(57)【要約】【課題】  本発明は、電力増幅器に対する非線形歪補償を高精度に行なうことの可能なべき級数型ディジタルプリディストータを提供することを目的とする。【解決手段】  本発明は、入力されたディジタル信号に所定の次数の非線形歪信号を導入する歪導入手段を有し、電力増幅手段の非線形歪を補償するべき級数型ディジタルプリディストータを提供する。前記歪導入手段は、前記次数に合わせて信号を累乗する乗算手段と、前記乗算手段に直列に接続された有限インパルス応答フィルタ手段とを備える。更にプリディストータは、参照信号を受信し、前記参照信号が所望の値に近づくように、前記有限インパルス応答フィルタ手段のタップ係数を適応制御する適応制御手段を備える。前記有限インパルス応答フィルタ手段のタップ係数が適応制御されるので、歪補償精度を向上させることが可能になる。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたディジタル信号に所定の次数の非線形歪信号を導入する歪導入手段を有し、電力増幅手段の非線形歪を補償するべき級数型ディジタルプリディストータであって、
前記歪導入手段は、前記次数に合わせて信号を累乗する乗算手段と、前記乗算手段に直列に接続された有限インパルス応答フィルタ手段とを備え、
参照信号を受信し、前記参照信号が所望の値に近づくように、前記有限インパルス応答フィルタ手段のタップ係数を適応制御する適応制御手段を備える
ことを特徴とするべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項２】
前記適応制御手段が、現在及び過去の入力されたディジタル信号に基づいて前記タップ係数を導出する
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項３】
前記フィードバック信号は、前記電力増幅手段の出力から導出されるディジタル形式の信号から、少なくとも、入力されたディジタル信号に比例する信号又は入力されたディジタル信号の累乗に比例する信号の何れか１つの信号を除去することで形成される
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項４】
前記参照信号が、少なくとも、前記ディジタル信号から導出されるフィードフォワード信号又は前記電力増幅手段の出力から導出されるフィードバック信号の何れか１つの信号から形成される
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項５】
前記適応制御手段が、前記フィードフォワード信号及び前記フィードバック信号の差を小さくするように、前記タップ係数を適応制御する
ことを特徴とする請求項４記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項６】
前記歪導入手段が、入力されたディジタル信号に、それぞれ異なる次数の非線形歪信号を導入する歪導入手段をそれぞれ備える
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項７】
前記それぞれ異なる次数の歪導入手段の各々が、所定の次数に合わせて信号を累乗する乗算手段と、前記乗算手段に直列に接続された有限インパルス応答フィルタ手段とを備える
ことを特徴とする請求項６記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項８】
前記乗算手段の出力に、前記有限インパルス応答手段の入力が接続される
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項９】
前記有限インパルス応答手段の出力に、前記乗算手段の入力が接続される
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【請求項１０】
前記乗算手段の入力に第１の有限インパルス応答手段の出力が接続され、
前記乗算手段の出力に第２の有限インパルス応答手段の出力が接続される
ことを特徴とする請求項１記載のべき級数型ディジタルプリディストータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、増幅器の非線形歪を低減するための装置に関連し、特にべき級数型のディジタルプリディストータに関連する。
【背景技術】
【０００２】
線形変調方式で振幅の変化する信号を適切に無線送信するには、電力増幅器で生じる非線形歪を充分に補償する必要がある。この目的で使用されるプリディストーション（ｐｒｅ−ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）法は、電力増幅器の入力信号に、電力増幅器で導入される歪成分を打ち消すような逆の歪成分を付加し、電力増幅器で発生する歪を相殺するようにする。良好な相殺効果を得るには、入力信号に導入する歪成分の振幅及び位相が高精度に設定される必要がある。
【０００３】
プリディストーションを実現する１つの手法は、入力信号に対して適切な歪成分をルックアップテーブルから探し出すルックアップテーブル型のプリディストータを利用することである（例えば、非特許文献１参照。）。より高精度な歪補償を行なう観点からは、電力増幅器の非線形特性をべき級数でモデル化するべき級数型のプリディストータが知られている（例えば、非特許文献２参照。）。特許文献１は、べき級数型のプリディストータの自動制御を行なうために、電力増幅器の出力信号とディジタルプリディストータで生成した各次数の歪信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）してそれぞれ周波数変換を行うことで、各次数の係数を算出することを開示する。同様に、非特許文献３は、ディジタルプリディストータで生成した信号の共分散行列を計算し、電力増幅器の出力信号とディジタルプリディストータで生成した信号の差を誤差信号として、ディジタルプリディストータの各次数の係数を制御することを開示する。非特許文献４は、ある搬送波のパイロット信号を用いてべき級数型のプリディストータを自動制御し、電力増幅器の温度変化や経年変化に追従することを開示している。この技術は、自動車電話ブースタ用送信増幅器に実用化されている。
【特許文献１】米国特許第５，１６４，６７８号明細書
【非特許文献１】Ｈ．Ｇｉｒａｒｄ，ａｎｄ  Ｋ．Ｆｅｈｅｒ，“Ａ  ｎｅｗ  ｂａｓｅｂａｎｄ  ｌｉｎｅａｒｉｚｅｒ  ｆｏｒ  ｍｏｒｅ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅａｒｔｈ  ｓｔａｔｉｏｎ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ  ｕｓｅｄ  ｆｏｒ  ＱＰＳＫ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｓｅｌｅｃｔ  Ａｒｅａｓ  Ｃｏｍｍｕｎ．，Ｖｏｌ．ＳＡＣ−１，Ｎｏ．１，１９８３
【非特許文献２】岡本、野島、大山、「ＩＦ対プリディストーションによる進行波管増幅器の非線形歪補償法の一検討」、電子情報通信学会技術研究報告、ＭＷ７６−１１２，１９７６
【非特許文献３】Ｇ．Ｌａｚｚａｒｉｎ，Ｓ．Ｐｕｐｏｌｉｎ，ａｎｄ  Ａ．Ｓａｒｔｉ，“Ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｙｓｔｅｍｓ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，Ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．２／３／４，Ｆｅｂ／Ｍａｒｃｈ／Ａｐｒｉｌ  １９９４
【非特許文献４】Ｔ．Ｎｏｊｉｍａ，ａｎｄ  Ｔ．Ｋｏｎｎｏ，“Ｃｕｂｅｒ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  Ｌｉｎｅａｒｉｚｅｒ  ｆｏｒ  Ｒｅｌａｙ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  ｉｎ  ８００ＭＨｚ  Ｂａｎｄ  Ｌａｎｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｖｅｃｈ．Ｔｅｃｈ．，Ｖｏｌ．ＶＴ−３４，Ｎｏ．４，Ｎｏｖ．１９８５
【非特許文献５】Ｈ．Ｋｕ，Ｄ．ＭｃＫｉｎｌｅｙ，ａｎｄ  Ｊ．Ｓ：Ｋｅｎｎｙ，“Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｉｎ  ＲＦ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，Ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．１２，ｐｐ．２８４３−２８４９，Ｄｅｃｃ．２００２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のべき級数型のプリディストータでは、電力増幅器の出力バックオフ（図１（Ａ））が十分に確保されている場合や、狭帯域変調波が用いられる等の場合に良好な歪補償効果が得られる。しかしながら、より高効率に電力増幅器を動作させるには、出力バックオフを更に圧縮することを要する。このことは、大きな入力電力でも線形な動作が行なわれるように、更なる歪補償能力がプリディストータに求められることを意味する。
【０００５】
図２は、電力増幅器の出力電力と、３次歪成分の位相の相対的な大きさとの関係を調べた実験結果である。実験では、中心周波数ｆ０の図１Ｂに示されるような所定の振幅及び周波数を有する２つの基本波又は搬送波（ＣＷ２波）１０２，１０４を、様々な入力電力で電力増幅器に入力し、その出力信号を調べている。電力増幅器の出力信号には、増幅された基本波１０２，１０４に加えて、非線形歪成分である３次歪成分１０６，１０８も生じる。一般的は、３次より高次の歪成分が生じ得るが、簡単のため図１（Ｂ）には、３次歪成分のみが描かれている点に留意を要する。図２の２つのグラフ２０２，２０４は、図１（Ｂ）に示される下側に生じた３次歪成分１０６及び上側に生じた３次歪成分１０８にそれぞれ対応する。理想的には、これら２つのグラフは総ての出力電力にわたって一致していることが望ましい。両者が一致していれば、一方の３次歪成分を補償することは、直ちに他方の３次歪成分を補償することになるからである。しかし、両者が不一致であると、一方の３次歪成分を補償しても、他方の３次歪成分は補償されず、依然として信号中に残留してしまう。図２に示されるように、概して比較的低い電力（例えば、２０ｄＢｍより低い領域）では、両者はほぼ一致している。これは、出力バックオフが充分に確保されている場合には、良好な歪補償効果が得られることに符合する。しかしながら、出力電力が大きい場合は、２つのグラフ２０２，２０４は重ならず、別々の値をとっている。即ち、出力バックオフが十分に確保されていない領域では、歪補償が困難になる。このように、３次（又はそれ以上高次の）歪成分は、周波数の高低に依存して異なる値を有し、このような現象は「メモリ効果（ｍｅｍｏｅｒｙ  ｅｆｆｅｃｔ）」として知られている。メモリ効果を、時変フィルタのモデルを用いて取り扱う手法については、例えば非特許文献５に記載されている。
【０００６】
ところで、プリディストータへの入力信号には、ある程度のランダム性がある。従って、時間と共に変化する入力信号に応じて、メモリ効果の様子も異なり得る。即ち、非線形歪成分の周波数依存性も時間と共に変化し得る。しかしながら、従来のプリディストータは、そのような変化に充分に追従するように設計されておらず、高精度に歪補償を行なうことは必ずしも充分になされていない。パイロット信号を用いて歪成分の時間変化に追従させることも考えられる。しかし、パイロット信号は常に得られるわけではなく、信号の送信とは別に（例えば、トレーニングシーケンスの期間内に）パイロット信号による歪補償動作を行なう必要があり、パイロット信号を用いて簡易且つ高精度に歪み補償を行なうことは困難である。その歪補償動作には、例えば、プリディストータに所定のパイロット信号を入力すること、プリディストータの出力を電力増幅器に入力すること、全周波数範囲をスキャンすることで非線形歪成分を発見すること、発見された歪成分を抑制するように各種パラメータを調整すること等を含み、これらの手順及び構成は比較的複雑になり得る。
【０００７】
更に、今後実用化される無線通信システムでは広帯域変調信号の使用が提案されている。システムによっては、数１０ＭＨｚ以上の広帯域にわたる信号に対して、高精度に歪補償を行なうことが求められる。使用される周波数範囲が広がると、周波数に依存して変化する非線形歪成分の変動量も大きくなり得るので、上記の問題は益々深刻になる虞がある。
【０００８】
本発明は、上記問題点の少なくとも１つに対処するためになされたものであり、その課題は、電力増幅器に対する非線形歪補償を高精度に行なうことの可能なべき級数型ディジタルプリディストータを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様によれば、
入力されたディジタル信号に所定の次数の非線形歪信号を導入する歪導入手段を有し、電力増幅手段の非線形歪を補償するべき級数型ディジタルプリディストータであって、
前記歪導入手段は、前記次数に合わせて信号を累乗する乗算手段と、前記乗算手段に直列に接続された有限インパルス応答フィルタ手段とを備え、
参照信号を受信し、前記参照信号が所望の値に近づくように、前記有限インパルス応答フィルタ手段のタップ係数を適応制御する適応制御手段を備える
ことを特徴とするべき級数型ディジタルプリディストータ
が、得られる。
【００１０】
前記有限インパルス応答フィルタ手段のタップ係数が適応制御されるので、歪補償精度を向上させることが可能になる。
【００１１】
本発明の一態様によれば、前記参照信号は、前記ディジタル信号から導出されるフィードフォワード信号である。増幅される前の信号に基づいて適応制御が行なわれるので、制御の高速化を図ることが可能になる。
【００１２】
本発明の一態様によれば、前記参照信号は、前記電力増幅手段の出力から導出されるフィードバック信号である。実際に増幅された信号に基づいて適応制御が行なわれるので、制御の更なる高精度化を図ることが可能になる。
【００１３】
本発明の一態様によれば、前記フィードバック信号は、前記電力増幅手段の出力から導出されるディジタル形式の信号から、入力されたディジタル信号に比例する信号及び／又は入力されたディジタル信号の累乗に比例する信号を除去することで形成される。信号成分中で支配的な基本波成分（線形成分）を除去することで、抑制されるべき非線形成分を抽出することが可能になる。
【００１４】
本発明の一態様によれば、前記参照信号は、前記ディジタル信号から導出されるフィードフォワード信号及び前記電力増幅手段の出力から導出されるフィードバック信号から形成される。フィードフォワード及びフィードバック経路を備えることで、制御の高速化及び高精度化を図ることが可能になる。
【００１５】
本発明の一態様によれば、前記歪導入手段が、入力されたディジタル信号に、ある次数の非線形歪信号を導入する第１の歪導入手段と、別の次数の非線形歪信号を導入する第２の歪導入手段とを備える。次数の異なる非線形歪を適切に補償することが可能になる。
【００１６】
本発明の一態様によれば、前記乗算手段の入力側及び／又は出力側に、前記有限インパルス応答手段が接続される。有限インパル応答フィルタ手段を設ける場所を適切に選択することによって、歪の抑制又は歪補償精度を向上させることが可能になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によるべき級数型ディジタルプリディストータによれば、電力増幅器に対する非線形歪補償を高精度に行なうことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明により教示される様々な実施例が、各図を参照しながら説明される。図中、同様の要素には同一の参照番号が付されている。概して、第１実施例ではフィードバック制御が利用され、第２実施例はフィードフォワード制御が利用され、第３実施例はフィードバック制御及びフィードフォワード制御双方が利用される。
【実施例１】
【００１９】
図３は、本発明の第１実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。この送信機の送信経路には、ディジタルプリディストータ３０２と、ディジタルアナログ変換器（ＤＡＣ）３０４と、直交変調器３０６と、周波数変換器３０８と、電力増幅器３１０とが備えられている。この送信機のフィードバック経路には、方向性結合器３１２と、周波数変換器３１４と、直交復調器３１６と、アナログディジタル変換器（ＡＤＣ）３１８とが備えられている。更に、ディジタルプリディストータ３０２は、係数乗算器３２０と、加算器３２２と、歪導入部３２４と、適応制御器３２６とを有する。
【００２０】
ディジタルプリディストータ３０２は、図中左側に示されるディジタル送信信号を受信する。ディジタル送信信号は、同相成分（Ｉ）及び直交成分（Ｑ）別々にディジタルプリディストータに入力される。ディジタル送信信号は、本実施例のようにベースバンド帯域の信号であるのが一般的であるが、用途によっては中間周波数帯域の信号であってもよい。これらの信号は、係数乗算器３２０に与えられ、「ａ１」として示されるような適切な定数（一般的には複素数）に相当する量だけ信号の振幅及び／又は位相が調整される。調整後の信号の各々は、加算器３２２の一方の入力にそれぞれ与えられる。一方、歪導入部３２４も、ディジタル送信信号を受信し、同相成分及び直交成分各々に対して非線形歪信号を作成し、それらを加算器３２２の他方の入力に与える。適応制御器３２６は、歪導入部３２４の動作を制御する。ディジタルプリディストータ３０２で行なわれる詳細な動作については後述される。
【００２１】
ディジタルアナログ変換器３０４は、同相成分（Ｉ）及び直交成分（Ｑ）毎に、ディジタルプリディストータ３０２で生成されたディジタル信号（非線形歪が導入された信号）を、アナログ信号に変換する。
【００２２】
直交変調器３０６は、同相成分（Ｉ）及び直交成分（Ｑ）毎に得られた信号を１つの変調信号に合成する。この変調信号ｙ（ｔ）は、例えば、
ｙ（ｔ）＝ｙｉ（ｍ）ｃｏｓ（２πｆｔ）−ｙｑ（ｍ）ｓｉｎ（２πｆｔ）
のようにして合成することが可能である。但し、ｙｉ（ｍ），ｙｑ（ｍ）はディジタル送信信号のｍ番目のシンボルの同相成分及び直交成分である。
【００２３】
周波数変換器３０８は、ベースバンドや中間周波数帯の変調信号を無線周波数（ＲＦ）帯の高周波信号に変換する（アップコンバートする）。
【００２４】
電力増幅器３１０は、入力された高周波信号の電力レベルを無線送信に適切なレベルに増幅する。電力増幅器３１０の出力信号（増幅された信号）は、入力された信号が線形に増幅されている信号成分に加えて、非線形に増幅されたことにより生じる歪成分を含む。この非線形歪の影響は、ディジタルプリディストータ３０２がディジタル送信信号に増幅前に与える歪によって、相殺される。電力増幅器３１０の出力信号は、以後送信機の出力としてアンテナ（図示せず）から無線送信される。
【００２５】
一方、フィードバック経路の方向性結合器３１２は、送信される信号の一部を抽出する。周波数変換器３１４は、その抽出された信号の周波数帯域をベースバンド又は中間周波数帯域に周波数変換（ダウンコンバート）する。直交復調器３１６は、ダウンコンバートされた信号を同相成分（Ｉ）及び直交成分（Ｑ）に分離する。アナログディジタル変換器３１８は、同相成分及び直交成分毎にアナログ信号をディジタル信号に変換し、それらをディジタルプリディストータ３０２の適応制御器３２６に与える。
【００２６】
図４は、ディジタルプリディストータ３０２の詳細なブロック図を示す。同相成分及び直交成分に関する信号処理の原理は同じであるので、簡単のため、一方の成分（例えば、同相成分）の処理に関する要素が描かれていることに留意を要する。歪導入部３２４の３次歪成分に関する経路には、３次乗算器４０２と、係数乗算器４０４と、３次歪に関する有限インパルス応答フィルタ（ＦＩＲ３）４０６と、加算器４０８とが備えられている。歪導入部３２４の５次歪成分に関する経路には、５次乗算器４１２と、係数乗算器４１４と、５次歪に関する有限インパルス応答フィルタ（ＦＩＲ５）４１６と、加算器４１８とが備えられている。以下同様に、不図示の高次の歪成分に関する経路が設けられ得る。
【００２７】
係数乗算器３２０，４０４，４１４は、入力された信号に「ａ１」，「ａ３」，「ａ５」等で示されるような所定の定数（一般的には複素数）を乗算する。３次乗算器４０２は入力された信号を３乗して出力し、５次乗算器４１２は入力された信号を５乗して出力する。ＦＩＲ３，ＦＩＲ５は、入力された信号を、過去に入力された信号と共に重み付け平均化して出力する。その重みは、ウエイト又はタップ係数とも呼ばれる。これらのディジタルフィルタＦＩＲは、一般的には、直列に接続された複数の遅延素子の各出力に各自の重み（ウエイト）が乗算され、重み付けされた各出力を合成することで、出力信号を形成する。或いは、同様な出力信号を得るために、例えば、フーリエ変換及び逆フーリエ変換を利用して、周波数領域で主要な演算処理を行なうＦＩＲフィルタを構成することも可能である。これらのディジタル信号処理は、マイクロプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡその他の既存の要素を利用して行なうことが可能である。
【００２８】
第１実施例によるプリディストータ３０２の動作原理を説明する。ディジタルプリディストータ３０２に入力されるディジタル送信信号をｕ（ｍ）とする。ここで、ｍは、サンプリング数を指定するパラメータである。サンプリング間隔をＴとすると、サンプリングの行なわれる時間ｔは、
ｔ＝ｍＴ  ・・・（１）
として表現することが可能である。先ず、係数乗算器３２０の出力ｘ１は、
ｘ１＝ａ１・ｕ（ｍ）  ・・・（２）
として表すことができる。次に、フィルタＦＩＲ３の出力ｘ３は、
ｘ３＝ａ３・ｗ３ＢＨ・Ｕ３（ｍ）  ・・・（３）
として表すことができる。ここで、ｗ３Ｂは、フィルタＦＩＲ３のＮ＋１個のタップ係数より成るＮ＋１次元ベクトルであり、
ｗ３ＢＨ＝（ｗ０（ｍ），ｗ１（ｍ），．．．，ｗＮ（ｍ））  ・・・（４）
として表すことが可能であり、Ｈは複素共役転置を行なうことを示す。Ｕ３（ｍ）は、フィルタＦＩＲ３に入力される、現在及び過去の信号より成るＮ＋１次元ベクトルであり、
Ｕ３（ｍ）Ｈ＝（ｕ（ｍ）３，ｕ（ｍ−１）３，．．．，ｕ（ｍ−Ｎ）３）  ・・・（５）
として表すことが可能である。同様に、フィルタＦＩＲ５の出力ｘ５も、
ｘ５＝ａ５・ｗ５ＢＨ・Ｕ５（ｍ）
として表すことができる。ここで、ｗ５Ｂは、フィルタＦＩＲ５のＮ＋１個のタップ係数より成るＮ＋１次元ベクトルであり、Ｕ５（ｍ）は、フィルタＦＩＲ５に入力される、現在及び過去の信号より成るＮ＋１次元ベクトルである。以下同様にして、必要に応じて更に高次の信号成分ｘ７，ｘ９，．．．を求めることが可能である。
【００２９】
乗算器３２０の出力ｘ１は、ディジタル送信信号を線形に増幅した信号に相当する。フィルタＦＩＲ３の出力ｘ３は、非線形に増幅された信号に相当し、３次歪成分に相当する。フィルタＦＩＲ５の出力ｘ５も、非線形に増幅された信号に相当するが、これは５次歪成分に相当する。以下同様に高次の歪成分が得られる。これらの非線形に増幅された信号ｘ３，ｘ５，．．．は、ディジタルプリディストータ３０２でディジタル送信信号に加える歪成分を表す。従って、ディジタルプリディストータ３０２の出力ｙ（ｍ）は、
【００３０】
【数１】
2005217714.tif 000003
・・・（６）
として表すことができる。当該技術分野で周知のように、非線形歪成分は、奇数次の項として表現される。上述したように、この出力信号ｙ（ｍ）は、同相成分又は直交成分の一方を表す。従って、ディジタルプリディストータ３０２の出力は、より正確には、同相成分のｙｉ（ｍ）と、直交成分のｙｑ（ｍ）とを含む。以後これらの各成分は、
ｙ（ｔ）＝ｙｉ（ｍ）ｃｏｓ（２πｆｔ）−ｙｑ（ｍ）ｓｉｎ（２πｆｔ）・・・（７）
として変調信号ｙ（ｔ）に変換される。
【００３１】
ところで、電力増幅器３１０の入力信号をｙ（ｔ）とすると、その出力信号ｚ（ｔ）は、
【００３２】
【数２】
2005217714.tif 000004
・・・（８）
のように、入力信号のべき級数として表すことができる。ｉ次歪成分は、べき級数展開された式（８）のｉ次の項で表現され、その係数ｂｉはｉ次歪成分の寄与度に相当する。尚、ディジタルプリディストータ３０２の出力と電力増幅器３１０の入力との間には、上述したような素子３０４，３０６，３０８等が存在する。しかしながら、それらの素子による信号形式の変化は本発明による信号処理には本質的ではないため省略されており、ディジタルプリディストータ３０２の出力も電力増幅器３１０の入力も共にｙ（ｔ）として議論している点に留意を要する。
【００３３】
方向性結合器３１２から抽出された信号は、周波数変換器３１４にてダウンコンバートされ、直交復調器３１６により同相成分及び直交成分に分けられる。これらの信号はアナログディジタル変換器３１８により変換されることで、ディジタルプリディストータ３０２に与えられるフィードバック信号が各成分毎に形成される。これらのフィードバック信号は、ディジタルプリディストータ３０２で監視される信号であり、各成分毎にＺｍｏｎ（Ｉ）（ｍ），Ｚｍｏｎ（Ｑ）（ｍ）として図示されている。簡単のため、それらの内の一方をフィードバック信号Ｚｍｏｎ（ｍ）と呼ぶことにする。（８）式によれば、フィードバック信号Ｚｍｏｎ（ｍ）は、
Ｚｍｏｎ（ｍ）＝ｂ１ｙ（ｍ）＋ｂ３ｙ（ｍ）３＋ｂ５ｙ（ｍ）５＋・・・    （１１）
と表すことができる。更に、ｙ（ｍ）の表現に関する（６）式を用いると、
Ｚｍｏｎ（ｍ）＝ｂ１（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５＋・・・）＋ｂ３（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５＋・・・）３＋ｂ５（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５＋・・・）５＋・・・    （１２）
と表すことができる。
【００３４】
次に、係数乗算器３２０の出力信号ｘ１（歪導入部３２４による歪が導入される前の信号）に着目する。この信号ｘ１のみが電力増幅器３１０に入力された場合に得られる出力信号ｚ１は、信号ｘ１が線形に増幅されることで生じる線形成分と、信号ｘ１が非線形に増幅されることで生じる非線形成分とを含む。出力信号ｚ１は、
ｚ１（ｍ）＝ｃ１ｘ１（ｍ）＋ｃ３ｘ１（ｍ）３＋ｃ５ｘ１（ｍ）５＋・・・    （１３）
と表すことができる。ここで、ｃｉは、電力増幅器３１０の推定されたｉ次のべき級数係数である。べき級数係数ｃｉは、電力増幅器の入出力特性から求めることが可能である。（１２）式から（１３）式を減算すると、
Ｚｍｏｎ（ｍ）−ｚ１（ｍ）
＝（ｂ１−ｃ１）ｘ１（ｍ）＋（ｂ３−ｃ３）ｘ１３＋（ｂ５−ｃ５）ｘ１５＋・・・
＋ｂ１（ｘ３（ｍ）＋ｘ５（ｍ）＋・・・）
＋ｂ３（ｘ３（ｍ）３＋ｘ５（ｍ）３＋・・・）
＋ｂ５（ｘ３（ｍ）５＋ｘ５（ｍ）５＋・・・）
＋  ・・・                              （１４）
と表すことができる。ここで、電力増幅器の推定されたべき級数係数ｃｉと、実際のべき級数係数ｂｉとが等しく（ｂｉ＝ｃｉ）、高次の項を省略すると、（１４）式は
【００３５】
【数３】
2005217714.tif 000005
・・・（１５）
のように表すことができる。尚、製品用途にも依存するが、ｘ７（ｍ），ｘ９（ｍ），．．．のような５次より高次の項を省略することも可能である。上記のように、Ｚｍｏｎ（ｍ）−ｚ１（ｍ）は、ディジタルプリディストータ３０２の歪導入部３２４で作成される歪信号成分ｘ３（ｍ），ｘ５（ｍ），．．．のみが、電力増幅器３１０で線形に増幅された場合に得られる出力信号として表現される。（１５）式における各項は、３次，５次，．．．の各次数に関する誤差信号ｅ２ｉ＋１に相当し、これらが小さくなるように、各フィルタＦＩＲ３，ＦＩＲ５等のタップ係数を適応的に調整する。これにより、歪成分の周波数依存性や時間変動に合わせてタップ係数を適応的に調整することが可能になり、非常に有効なプリディストーションを行なうことが可能になる。
【００３６】
更に、歪導入部３２４で生成される３次歪成分ｘ３に着目する。上記のＺｍｏｎ（ｍ）−ｚ１（ｍ）から、推定された５次より高次の項からの寄与を減算することで、３次歪成分に関する誤差信号ｅ３（ｍ）が得られる。
【００３７】
【数４】
2005217714.tif 000006
・・・（１６）
ここで、電力増幅器の推定されたべき級数係数ｃｉと、実際のべき級数係数ｂｉとが等しい（ｂｉ＝ｃｉ）とすると、誤差信号ｅ３（ｍ）は、
ｅ３（ｍ）＝ｂ１ｘ３（ｍ）  ・・・（１７）
のように簡明に表現される。誤差信号ｅ３（ｍ）を小さくするように、フィルタＦＩＲ３のタップ係数を適応制御することで、電力増幅器３１０で導入される３次歪成分を有効に補償する歪成分ｘ３を、歪導入部３２４で生成することが可能になる。同様に、５次の歪成分に関する誤差信号ｅ５（ｍ）も、
ｅ５（ｍ）＝ｂ１ｘ５（ｍ）  ・・・（１８）
のように簡明に表現される。誤差信号ｅ５（ｍ）を小さくするように、フィルタＦＩＲ５のタップ係数を適応制御することで、電力増幅器３１０で導入される５次歪成分を有効に相殺させ得る歪成分ｘ５を、歪導入部３２４で生成することが可能になる。以下同様にして、更に高次の歪を有効に相殺させ得る歪成分ｘ２ｉ＋１を生成することが可能になる。
【００３８】
上記の誤差信号は、適応制御において可能な限り小さくすべき評価関数である。誤差信号に関する数式（１７），（１８）等によれば、それらが熱雑音やランダム性誤差を含まないことが分かる。従って、タップ係数の適応制御では、熱雑音等によらず誤差信号を非常に小さくすることが可能になる。適応制御自体については、既存の様々なアルゴリズムを使用することができる。具体例としては、最急降下法、ＬＭＳ法、ＲＬＳ法等を使用したり、カルマンフィルタを用いること等も可能である。
【００３９】
図５は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、３次の歪成分のみを考慮し、５次以上の歪成分を無視している。本実施例における適応制御器３２６には、係数乗算器５０２と、減算器５０４と、適応アルゴリズム部５０６とが備えられている。フィードバック信号Ｚｍｏｎは、
Ｚｍｏｎ（ｍ）＝ｂ１（ｘ１＋ｘ３）＋ｂ３（ｘ１＋ｘ３）３＋・・・      （１９）
と表される。係数乗算器５０２の出力は、ｃ１ｘ１  であり、これは上記のｚ１に相当する。従って、減算器５０４の出力は、
Ｚｍｏｎ（ｍ）−ｚ１（ｍ）≒（ｂ１−ｃ１）ｘ１＋ｂ１ｘ３＝ｂ１ｘ３＝ｅ３
で表現される誤差信号を表す。但し、ｂ１＝ｃ１であることを利用した。適応アルゴリズム部５０６は、この誤差信号ｅ３を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３４０６のタップ係数を調整する。この調整は、上述したような適応アルゴリズムを実行することで行なわれる。
【００４０】
図６は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例でも、３次の歪成分のみを考慮し、５次以上の歪成分を無視している。本実施例における適応制御器３２６には、係数乗算器５０２と、減算器５０４と、適応アルゴリズム部５０７に加えて、３次乗算器６０２と、係数乗算器６０４と、減算部６０６とが備えられている。フィードバック信号Ｚｍｏｎは、
Ｚｍｏｎ（ｍ）＝ｂ１（ｘ１＋ｘ３）＋ｂ３（ｘ１＋ｘ３）３＋・・・      （２０）
と表される。係数乗算器５０２の出力はｃ１ｘ１  であり、係数乗算器６０４の出力はｃ３ｘ１３であり、それらの和は上記のｚ１に相当する。従って、減算器６０６の出力は、
Ｚｍｏｎ（ｍ）−ｚ１（ｍ）≒（ｂ１−ｃ１）ｘ１＋（ｂ３−ｃ３）ｘ３＋ｂ１ｘ３＝ｂ１ｘ３＝ｅ３
で表現される誤差信号を表す。但し、ｂ１＝ｃ１，ｂ３＝ｃ３であることを利用した。適応アルゴリズム部５０７は、この誤差信号ｅ３を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３４０６のタップ係数を適応的に調整する。本実施例では、図５に示される例とは異なり、上記（１４）式の（ｂ３−ｃ３）ｘ１３の項をも考慮する点で、図５に示される例よりも高精度に誤差信号ｅ３を求めることが可能である。
【００４１】
図７は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、３次歪だけでなく、５次歪も考慮される。本実施例における適応制御器３２６には、係数乗算器５０２と、減算器５０４と、３次乗算器６０２と、係数乗算器６０４と、減算部６０６と、ＦＩＲ３用の適応アルゴリズム部７１６に加えて、５次乗算器７０２と、係数乗算器７０４と、減算器７０６と、係数乗算器７０８と、減算器７１０と、係数乗算器７１２と、減算器７１４と、ＦＩＲ５用の適応アルゴリズム部７１８とが備えられている。フィードバック信号Ｚｍｏｎは、
Ｚｍｏｎ（ｍ）＝ｂ１（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５）＋ｂ３（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５）３＋ｂ５（ｘ１＋ｘ３＋ｘ５）５＋・・・      （２１）
と表される。減算器７０６の出力は、
Ｚｍｏｎ−（ｃ１ｘ１＋ｃ３ｘ１３＋ｃ５ｘ１５）
＝（ｂ１−ｃ１）ｘ１＋（ｂ３−ｃ３）ｘ１３＋（ｂ５−ｃ５）ｘ１５＋ｂ１ｘ３＋ｂ１ｘ５
・・・（２２）
であり、これは、上記（１４）式に相当する。係数乗算器７０８の出力は、ｃ１ｘ５であるから、減算器７１０の出力は、
（ｂ１−ｃ１）ｘ１＋（ｂ３−ｃ３）ｘ１３＋（ｂ５−ｃ５）ｘ１３＋ｂ１ｘ３＋（ｂ１−ｃ１）ｘ５＝ｂ１ｘ３＝ｅ３
となり、３次歪成分に関する誤差信号になる。但し、ｂ１＝ｃ１，ｂ３＝ｃ３，ｂ５＝ｃ５であることを利用した。適応アルゴリズム部７１６は、この誤差信号ｅ３を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３４０６のタップ係数を適応的に調整する。
【００４２】
一方、係数乗算器７１２の出力は、ｃ１ｘ３であるから、減算器７１４の出力は、
（ｂ１−ｃ１）ｘ１＋（ｂ３−ｃ３）ｘ１３＋（ｂ５−ｃ５）ｘ１３＋（ｂ１−ｃ１）ｘ３＋ｂ１ｘ５＝ｂ１ｘ５＝ｅ５
となり、５次歪成分に関する誤差信号になる。但し、ｂ１＝ｃ１，ｂ３＝ｃ３，ｂ５＝ｃ５であることを利用した。適応アルゴリズム部７１８は、この誤差信号ｅ５を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ５４１６のタップ係数を適応的に調整する。
【００４３】
上記の動作をスペクトル図を用いて説明する。ベースバンドのフィードバック信号Ｚｍｏｎには、ＦＦＴを用いて図８（Ａ）に模式的に示されるように、線形に増幅された基本波成分８０２と、非線形に増幅された３次歪成分８０３及び５次歪成分８０５とが含まれる。基本波に関する信号ｘ１を３乗又は５乗して適切な係数を乗じ、それら（ｚ１）をフィードバック信号Ｚｍｏｎから減算すると、図８（Ｂ）に示されるように、基本波８０２と、非線形歪成分の一部とが除去される。残っている５次歪成分は、係数乗算器７０８の出力として得られるので、減算器７１０にてそれを更に減算すると、図８（Ｃ）に示されるように３次歪成分ｅ３のみが得られる。また、３次歪成分は、係数乗算器７１２の出力として得られるので、減算器７１４でそれを減算すると、５次歪成分ｅ５を抽出することができる。
【００４４】
図９は、一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。本実施例は、図３，図４に関して説明したものと概ね同様であるが、有限インパルス応答フィルタＦＩＲ３，ＦＩＲ５の出力が、乗算器４０２，４１２の入力に接続されている点で、それらのフィルタの入力が乗算器の出力側に接続されている図４の例と異なる。乗算器４０２，４０４等は、電力増幅器３１０の一部として関連付けることが可能である。例えば、電力増幅器３１０の出力側（例えば、ＭＯＳＦＥＴのドレイン側）の構成や動作が、入力側（例えば、ゲート側）よりも非線形歪に大きく影響を及ぼす場合がある。この場合に、ＦＩＲフィルタを乗算器の前に又は後に設けることによって、電力増幅器３１０の非線形歪の生じ方が異なり得る、又は歪導入部で生成される歪成分の精度が異なり得る。図９では、乗算器４０２，４１２の入力側にＦＩＲフィルタを設けることで、非線形歪の抑制又は歪成分の精度の向上を図る。更に、図１０に示される例では、乗算器４０２，４１２の入力側及び出力側双方にフィルタＦＩＲＦ３４０６，ＦＩＲＢ３４０７，ＦＩＲＦ５４１６，ＦＩＲＢ５４１７を設けることで、非線形歪の抑制又は歪成分の精度の向上を図る。
【００４５】
図１１は、図１０に示されるＦＩＲフィルタのタップ係数を調整するための概略的なフローチャートを示す。ステップ１１０２から制御が開始される。ステップ１１０４では、ｉ次歪成分（ｉは３以上の奇数）に関する乗算器の入力側に設けられたフィルタＦＩＲＦが選択され、そのフィルタのタップ係数が制御対象として決定される。例えば、３次歪に関するＦＩＲＦ３４０６が選択される。ステップ１１０６では、誤差信号ｅｉが最少になるように適応制御を行なうことで、タップ係数を適応的に決定する。ステップ１１０８では、乗算器の入力側に設けられた総てのフィルタＦＩＲＦに関するタップ係数が調整されたか否かが判定される。未調整のフィルタが存在したならば、次数ｉを増やしてステップ１１０４に戻り、同様の手順を反復する。ステップ１１０８で、未調整のフィルタＦＩＲＦが無ければ、ステップ１１１０に進む。
【００４６】
ステップ１１１０では、ｉ次歪成分に関する乗算器の出力側に設けられたフィルタＦＩＲＢが選択され、そのフィルタのタップ係数が制御対象として決定される。例えば、３次歪に関するＦＩＲＦＢ４０７が選択される。ステップ１１１２では、誤差信号ｅｉが最少になるように適応制御を行なうことで、タップ係数を適応的に決定する。ステップ１１１４では、乗算器の入力側に設けられた総てのフィルタＦＩＲＦに関するタップ係数が調整されたか否かが判定される。未調整のフィルタが存在したならば、次数Ｉを増やしてステップ１１１０に戻り、同様の手順を反復する。ステップ１１１４で、未調整のフィルタＦＩＲＢが無ければ、ステップ１１１６に進み、フローは終了する。
【００４７】
本実施例では、先に、乗算器の入力側のフィルタのタップ係数を調整し、その後に出力側のフィルタのタップ係数を調整しているが、順序を逆にしても良い。入力側及び出力側を同時に調整するような手順は、採用すべきではない。同時に調整しようとすると、調整中に変動させるパラメータ数が増加し、適切な解に収束するまでの時間及び演算負担が増えしまう虞があるからである。
【実施例２】
【００４８】
図１２は、本発明の第２実施例に関するディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例によるディジタルプリディストータ１２０２は、図３に示されるようなディジタルプリディストータ３０２の代りに使用することが可能である。ディジタルプリディストータ１２０２は、基本波に関する経路に、係数乗算器１２０４と、加算器１２０６とを備え、フィードフォワード経路に適応制御器１２２６を備える。ディジタルプリディストータ１２０２は、３次歪に関する経路に、乗算器１２０８と、係数乗算器１２１０と、有限インパルス応答フィルタＦＩＲ３１２１２と、加算器１２１４とを有し、５次歪に関する経路に、乗算器１２１８と、係数乗算器１２２０と、有限インパルス応答フィルタＦＩＲ５１２２２と、加算器１２２４とを備える。以下同様に、不図示の高次の歪成分に関する経路が設けられ得る。
【００４９】
係数乗算器１２０４，１２１０，１２２０等は、入力された信号に「ａ１」，「ａ３」，「ａ５」として示されるような所定の定数（一般的には複素数）を乗算する。３次乗算器１２０８は入力された信号を３乗して出力し、５次乗算器１２１８は入力された信号を５乗して出力する。ＦＩＲ３，ＦＩＲ５は、入力された信号を、過去に入力された信号と共に重み付け平均化して出力する。
【００５０】
第２実施例によるプリディストータ１２０２の動作原理を説明する。ディジタルプリディストータ１２０２に入力されるディジタル送信信号をｕ（ｍ）とする。ここで、ｍは、サンプリング数を指定するパラメータである。サンプリング間隔をＴとすると、サンプリングの行なわれる時間ｔは、
ｔ＝ｍＴ  ・・・（２３）
として表現することが可能である。係数乗算器１２０４の出力ｘ１は、
ｘ１＝ａ１・ｕ（ｍ）  ・・・（２４）
として表すことができる。フィルタＦＩＲ３の出力ｘ３は、
ｘ３＝ａ３・ｗ３ＢＨ・Ｕ３（ｍ）  ・・・（２５）
として表すことができる。ここで、ｗ３Ｂは、フィルタＦＩＲ３のＮ＋１個のタップ係数より成るＮ＋１次元ベクトルであり、
ｗ３ＢＨ＝（ｗ０（ｍ），ｗ１（ｍ），．．．，ｗＮ（ｍ））  ・・・（２６）
として表すことが可能である。Ｈは複素共役転置を行なうことを示す。Ｕ３（ｍ）は、フィルタＦＩＲ３に入力される、現在及び過去の信号より成るＮ＋１次元ベクトルであり、
Ｕ３（ｍ）Ｈ＝（ｕ（ｍ）３，ｕ（ｍ−１）３，．．．，ｕ（ｍ−Ｎ）３）・・・（２７）
として表すことが可能である。同様に、フィルタＦＩＲ５の出力ｘ５も、
ｘ５＝ａ５・ｗ５ＢＨ・Ｕ５（ｍ）
として表すことができる。ここで、ｗ５Ｂは、フィルタＦＩＲ５のＮ＋１個のタップ係数より成るＮ＋１次元ベクトルであり、Ｕ５（ｍ）は、フィルタＦＩＲ５に入力される、現在及び過去の信号より成るＮ＋１次元ベクトルである。以下同様にして、必要に応じて更に高次の信号成分ｘ７，ｘ９，．．．を求めることが可能である。
【００５１】
本実施例による適応制御器１２２６は、ディジタルプリディストータ１２０２に入力されるディジタル送信信号ｕ（ｍ）を受信し、受信したディジタル送信信号ｕ（ｍ）及び過去のウエイトに基づいて、新たなウエイトを生成する。例えば、３次歪に関するウエイトｗ３Ｂは、
ｗ３Ｂ（ｍ）＝ｗ３Ｂ（ｍ−１）＋Ｆ３Ｂ（ｕ（ｍ））  ・・・（２８）
のような漸化式に基づいて決定される。ここで、Ｆ３Ｂは、ディジタル送信信号ｕ（ｍ）に依存するＮ＋１次元の更新ベクトルであり、使用される適応アルゴリズムに依存して異なる。例えば、ウィーナーホップ法等を利用して、ディジタル送信信号ｕ（ｍ）から行列要素を算出することで共分散行列Ｒを求め、この共分散行列Ｒを、現在及び過去のディジタル送信信号Ｕ（ｍ）Ｈ＝（ｕ（ｍ），ｕ（ｍ−１），．．．，ｕ（ｍ−Ｎ））に乗算することで、次のウエイトｗ３Ｂ（ｍ）を求めることが可能である。ウエイトの初期値については、例えば、事前に電力増幅器３１０の歪成分の周波数依存性を測定しておき、適応アルゴリズムに事前に設定しておくことが可能である。また、初期値を０としておいて、適応アルゴリズムを走らせながら学習させることも可能である。
【００５２】
本実施例によれば、フィードバック経路を要しないので、速やかなタップ係数の調整が可能になる。また、フィードバック経路に必要な信号処理要素も必要としない点で、簡易な構成で適応制御を行なうことが可能になる。但し、高精度化の観点からは、フィードバック制御による第１の実施例を採用することが望ましい。
【実施例３】
【００５３】
図１３は、本発明の第３実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例によるディジタルプリディストータ１３０２は、図３に示されるようなディジタルプリディストータ３０２の代りに使用することが可能である。ディジタルプリディストータ１３０２は、図１２に示されるものと同様の要素を有することに加えて、適応制御器１３２６がフィードバック信号も受信する。言い換えれば、第３実施例では、フィードバック制御に関する経路と、フィードフォワード制御に関する経路とが備えられている。
【００５４】
適応制御器１３２６は、フィードフォワード経路からディジタル送信信号ｕ（ｍ）（フィードフォワード信号）を受信する一方、フィードバック経路から、実際に電力増幅器３１０を通過した信号から導出されるフィードバック信号ｕ（ｍ）’を受信する。そして、フィードフォワード信号ｕ（ｍ）とフィードバック信号ｕ（ｍ）’との差分ｅ（ｍ）を最小化するように、フィルタのタップ係数の適応制御が行なわれる。
【００５５】
ｅ（ｍ）＝ｕ（ｍ）−ｕ（ｍ）’  ・・・（２９）
このようにして求められる誤差信号も、熱雑音やランダム性の誤差を含まないので、非常に高精度に適応制御を行なうことが可能になる。タップ係数又はウエイトについては、例えば、
ｗ３Ｂ（ｍ）＝ｗ３Ｂ（ｍ−１）＋Ｆ３Ｂ（ｅ（ｍ））  ・・・（３０）
のような漸化式に基づいて決定される。ここで、Ｆ３Ｂは、ディジタル誤差信号ｅ（ｍ）に依存するＮ＋１次元の更新ベクトルであり、使用される適応アルゴリズムに依存して異なる。３次歪以外に関するウエイトも同様に算出され得る。
【００５６】
図１４は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、図５に示される実施例と同様に、３次の歪成分のみを考慮し、５次以上の歪成分を無視している。本実施例における適応制御器１３２６には、減算器１４０４と、適応アルゴリズム部１４０６とが備えられている。本実施例によるフィードバック信号の電力レベルは、アナログ領域又はディジタル領域で、適切なレベルに調整される。何れの領域で電力レベルを調整してもよいが、例えば、アナログディジタル変換器（ＡＤＣ）３１８が受信することの可能な電力範囲（動作レンジ）が充分に広くない場合は、ディジタル領域で電力レベルの調整を行なうことが望ましい。ＡＤＣの動作レンジが狭い場合に、ＡＤＣの入力信号の電力レベルを調整して小さな値にしてしまうと、ＡＤＣの出力信号の精度が劣化する虞があるからである。尚、電力増幅器３１０のゲインは既知なので、フィードバック信号をどの程度の電力レベルにすべきかは、正確に知ることが可能である。
【００５７】
減算器１４０４は、フィードフォワード信号ｕ（ｍ）と、適切にレベルの調整されたフィードバック信号ｕ（ｍ）’との差分ｅ（ｍ）を、適応アルゴリズム部１４０６に与える。適応アルゴリズム部５０６は、この誤差信号ｅ（ｍ）を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３４０６のタップ係数を調整する。この調整は、上述したような既存の適応アルゴリズムを実行することで行なわれる。
【００５８】
図１５は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、図５に示される実施例と同様に、３次の歪成分のみを考慮し、５次以上の歪成分を無視している。本実施例における適応制御器１３２６には、係数乗算器１５０２と、減算器１５０４と、適応アルゴリズム部１４０６と、減算部１４０４とが備えられている。減算部１４０４の出力が誤差信号ｅ（ｍ）を生成し、適応アルゴリズム部１４０６に与える。適応アルゴリズム部１４０６は、この誤差信号ｅ（ｍ）（＝（ｂ１−ｃ１−１／ａ１）ｘ１＋ｂ１ｘ３＝ｂ１ｘ３）を受信し、これが小さくなるように、例えば上記（３０）式に従って、フィルタＦＩＲ３１２１２のタップ係数が調整される。
【００５９】
図１６は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、図６に示される実施例と同様に、３次の歪成分のみを考慮し、５次以上の歪成分を無視している。本実施例における適応制御器１３２６には、係数乗算器１５０２と、減算器１５０４と、適応アルゴリズム部１４０７に加えて、３次乗算器１６０２と、係数乗算器１６０４と、減算部１６０６，１６０８とが備えられている。減算部１６０８の出力が誤差信号ｅ（ｍ）（＝（ｂ１−ｃ１−１／ａ１）ｘ１＋（ｂ３−ｃ３）ｘ１３＋ｂ１ｘ３＝ｂ１ｘ３）を生成し、適応アルゴリズム部１４０７に与える。適応アルゴリズム部１４０７は、この誤差信号ｅ（ｍ）を受信し、これが小さくなるように、例えば上記（３０）式に従って、フィルタＦＩＲ３１２１２のタップ係数が調整される。
【００６０】
図１７は、一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。本実施例では、図７に示される例と同様に、３次歪だけでなく、５次歪も考慮される。本実施例における適応制御器１３２６には、係数乗算器１５０２と、減算器１５０４と、３次乗算器１６０２と、係数乗算器１６０４と、減算部１６０６と、ＦＩＲ３用の適応アルゴリズム部１７１６に加えて、５次乗算器１７０２と、係数乗算器１７０４と、減算器１７０６と、係数乗算器１７０８と、減算器１７１０と、係数乗算器１７１２と、減算器１７１４と、ＦＩＲ５用の適応アルゴリズム部１７１８と、減算器１７２０，１７２２が備えられている。減算部１７２０の出力が３次歪に関する誤差信号ｅ３（ｍ）を生成し、適応アルゴリズム部１７１６に与える。適応アルゴリズム部１７１６は、この誤差信号ｅ３（ｍ）を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３１２１２のタップ係数が調整される。また、減算部１７２２の出力が５次歪に関する誤差信号ｅ５（ｍ）を生成し、適応アルゴリズム部１７１８に与える。適応アルゴリズム部１７１８は、この誤差信号ｅ５（ｍ）を受信し、これが小さくなるように、フィルタＦＩＲ３１２２２のタップ係数が調整される。７次以降についても同様にして構成され、誤差信号を用いてタップ係数が調整される。
【００６１】
図１８は、第３実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。図示されるように、同相成分（Ｉ）及び直交成分（Ｑ）の各々に対して適応制御が行なわれる。
【００６２】
図１９は、一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。本実施例は、図１３等に関して説明したものと概ね同様であるが、有限インパルス応答フィルタＦＩＲ３，ＦＩＲ５の出力が、乗算器１２１０，１２２０の入力に接続されている点で、それらのフィルタの入力が乗算器の出力側に接続されている図１３等の例と異なる。図９に示される例と同様に、本実施例は、乗算器１２１０，１２２０の入力側にＦＩＲフィルタを設けることで、非線形歪の抑制又は歪成分の精度の向上を図る。更に、図２０に示される例では、乗算器１２１０，１２２０の入力側及び出力側双方にフィルタＦＩＲＦ３１２１３，ＦＩＲＢ３１２１２，ＦＩＲＦ５１２２３，ＦＩＲＢ５１２２２を設けることで、非線形歪の抑制又は歪成分の精度の向上を図る。  
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】電力増幅器の概略的な入出力特性及び信号スペクトルを示す図である。
【図２】電力増幅器の出力電圧に対する３次歪成分の位相の大きさとの実験結果を示す図である。
【図３】本発明の第１実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【図４】ディジタルプリディストータの詳細なブロック図を示す。
【図５】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図６】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図７】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図８】線形に及び非線形に増幅された信号成分の模式的なスペクトル図を示す。
【図９】一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【図１０】一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【図１１】図１０に示されるＦＩＲフィルタのタップ係数を調整するための概略的なフローチャートを示す。
【図１２】本発明の第２実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１３】本発明の第３実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１４】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１５】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１６】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１７】一実施例によるディジタルプリディストータのブロック図を示す。
【図１８】第３実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【図１９】一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【図２０】一実施例によるディジタルプリディストータを使用する送信機の部分概略図を示す。
【符号の説明】
【００６４】
３０２  ディジタルプリディストータ
３０４  ＤＡＣ
３０６  直交変調器
３０８  周波数変換器
３１０  電力増幅器
３１２  方向性結合器
３１４  周波数変換器
３１６  直交復調器
３１８  ＡＤＣ
３２０  係数乗算器
３２２  加算器
３２４  歪導入部
３２６  適応制御器
４０２，４１２  乗算器
４０４，４１４  係数乗算器
４０６，４０７，４１６  有限インパルス応答フィルタ
４０８，４１７，４１８  加算器
５０２  係数乗算器
５０４  減算器
５０６  適応アルゴリズム部
６０２  乗算器
６０４  係数乗算器
６０６  減算器
５０７  適応アルゴリズム部
７０２  乗算器
７０４  係数乗算器
７０６  減算器
７０８，７１２  係数乗算器
７１０，７１４  減算器
７１６，７１８  適応アルゴリズム部
８０２  基本波成分
８０３  ３次歪成分
８０５  ５次歪成分
１２０２  ディジタルプリディストータ
１２０４，１２１０，１２２０  係数乗算器
１２０８，１２１８  乗算器
１２１２，１２２２，１２１３，１２２３  有限インパルス応答フィルタ
１２１４，１２２４  加算器
１２２６  適応制御器
１３２６  適応制御器
１４０４  減算器
１４０６，１４０７  適応アルゴリズム部
１５０２  係数乗算器
１５０４  減算器
１６０２  乗算器
１６０４  係数乗算器
１６０６，１６０８  減算器
１７０２  乗算器
１７０４  係数乗算器
１７０６  減算器
１７０８，１７１２  係数乗算器
１７１０，１７１４，１７２０，１７２２  減算器
１７１６，１７１８  適応アルゴリズム部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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