそれぞれの実測線形化結果を示す図表である。
【図８】単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した、メモリレスＬＵＴのＰＤ、ＬＵＴハマースタインＰＤ、本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤからなる４タイプのＰＤそれぞれのＡＣＰＲ実測結果に関する性能比較を示す図表である。
【図９】本発明の区分的にプリイコライズしたＰＤの複雑性評価を示す図表である。
【図１０】メモリ多項式ＰＤの複雑性評価を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
従来技術に見られるメモリ多項式ＰＤの計算複雑性及び数値不安定性を克服すべく、本発明は、ＬＵＴを備える適応ＬＵＴ型デジタルプリディストーションシステムを利用する。このＬＵＴは、メモリ効果を補償するべくプリイコライズされることにより、従来技術よりも少ない計算負荷を達成できる一方で、隣接チャンネル電力比（ＡＣＰＲ）を、メモリ多項式ＰＤが実現していたのと実質的に同程度まで低減する。このため、本発明によって与えられるシステムは以下では、区分的にプリイコライズされたルックアップテーブル型プリディストーション（piecewise pre-equalized, lookup table based predistortion（ＰＥＬＰＤ））システムと称する。
【００１５】
本発明に係るＰＥＬＰＤシステムの好適かつ代替的な実施例を、添付図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明に係る、ＰＥＬＰＤシステムの実施例を示す概略図である。図示される、ＬＵＴ１０６のインデクスに対して線形振幅をアドレス指定する方法は以下のように使用される。
【数１】
2010518660.tif 000002
ここで、ｕ（ｎ）は入力信号１０１であり、ｒｏｕｎｄ関数が、インデクス（ｍ）となる最も近い整数を返す。ＮはＬＵＴ１０６のサイズである。
【００１７】
デジタル複素ベースバンド入力信号サンプル１０１は、ＬＵＴエントリから導かれる複素係数１０２が以下のように乗算された後、プリイコライズ１０７される。
【数２】
2010518660.tif 000003
ここで、Ｆｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、ＰＡ１１０のＡＭ-ＡＭ及びＡＭ-ＰＭ歪みを補償するための、入力信号１０１の振幅に対応する複素係数１０２である。
【００１８】
区分プリイコライザ１０７のＬＵＴ内のＮ×Ｋ−１フィルタ係数が使用されてメモリ効果が補償される。ここで、ＮはＬＵＴの深さであり、ＫはＦＩＲフィルタはタップ数である。いくつかの実施例では区分プリイコライザ１０７は、安定性の問題から、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタではなくＦＩＲフィルタを使用する。ただし、ＦＩＲフィルタが全ての実施例に対して必ずしも必要というわけではない。プリイコライザの出力１０４は以下のように記述できる。
【数３】
2010518660.tif 000004
【００１９】
ここで、Ｗｋｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、入力信号ｕ（ｎ）１０１の振幅に対応するｋ番目のタップ及びｍ番目のインデクスの係数である。また、Ｗｋｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、｜ｕ（ｎ）｜の関数であり、Ｆｍ１０２は｜ｕ（ｎ−ｋ）｜の関数である。解析目的のため、メモリレスＬＵＴ１０６（Ｆｍ）構造は、以下のように多項式モデルで置換することができる。
【数４】
2010518660.tif 000005
【００２０】
ここで、２ｐ−１は多項式次数であり、ｂは、当該多項式次数に対応する複素係数である。さらに、タップ係数及びメモリレスＬＵＴ係数（Ｆｍ）１０２はそれぞれ、ｕ（ｎ）及びｕ（ｎ−ｋ）に依存する。
【００２１】
したがって、イコライザの各区分は、多項方程式を使用して以下のように表現できる。
【数５】
2010518660.tif 000006
【００２２】
ここで、Ｗｋｍ（｜ｕ（ｎ）｜）は、ｋ番目のタップ及びｍ番目のインデクスの、｜ｕ（ｎ）｜の関数である係数である。一般性を失わないで、区分プリイコライザ１０７はｌ次多項式を同様に使用して以下のように定義できる。
【数６】
2010518660.tif 000007
ここで、ｗｋ，ｌは、ｋ番目のタップ及びl次の係数である。
【００２３】
ｚ（ｎ）１０４のデジタル-アナログ変換１０８の後、本信号は、ＲＦにアップコンバート１０９され、ＰＡ１１０生成歪みによって増幅され、減衰１１３され、ベースバンドにダウンコンバート１１４され、最終的にはアナログ−デジタル変換１１５されて遅延１１６推定アルゴリズム１１７に適用される。フィードバック信号すなわち遅延ｙ（ｎ−Δ）１０５を伴うＰＡ１１０の出力は、以下のように記述できる。
【数７】
2010518660.tif 000008
【００２４】
ここで、Ｇ（・）及びΦ（・）はそれぞれ、ＰＡ１１０のＡＭ-ＡＭ歪み及びＡＭ-ＰＭ歪みであり、Δはフィードバックループ遅延である。Δを推定するべく、相関法が以下のように適用された。
【数８】
2010518660.tif 000009
ここで、ｄは遅延変数であり、Ｎは相関されるブロックサイズである。
【００２５】
遅延１１６の推定後、間接学習を備えた最小平均自乗（ＬＭＳ）アルゴリズムである以下の方程式によってメモリレスＬＵＴ１０６係数を推定することができる。
【数９】
2010518660.tif 000010
ここで、ｎは反復回数、μは安定性係数、ｅ（ｎ）はｘ（ｎ）−ｙ（ｎ）・Ｆｍ（｜ｘ（ｎ）｜）である。
【００２６】
なお、すでに生成されたアドレス指定を、不正確なインデクス付けに起因して他の誤差を生じさせ得る歪み信号であるｙ（ｎ）１０５をインデクス付けするべく再使用してよい。この手順の間、サンプルｘ（ｎ）１０３は、区分プリイコライザ１０７をバイパスする必要がある。この間接学習ＬＭＳアルゴリズムの収束の後、イコライザ１０７がアクティベーションされる。ＬＭＳアルゴリズムを備える間接学習法はまた、区分的なフィルタ係数の適応にも利用された。フィードバックパス内の多重イコライザ１０７の入力はベクトル形式で以下のように記述される。
【数１０】
2010518660.tif 000011
【００２７】
ここで、ｙＦ（ｎ）は、ポストＬＵＴ出力、すなわちｙ（ｎ）・Ｆｍ（｜ｙ（ｎ）｜）である。
【００２８】
したがって、複数のＦＩＲフィルタ出力ｙＦＯ（ｎ）は、以下の方程式によりベクトル形式で導出できる。
【数１１】
2010518660.tif 000012
【００２９】
ここで、Ｔは転置演算子である。
【００３０】
プリイコライザ１０７のタップ係数の適応は以下のようにして得ることができる。
【数１２】
2010518660.tif 000013
【００３１】
ここで、Ｅ（ｎ）は、ｚ（ｎ）とｙＦＯ（ｎ）との誤差信号であり、μはステップサイズである（＊は複素共役を示す）。適応アルゴリズムが、フィードバック信号と入力信号を遅延させた信号との比較によって係数の値を決定する。
【００３２】
出力１１１から始まるフィードバックパスを参照すると、かかるフィードバックを使用してＬＵＴ値又は多項式係数を更新するためのいくつかの代替例が存在することがわかる。いくつかの実施例では、ＰＡの出力はベースバンドへ変換されて、その結果得られたベースバンド信号が入力信号と比較される。その結果生じる誤差は、ＬＵＴ値及び係数を修正するべく使用される。他の実施例では、ＰＡの出力はスペクトルがモニタされ、ダウンコンバータ、バンドパスフィルタ、及び電力検出器を使用して帯域外の歪みがモニタされる。電力検出器の値はその後、ＬＵＴ値又は多項式係数を調整するべく使用される。
【００３３】
図２は、多項方程式が利用される場合の、対応する区分プリイコライザ１０７のブロック図を示す。多項式表現は、ボルテラ級数と同様のあまりにも多くの複素乗算を必要とする。図１に示されるＰＥＬＰＤに基づくアプローチを利用することで、その複雑性は低減される。これは、より多くのメモリが必要になるとはいえ、必要な計算が少なくなるからである。本明細書の説明からわかるように、プリイコライザ部分が、メモリ効果を修正するべく適用及び設計可能である一方で、ＬＵＴは主として、市販のＰＡに見られる他の非線形性を修正するべくプリディストーションを行う役割を果たす。
【００３４】
図３Ａ−図３Ｄは、本発明のＰＥＬＰＤの図表による説明である。典型的なメモリレスプリディストータの応答を図３Ａに示す。図３Ｂは、Ｎ区分に分割された区分プリイコライザにより生成されるヒステリシスを示す。電力増幅器のヒステリシスが必ずしも入力振幅レンジ全体にわたって均一に分散するとは限らないので、区分プリイコライザが適用されることにより入力レンジ全体にわたる均一な補償が実現できる。本発明のＰＥＬＰＤ（区分的にプリイコライズされたルックアップテーブル型プリディストーション）の出力が図３Ｃに示される。これは、図３Ａ及び図３Ｂのカスケードの結果得られたものと考えることができる。図３Ｄは典型的な電力増幅器の応答を示し、図３Ｂは結果的に、図３Ｃに表されるような本発明のＰＥＬＰＤとなる。図３Ｄは、メモリを有する典型的な電力増幅器の応答を示す。図３Ｅの所望の線形的な応答は、図３Ｃ及び図３Ｄがカスケードされた後に実現される。
【００３５】
本発明のＰＥＬＰＤの性能を試験するべく、まずは時間領域測定サンプルに基づくＰＡのビヘイビアモデリングが行われた。ビヘイビアモデルは、丸め付きボルテラモデルに基づく。最終段で２つの１７０Ｗプッシュプル型横方向拡散金属酸化物半導体（ＬＤＭＯＳ）を使用する尖頭包絡線電力（peak envelope power（ＰＥＰ））３００ＷのドハティＰＡが設計された。このドハティＰＡは２１４０ＭＨｚの帯域で動作し、平均３０Ｗ出力電力において６１ｄＢのゲイン及び２８％の電力付加効率（ＰＡＥ）を有する。実際のＰＡの測定に基づくＰＡモデルを構築するべく、テストベンチを利用した［K. Mekechuk, W. Kim, S. Stapleton, and J. Kim, “Linearinzing Power Amplifiers Using Digital Predistortion, EDA Tools and Test Hardware,” High Frequency Electronics, pp. 18-27, April 2004］。ビヘイビアモデルに基づき、メモリレスＬＵＴのＰＤ、ハマースタインＰＤ、本発明のＰＥＬＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤを含む様々なタイプのＰＤがシミュレーションされ、隣接チャンネル電力比（ＡＣＰＲ）の性能が比較された。ＬＵＴサイズは、全てのシミュレーションにわたり１２８エントリに固定された。これは、量子化効果及びメモリサイズを考慮した妥協サイズである。当業者であれば、非線形性の補償量がＬＵＴ１０６のサイズに依存することが理解できるだろう。ＬＵＴサイズが増加するほど、非線形性の正確な表示がもたらされるようになる一方で、適応に労力を要するようになる。したがって、ＬＵＴサイズの選択は、正確性と複雑性とのトレードオフとなる。
【００３６】
試験信号としては、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）標準仕様に基づくテストモードの６４の専用物理チャンネル（ＤＰＣＨ）を有する単一ダウンリンクＷ-ＣＤＭＡ搬送波が使用された。これは、３．８４Ｍｃｈｉｐｓ／ｓ及び波高因子９．８ｄＢを有する。まず、Ｗ-ＣＤＭＡ信号に匹敵する９．０３ｄＢのＰＡＲ及び４ＭＨｚの帯域幅を有する５００ｋＨｚ間隔の８トーン信号が、提案方法を検証するべく使用された。
【００３７】
図４Ａ−図４Ｄは、４タイプのＰＤの線形化前後の代表的な線形化結果を示す図表である。図４Ａに示されるように、従来のメモリレスＬＵＴのＰＤは、線形性を高めることができると同時にメモリ効果を補償することができる。図４Ｂは、ハマースタインＰＤを示す。これは、１０ＭＨｚを超えると性能が劣化するが、１０ＭＨｚ帯域幅内では向上する。メイン信号パスでのＲＦ周波数応答が極めてフラットな場合、ハマースタインＰＤは、周波数応答メモリ効果以外のメモリ効果を修正することができない。また、従来のハマースタインＰＤの使用によりスペクトル再生を低減することには明白な向上が見られない。ハマースタインＰＤがメモリ効果から生じる歪みを抑制できる能力が極めて限られたものであることは非常に明白である。図４Ｃは、本発明のＰＥＬＰＤ（２タップを有する）の性能を示す。図４Ｄは、従来のメモリ多項式ＰＤ（５次であって２つのメモリ項を有する）の性能を示す。図４Ａ−図４Ｄを比較すると、本発明のＰＥＬＰＤがＡＣＰＲ性能の点で、メモリ多項式ＰＤに匹敵することがわかる。
【００３８】
図５は、上記４タイプのＰＤの線形化結果を示す図表である。単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波が、ＬＵＴのＰＤ、ＬＵＴハマースタインＰＤ、本発明のＰＥＬＰＤ、及びメモリ多項式ＰＤに適用された。
【００３９】
図６は、当該４タイプのＡＣＰＲのシミュレーション結果の性能比較をそれぞれ示す図表である。従来のハマースタインＰＤは、メモリ効果による歪みを、メモリレスＰＤよりも改善することができなかった。本発明のＰＥＬＰＤは、ＰＡの非線形性及びメモリ効果による歪みを抑制することができたと考えられる。
【００４０】
ビヘイビアＰＡモデルに基づくシミュレーションにおいて本発明のＰＥＬＰＤのＡＣＰＲ性能を検証した後、テストベンチにて実際のドハティＰＡを使用して実験が行われた。送信機プロトタイプは、ＰＡの他に２つのデジタル−アナログコンバータ（ＤＡＣ）及び１つのＲＦアップコンバータを有するＥＳＧからなる。受信機は、ＲＦダウンコンバータ、高速アナログ−デジタルコンバータ、及びデジタルダウンコンバータを含む。この受信機プロトタイプは、ＶＳＡから構築してよい。ホストＤＳＰとしては、ＰＣが遅延補償及びプリディストーションアルゴリズムを目的として使用された。試験信号としては、３．８４Ｍｃｈｉｐｓ／ｓ及び波高因子９．８ｄＢを備える６４ＤＰＣＨのテストモデル１による２つのダウンリンクＷ-ＣＤＭＡ搬送波が、異なるＰＤの補償性能を検証するための測定における入力信号として使用された。ＰＤの係数全ては、ＰＡの逆モデリングとみなされる間接学習アルゴリズムによって特定される。検証プロセス中、ハマースタインＰＤ、本発明のＰＥＬＰＤ（２タップを有する）、及び５次-２遅延メモリ多項式に対して、２５６エントリのＬＵＴ、５タップのＦＩＲフィルタが使用された。タップ数の選択は、いくつかの測定から最適化された。
【００４１】
図７は、単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した４タイプのＰＤの線形化前後に実測された線形化結果をそれぞれ示す図表である。プロトタイプの送信機の出力におけるＡＣＰＲ計算は、中心周波数からの周波数オフセット（±５ＭＨｚ）にて行われた。
【００４２】
図８は、単一Ｗ-ＣＤＭＡ搬送波を使用した４タイプのＰＤに対するＡＣＰＲの測定結果の性能比較を示す図表である。５タップＦＩＲフィルタを有するハマースタインＰＤを備える送信機のＡＣＰＲ値は約１ｄＢである。これは、上位ＡＣＲＰ（５ＭＨｚオフセット）においてＬＵＴのＰＤよりも良好であり、下位ＡＣＰＲ（−５ＭＨｚオフセット）において同等である。本発明のＰＥＬＰＤ及び５次-２メモリ多項式ＰＤは、ＡＣＰＲの点で近似した補償性能を示す。双方は、ハマースタインＰＤ及びメモリレスＬＵＴのＰＤと比べてＡＣＰＲを、上位及び下位ＡＣＰＲそれぞれに対して約４ｄＢ及び６ｄＢ改善することができる。
【００４３】
本発明のＰＥＬＰＤ法とメモリ多項式法とで複雑性が評価された。（ＬＵＴ読み取り、書き込み、インデクス付け、信号振幅の平方根（ＳＱＲＴ）計算は無視されている。これはＬＵＴインデクス付けは当該方法だけでなく、例えば振幅、対数、べき乗等の変数にも依存するからであり、ＳＱＲＴ演算は様々な方法で実装可能だからである。）したがって、複雑性は、入力サンプルごとの加算（減算）及び乗算の数をカウントすることのみによって見積もられた。実際のハードウェア実装を考慮するべく、複素数演算は実数演算に変換され、メモリサイズも考慮されている。例えば、１つの複素数乗算には、２つの実数加算及び４つの実数乗算が必要となる。ＮがＬＵＴエントリ数であれば、必要なメモリサイズは２Ｎ（Ｉ及びＱのＬＵＴ）となる。
【００４４】
図９は、本発明のＰＥＬＰＤの複雑性評価を示す図表である。ＬＵＴが２５６エントリを有しかつフィルタが２タップを有する場合、ＰＤは、サンプルごとの４０の実数加算（減算）、５４の実数乗算、及び１５４２のメモリサイズを必要とする。本発明のＰＥＬＰＤは、従来のハマースタインＰＤと比べて同数の加算及び乗算を必要とする一方で多くのメモリを必要とする。
【００４５】
図１０は、ＲＬＳ間接学習アルゴリズムを使用したメモリ多項式ＰＤの複雑性評価を示す図表である。算術演算数は図１１に与えられており、ＯはＰ（Ｋ＋１）に等しい。例えば、Ｐ＝５かつＫ＝１であれば、サンプルごとの１３４２の実数加算（減算）、１６４４の実数乗算、及び２４のメモリサイズが必要になる。本発明のＰＥＬＰＤと比較すると、メモリ多項式ＰＤは、サンプルごとの実数乗算の３００倍が必要になる。したがって、複雑性は当該ＰＥＬＰＤ法によって著しく低減される。加えて、メモリ多項式法の実数乗算数は、多項式の次数の平方べき数及びメモリ長に応じて増加する。
【００４６】
まとめると、本発明のＰＥＬＰＤは、従来のハマースタインアプローチよりも効率的にスペクトル再生を低減し、メモリ多項式ＰＤと同等の修正能力を実現し得るにもかかわらず、複雑性がはるかに少なくて済む。
【００４７】
本発明が好ましい実施例及び代替実施例を参照して説明されてきたが、本発明は上述の詳細に限定されない。様々な代替例及び修正例が上述され、他の例も当業者には想到可能である。したがって、代替例及び修正例の全ては、添付の特許請求の範囲に定義される発名の範囲内に包含される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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