(57)【要約】【課題】電力増幅器のメモリ効果を補正する適応型デジタルプリディストーションシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】入力信号をクリッピングすることにより、ピーク対平均電力比が低減された信号を発生させるクリッピングユニットと、増幅器モデル関数に基づくプリディストーションアルゴリズムによって定義されるプリディストーション済み信号を発生させるプリディストータと、増幅器モデル関数を表現するための表現ユニットと、プリディストーション済み信号を増幅することによって処理済み信号を発生させる、電力増幅器である非線形処理ユニットと、プリディストーション済み信号に対する処理時間を補償して遅延プリディストーション済み信号を発生させる時間遅延ユニットと、信号を発生させる各整数サンプルクロックで遅延プリディストーション済み信号を遅延させる時間遅延カスケードとを備える、入力信号を増幅する電子回路である。【選択図】図１
2007037110.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号ｘ０を増幅するための電子回路であって、
入力信号ｘ０’をクリッピングすることにより、ピーク対平均電力比が低減された信号ｘを発生させるためのクリッピングユニットと、
増幅器モデル関数Ａに基づくプリディストーションアルゴリズムによって定義されるプリディストーション済み信号ξを発生させるためのプリディストータと、
多項式の係数で、または参照テーブルとして、増幅器モデル関数Ａを表現するための表現ユニットと、
増幅済みプリディストーション済み信号のような処理済み信号ｚを発生させるための、電力増幅器のような非線形処理ユニットと、
プリディストーション済み信号ξに対する処理時間を補償して遅延プリディストーション済み信号ξ’を発生させるための時間遅延ユニットと、
整数サンプルクロック１，２，．．．，ｎでプリディストーション済み信号ξ’を遅延させて遅延信号
ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を発生させるための時間遅延カスケードと、
非線形性Ｌｎの尺度が最小化されるように、処理済み信号ｚおよび遅延信号
ξ，ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を使用して増幅器モデル関数Ａを学習するための適合ユニットと
を備える電子回路。
【請求項２】
入力信号ｘ０を増幅するための電子回路であって、
入力信号ｘ０’をクリッピングすることにより、ピーク対平均電力比が低減された信号ｘを発生させるためのクリッピングユニットと、
増幅器モデル関数Ａに基づくプリディストーションアルゴリズムによって定義されるプリディストーション済み信号ξを発生させるためのプリディストータと、
多項式の係数で、または参照テーブルとして、増幅器モデル関数Ａを表現するための表現ユニットと、
増幅済みプリディストーション済み信号のような処理済み信号ｚを発生させるための、電力増幅器のような非線形処理ユニットと、
プリディストーション済み信号ξに対する処理時間を補償して遅延プリディストーション済み信号ξ’を発生させるための時間遅延ユニットと、
整数サンプルクロック１，２，．．．，ｎでプリディストーション済み信号ξ’を遅延させて遅延信号
ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を発生させるための時間遅延カスケードと、
非線形性Ｌｎの尺度が最小化されるように、処理済み信号ｚおよび遅延信号
ξ，ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を使用して増幅器モデル関数Ａを学習するための適合ユニットと
を備え、フィードバック経路からの複素デジタル増幅器出力信号を、乗算項および加算項を有する関数
【数１】
2007037110.tif 000023
として記述することができ、ここで、
Ｋ＝ｍａｘ（Ｋ１，Ｋ２），  Ｋ１＝０，１，．．．，  Ｋ２＝１，２，．．．
である電子回路を用いた、プリディストーションのための方法。
【請求項３】
誤差特性Ｅｎ、すなわち実際の歪みとモデル関数の間の微分が、極限
Ｅｎ→０
を有し、非線形性Ｌｎの尺度が極限
Ｌｎ→０
を有する関数Ａ１，．．．をβ１が定義する、１組の学習パラメータｂ＝（β１，β２，．．．）に適応するように、関数Ａ１，Ａ２，．．．を決定するための学習方法を含む請求項２に記載のプリディストーションのための方法。
【請求項４】
各所与のクリッピングされたサンプル
ｘｎ
ごとに、定数
Ｃ（ｘｎ；ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−ｋ）
が、式
【数２】
2007037110.tif 000024
に従って計算され、ここで、
γｆｂ
は一定のフィードバック利得であることを特徴とする請求項３に記載のプリディストーションのための方法。
【請求項５】
各所与のクリッピングされたサンプル
ｘｎ
ごとに、プリディストーション済みサンプル
ξｎ
が、式
【数３】
2007037110.tif 000025
に従って反復して計算されることを特徴とする請求項３に記載のプリディストーションのための方法。
【請求項６】
電力増幅器を備える無線通信システムであって、該システムが、
入力信号ｘ０を増幅するための電子回路であって、
入力信号ｘ０’をクリッピングすることにより、ピーク対平均電力比が低減された信号ｘを発生させるためのクリッピングユニットと、
増幅器モデル関数Ａに基づくプリディストーションアルゴリズムによって定義されるプリディストーション済み信号ξを発生させるためのプリディストータと、
多項式の係数で、または参照テーブルとして、増幅器モデル関数Ａを表現するための表現ユニットと、
増幅済みプリディストーション済み信号のような処理済み信号ｚを発生させるための、電力増幅器のような非線形処理ユニットと、
プリディストーション済み信号ξに対する処理時間を補償して遅延プリディストーション済み信号ξ’を発生させるための時間遅延ユニットと、
整数サンプルクロック１，２，．．．，ｎでプリディストーション済み信号ξ’を遅延させて遅延信号
ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を発生させるための時間遅延カスケードと、
非線形性Ｌｎの尺度が最小化されるように、処理済み信号ｚおよび遅延信号
ξ，ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を使用して増幅器モデル関数Ａを学習するための適合ユニットと
を備える電子回路をさらに備えることを特徴とする、電力増幅器を備える無線通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に電力増幅器のメモリ効果を補正するための適応型（ａｄａｐｔｉｖｅ）デジタルプリディストーションシステムおよび方法に関する。
【０００２】
本発明は、欧州特許優先権出願第０５３００６０８．６号に基づくものであり、これを参照により本明細書に組み込む。
【０００３】
本発明は特に、たとえば、直交符号分割多重（ＯＣＤＭ）、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）、または高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）などを使用してデジタルマルチキャリア信号を送信するための、無線通信システムの分野に該当する。より詳細には、本発明は、強いメモリ効果を有する電力増幅器を線形化するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
変換、変調、および増幅は、非線形変換であり、これにより、スペクトル放出要件の違反および／または動作効率の低下が生じ得る。したがって、この欠点を軽減するために、線形化方法が使用される。プリディストーションは、送信経路からの複素デジタルソース信号ｘを次のようにして変更する線形化方法である。
ｚ＝γｘ
ここで、
γ＞０
は実定数であり、ｚはフィードバック経路からの複素デジタル増幅器出力信号である。
【０００５】
次の２つの異なるタイプの非線形性が存在する。（ａ）一般的な意味での非線形性。それにより、主として全体的に曲がり、最後には、図４の細い曲線で示されている飽和に至る。（ｂ）特に電力増幅器によって生み出されたメモリ効果の結果としての非線形性。この非線形性は、主として図４のＡＭ−ＡＭ図のノイズ状の形状をした太い曲線で示されている。両方のタイプの非線形性を扱うことのできるプリディストーション方法が探し求められている。
【０００６】
いくつかの先行技術のプリディストータは、入力サンプルｘに複素利得を乗算することに基づくプリディストーションに限定されている。たとえば、「Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  ａｎｄ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ」、国際公開第９９／５７８０６号パンフレット、「Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ  Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ」、国際公開第００／３６８００号パンフレット、「Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ」、米国特許第５０４９８３２号明細書、Ｋｅｌｌｙ  Ｍｅｋｅｃｈｕｋ、Ｗａｎ−Ｊｏｎｇ  Ｋｉｍ、Ｓｈａｗｎ  Ｐ．Ｓｔａｐｌｅｔｏｎ、Ｊｏｎｇ  Ｈｅｏｎ  Ｋｉｍ、「Ｌｉｎｅａｒｉｚｉｎｇ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ、ＥＤＡ  Ｔｏｏｌｓ  ａｎｄ  Ｔｅｓｔ  Ｈａｒｄｗａｒｅ」、Ｈｉｇｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ、２００４年４月、１８〜２５頁、または「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｏｕｔｐｕｔ  ｐｏｗｅｒ  ｏｆ  ａ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ  ｐｏｗｅｒ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ」、国際公開第２００４／０７０９４３号パンフレットを参照されたい。
【０００７】
ここで、
ξ＝ｘ・Γ（｜ｘ｜２）
とする。上式で、ｘは増幅される入力信号からのサンプル、ξはプリディストーション済み（ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｄ）信号からのサンプル、Γは複素利得である。Γは通常、デジタル複素入力信号ｘをフィードバック経路から抽出されたデジタル複素電力増幅器出力信号ｚと比較することによって計算される。この手法は、タイプ（ａ）の非線形性を扱うには良い技法であるが、タイプ（ｂ）の非線形性を扱えない。
【０００８】
複素利得手法は、次のように拡張することができる。
ξ＝ｘ・Γ（｜ｘ｜２，｜ｘ−１｜２，．．．，｜ｘ−ｋ｜２）
上式で、ｋ≧１、ｘは現入力サンプルであり、ここで、
ｘ−ｉ
は、ｉサンプルクロック（１≦ｉ≦ｋ）前の入力サンプルである。この手法を用いると、前のサンプルを考慮することにより、「過去」を考慮に入れることが可能となる。ただし、単に非線形性（ａ）によるメモリ効果についてのみ、実現することができる。
【０００９】
たとえば、国際公開第２００４／０９５７１５号パンフレットまたは米国特許公開第２００５／０００１６８４号明細書に開示される、追加の補正、たとえば、次式を使用する先行技術のプリディストータが存在する。
ξ＝ｘ＋Ｃ（｜ｘ｜２）
これらのプリディストーションタイプは、複素利得に基づくものと半同等である。
【００１０】
別のタイプの適応型プリディストータでは、デジタルフィルタを使用する。たとえば、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  ｌｉｎｅａｒ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｂｙ  ｄｉｒｅｃｔ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」、国際公開第９８／５１０４７号パンフレットを参照されたい。その場合、フィルタ係数は、図１に示されているのと同様の方式で学習される。フィルタ手法は、ボルテラのような手法と比べて、ほとんど同じ性能を有しているはずである。
【００１１】
ボルテラ級数は、一般的な非線形電力増幅器モデルであり、メモリ効果を有するＲＦ電力増幅器に関する挙動モデルを導出するためにうまく使用されてきた。たとえば、Ｚｈｕ，Ａｎｄｉｎｇ＆Ｂｒａｚｉｌ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｊ．、「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｆｏｒ  ＲＦ  Ｈｉｇｈ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ」、ＩＥＥＥ  ２００１、１００〜１０５頁、Ｍｉｒｒｉ，Ｄｏｍｅｎｉｃｏら、「Ａ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  −  Ｉ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、４９、Ｎｏ．８、２００２年８月、１１１８〜１１２８頁、またはＲａｉｃｈ，Ｒａｖｉｖ＆Ｚｈｏｕ，Ｔｏｎｇ  Ｇ．、「Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｍｅｍｏｒｙ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、ＩＥＥＥ  ２００２、７〜１０頁を参照されたい。
【００１２】
しかし、それには、多数の係数を抽出する必要があり、ボルテラ系の正確な逆を構築するのが困難である、という重大な欠点がある。そのような手法にとって極めて重要な点は、ボルテラ級数およびその逆の適切な簡略化を見い出すことである。
【００１３】
簡略化したボルテラのような手法を用いたプリディストーションを実現するためのいくつかの提案がある。たとえば、Ｃｈａｎｇ，Ｓｅｋｃｈｉｎ＆Ｐｏｗｅｒｓ，Ｅｄｗａｒｄ、「Ａ  Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｉｎ  ＯＦＤＭ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ  ２００１、３０８０〜３０８４頁、またはＺｈｕ，Ａｎｄｉｎｇ＆Ｂｒａｚｉｌ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｊ．、「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｆｏｒ  ＲＦ  Ｈｉｇｈ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ」、ＩＥＥＥ  ２００１、１００〜１０５頁を参照されたい。しかし、性能は、広帯域ＣＤＭＡ信号には不十分と思われる。したがって、Ｚｈｕ，ＡｎｄｉｎｇおよびＢｒａｚｉｌ，Ｔｈｏｍａｓ、「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ−Ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｆｏｒ  ＲＦ  Ｈｉｇｈ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ」、ＩＥＥＥ  ２００１、１００〜１０５頁では、単にＩＳ−９５ＣＤＭＡ信号の場合のシミュレーション結果のみ提示している。
【００１４】
ボルテラ系を用いたプリディストーションは、通常、複雑なｐ次の逆技法によって実現される。たとえば、Ｓｃｈｅｔｚｅｎ，Ｍ．、「Ｔｈｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ  ａｎｄ  Ｗｉｅｎｅｒ  Ｔｈｅｏｒｉｅｓ  ｏｆ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：Ｗｉｌｅｙ、１９８０年を参照されたい。これは、単なる近似であることがわかる。中でも、メモリ効果を捕捉するために、ボルテラモデルの次の２つの簡略化されたケースが最近提案されている。（ｉ）線形時不変（ＬＴＩ）システムとそれに続くメモリレス非線形性（Ｃｌａｒｋ，Ｃ．Ｊ．ら、「Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｅｎｖｅｌｏｐｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｅｒ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｔｈｅｏｒｙ  Ｔｅｃｈ．４６、１９９８年、２５３４〜２５４０頁）。このいわゆる「ウィーナーモデリング」の利点は、対応するプリディストータが、メモリレス非線形性とそれに続くＬＴＩシステムからなるハマースタインシステムであり、したがって、プリディストータが電力増幅器モデルの正確な逆となることができることである。（ｉｉ）次式によるメモリ多項式モデル。
【数４】
2007037110.tif 000003
【００１５】
ボルテラモデルと同様に、メモリ多項式の正確な逆は得ることが困難である。したがって、Ｄｉｎｇらは、近似の逆として別のメモリ多項式を提案している。Ｄｉｎｇ，Ｌｅｉ、Ｚｈｏｕ，Ｇ．Ｔｏｎｇ、Ｍｏｒｇａｎ，Ｄｅｎｉｓ  Ｒ．、Ｍａ，Ｚｈｅｎｇｘｉａｎｇ、Ｋｅｎｎｅｙ，Ｊ．Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎ、Ｋｉｍ，Ｊａｅｈｙｅｏｎｇ、Ｇｉａｒｄｉｎａ，Ｃｈａｒｌｅｓ，Ｒ．、「Ａ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｂａｓｅｂａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  ｕｓｉｎｇ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ５２、Ｎｏ．１、２００４年、１５９〜１６５頁を参照されたい。彼らは、増幅器タイプ、伝送されるデータフォーマットなどによって変わり得るので、どの電力増幅器モデルが最も良いかを判断することは困難である、と述べている。さらに彼らは、最も正確な電力増幅器モデルでも、プリディストーションに最適ではない可能性がある、とも述べている。したがって、彼らは、線形化することを究極の目的として提案している。
【特許文献１】国際公開第９９／５７８０６号パンフレット「Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  ａｎｄ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ」
【特許文献２】国際公開第００／３６８００号パンフレット「Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ  Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ」
【特許文献３】米国特許第５０４９８３２号明細書「Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ  Ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ」
【非特許文献１】Ｋｅｌｌｙ  Ｍｅｋｅｃｈｕｋ、Ｗａｎ−Ｊｏｎｇ  Ｋｉｍ、Ｓｈａｗｎ  Ｐ．Ｓｔａｐｌｅｔｏｎ、Ｊｏｎｇ  Ｈｅｏｎ  Ｋｉｍ、「Ｌｉｎｅａｒｉｚｉｎｇ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ、ＥＤＡ  Ｔｏｏｌｓ  ａｎｄ  Ｔｅｓｔ  Ｈａｒｄｗａｒｅ」、Ｈｉｇｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ、２００４年４月、１８〜２５頁
【特許文献４】国際公開第２００４／０７０９４３号パンフレット「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｏｕｔｐｕｔ  ｐｏｗｅｒ  ｏｆ  ａ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ  ｐｏｗｅｒ  ａｍｐｌｉｆｉｅｒ」
【特許文献５】国際公開第２００４／０９５７１５号パンフレット
【特許文献６】米国特許公開第２００５／０００１６８４号明細書
【特許文献７】国際公開第９８／５１０４７号パンフレット「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  ｌｉｎｅａｒ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｂｙ  ｄｉｒｅｃｔ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」
【非特許文献２】Ｚｈｕ，Ａｎｄｉｎｇ＆Ｂｒａｚｉｌ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｊ．、「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｆｏｒ  ＲＦ  Ｈｉｇｈ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ」、ＩＥＥＥ  ２００１、１００〜１０５頁
【非特許文献３】Ｍｉｒｒｉ，Ｄｏｍｅｎｉｃｏら、「Ａ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ−Ｉ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、４９、Ｎｏ．８、２００２年８月、１１１８〜１１２８頁
【非特許文献４】Ｒａｉｃｈ，Ｒａｖｉｖ＆Ｚｈｏｕ，Ｔｏｎｇ  Ｇ．、「Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｍｅｍｏｒｙ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、ＩＥＥＥ  ２００２、７〜１０頁
【非特許文献５】Ｃｈａｎｇ，Ｓｅｋｃｈｉｎ＆Ｐｏｗｅｒｓ，Ｅｄｗａｒｄ、「Ａ  Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｉｎ  ＯＦＤＭ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、ＩＥＥＥ  ２００１、３０８０〜３０８４頁
【非特許文献６】Ｓｃｈｅｔｚｅｎ，Ｍ．、「Ｔｈｅ  Ｖｏｌｔｅｒｒａ  ａｎｄ  Ｗｉｅｎｅｒ  Ｔｈｅｏｒｉｅｓ  ｏｆ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：Ｗｉｌｅｙ、１９８０年
【非特許文献７】Ｃｌａｒｋ，Ｃ．Ｊ．ら、「Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｅｎｖｅｌｏｐｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｐｏｗｅｒ  Ａｍｐｌｉｆｅｒ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｔｈｅｏｒｙ  Ｔｅｃｈ．４６、１９９８年、２５３４〜２５４０頁
【非特許文献８】Ｄｉｎｇ，Ｌｅｉ、Ｚｈｏｕ，Ｇ．Ｔｏｎｇ、Ｍｏｒｇａｎ，Ｄｅｎｉｓ  Ｒ．、Ｍａ，Ｚｈｅｎｇｘｉａｎｇ、Ｋｅｎｎｅｙ，Ｊ．Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎ、Ｋｉｍ，Ｊａｅｈｙｅｏｎｇ、Ｇｉａｒｄｉｎａ，Ｃｈａｒｌｅｓ，Ｒ．、「Ａ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｂａｓｅｂａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｓｔｏｒｔｅｒ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ  ｕｓｉｎｇ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ５２、Ｎｏ．１、２００４年、１５９〜１６５頁
【特許文献８】欧州特許第１４８２６３７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
次のような適応型デジタルプリディストーションを提供すること。（ｉ）電力増幅器モデルの手法とメモリ多項式の手法の両方を統合することによって、電力増幅器モデルにとって良いモデルを見つける。（ｉｉ）両側面を組み合わせることによって、このモデルを学習して、最も正確な電力増幅器特性を得るとともに、最適な線形化を得る。（ｉｉｉ）プリディストーション済みサンプルを計算するために単純な再帰式を使用することによって、計算量を減らす。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
プリディストーションを改善するというこの問題は、入力信号ｘ０を増幅するための電子回路であって、入力信号をクリッピングすることにより、ピーク対平均電力比が低減された信号ｘσを発生させるためのクリッピングユニットと、増幅器モデル関数Ａに基づくプリディストーションアルゴリズムによって定義されるプリディストーション済み信号ξを発生させるためのプリディストータと、多項式の係数で、または参照テーブルとして、増幅器モデル関数Ａを表現するための表現ユニットと、特に前記受け取ったプリディストーション済み信号ξを増幅することによって、処理済み信号ｚを発生させるための、特に電力増幅器である、非線形処理ユニットと、プリディストーション済み信号ξに対する処理時間を補償して遅延プリディストーション済み信号ξ’を発生させるための時間遅延ユニットと、整数サンプルクロック１，２，．．．，ｎで遅延プリディストーション済み信号ξ’を遅延させて遅延信号
ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を発生させるための時間遅延カスケードと、増幅済み信号ｚおよび遅延信号
ξ，ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’
を使用して増幅器モデル関数Ａを学習するための適合ユニットとを備える、特に無線通信システムの電子回路によって解決される。
【００１８】
この問題は、特に、フィードバック経路からの複素デジタル増幅器出力信号を、乗算項および加算項を有する関数
【数５】
2007037110.tif 000004
として記述することができ、ここで、
Ｋ＝ｍａｘ（Ｋ１，Ｋ２），  Ｋ１＝０，１，．．．，  Ｋ２＝１，２，．．．
である電子回路を用いた、プリディストーションのための方法によって解決される。
【００１９】
本発明の利点は、コストの削減および効率の向上である。飽和点に達しない限り、プリディストーションの性能は増幅器出力電力にほとんど無関係であり、すなわち、増幅器を動作限界付近で駆動させることができる。プリディストーションの性能は、増幅器のメモリ効果の量、ならびに飽和点より下の範囲での一般的非線形性によって、ほとんど影響を受けない。すなわち、増幅器の構築において、重要な点は、可能な最良の線形性を求めることではなく、非線形性という犠牲を払って、可能な限り大きい出力電力を求めることである。現在、こうした非線形性は、プリディストーションによって、大部分処理することができるからである。
【００２０】
本発明について、添付の図面を用いて以下に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
メモリ効果の場合、増幅器特性Ａは、過去のサンプルに依存することが知られている。すなわち、それは次式で表される。
Ａ（ξｎ，ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−Ｋ）＝γｆｂｘｎ
ここで、
ξｎ−ｋ，  ｋ＝０，１，２，．．．
は、ｎ−ｋの時点でのプリディストーション済み信号、
ｚｎ
は、フィードバック経路からのデジタル複素電力増幅器出力である。本発明では、増幅器特性Ａは、次式に従って乗算項および加算項に分けることができると仮定される。
【数６】
2007037110.tif 000005
ここで、
Ｋ＝ｍａｘ（Ｋ１，Ｋ２），  Ｋ１＝０，１，．．．，  Ｋ２＝１，２，．．．
【００２２】
プリディストーション手段では、所与の入力サンプル
ｘｎ
に対して、
Ａ（ξｎ，ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−Ｋ）＝γｆｂｘｎ
となるようなプリディストーション済みサンプル
ξｎ
を見つける。
ここで、
γｆｂ
は、一定のフィードバック利得で、
０＜γｆｂ≦１
である。
【００２３】
上式にプリディストーション条件を入れると、次式が得られる。
【数７】
2007037110.tif 000006
【００２４】
次の関数
【数８】
2007037110.tif 000007
が、ゼロとはならない乗算項を形成するので、上式は、次式のように割ることができる。
【数９】
2007037110.tif 000008
【００２５】
次の項
【数１０】
2007037110.tif 000009
は、既定として一定である。これは、
ｘｎ
自体、およびプリディストーション済みサンプル
ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−Ｋ
（過去に生じた、すなわち、もう変わり得ない因子）のみに依存するからである。プリディストーション済みサンプル
ξｎ
を決定するには、定数
Ｃ＝Ｃ（ｘｎ；ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−Ｋ）
を計算し、その後、次式
【数１１】
2007037110.tif 000010
を解く必要がある。これは、たとえば、次再帰式に従って、再帰的に行うことができる。
【数１２】
2007037110.tif 000011
【００２６】
適合手段では、関数
Ａ１，Ａ２，．．．
を学習する。これらは、参照テーブルによって、あるいは知られている関数タイプのパラメータ、たとえば多項式の係数によって、表すことができる。本発明者らは、関数
Ａ１，Ａ２，．．．
は、次の変数によって記述されると仮定する。
ｂ＝（β１，β２，．．．）
ここで、βは、参照テーブルからの値でも、関数パラメータからの値でもよい。適合手順のベースは、
Ａ（ξｎ，ξｎ−１，ξｎ−２，．．．）＝ｚｎ
ここで、
Ξ＝（ξ１，ξ２，．．．）
また、
Ｚ＝（ｚ１，ｚ２，．．．）
は、知られている信号である。学習は、次の１組の初期値で開始する。
ｂ０
【００２７】
次の条件で
ｋ≧０
実行した場合、以下の状況が生じる。
【００２８】
電力増幅器が、
ξｎ
を、
ｚｎ
に変換し終える。
ｂｋ
および
ξｎ，ξｎ−１，．．．
より、以下が得られる。
Ａ（ξｎ，．．．；ｂｋ）
特性を表現する際の誤差は次のようになる。
Ａ（ξｎ，．．．；ｂｋ）−ｚｎ＝Ｅｋ
式
Ａ（ξｎ，ξｎ−１，ξｎ−２，．．．，ξｎ−Ｋ）＝γｆｂｘｎ
より、
Ｌｎ＝Ａ（ξｎ，．．．；ｂｋ）−γｆｂ・ｘｎ
が、実際の非線形性の尺度として得られる。
【００２９】
そこから、
Ｅｎ→０
かつ
Ｌｎ→０
である１組のパラメータｂを見つける、という学習基準が得られる。
【００３０】
好ましい一実施形態として、次の手法に従うこともできる。
【数１３】
2007037110.tif 000012
【００３１】
欧州特許第１４８２６３７号に記載の３次の多項式を使用して、関数を近似する。適合条件は、ｂを、
｜Ａ（ξｎ，．．．；ｂ）−ｚｎ｜２
および
｜Ａ（ξｎ，．．．；ｂ）−γｆｂｘｎ｜２
がどちらも最小となるように計算することである。
【００３２】
好ましい実施形態の実験室での測定が、図４〜８に示されている。
【００３３】
図４および図５は、本来の電力増幅器の出力信号および関数Ａで計算される理論的な出力信号の、ＡＭ−ＡＭ図を示す。これらの図は、時間領域において、モデルの増幅器および実際の増幅器の間で、許容可能に一致していることを示している。
【００３４】
また、周波数領域に関しても、このことが図６に示されている。プリディストーションなしの実際の増幅器出力およびモデルの増幅器出力、すなわちより高い電力スペクトル密度をもつ信号は、（半帯域効果に加えて）良好に一致する。本来の信号からのスペクトルおよびプリディストーション済みモデルの増幅器出力からのスペクトルは、ほとんど同一である。
【００３５】
図７および図８は、第１のプリディストーションの例である。特に図８では、欠陥のある増幅器の場合に、プリディストーションシステムの挙動が試験されている。この場合もやはり、より高い電力密度をもつスペクトルが、プリディストーションのない信号である。その例では、極めて不利な条件においても、本発明のプリディストーションシステムは収束する。
【００３６】
多項式は、多次元傾斜法によって識別することもできる。プリディストーションは、複素デジタルソース信号ｘを次のように変更する。
ｚ＝γｘ
ここで、
γ＞０
は、実フィードバック定数、ｚは、フィードバック経路からの複素デジタル増幅器出力信号である。
Ｐ（ｃ１，ｃ２，．．．，ｃＬ；ｘｎ，ｘｎ−１，．．．，ｘｎ−Ｋ）
をプリディストーション関数とする。ここで、
ｃ１，ｃ２，．．．，ｃＬ
は、多項式の係数であり、
ｘｎ−ｋ，ｋ＝０，１，．．．，Ｋ
は、ｎ−ｋの時点での入力サンプルである。サンプルｘｎは、現時点でのサンプルである。線形化手段では、プリディストーション関数Ｐを、すべてのサンプル
ｘ１，ｘ２，．．．，ｘｎ，ｘｎ＋１，．．．
に対して、
ξｎ＝Ｐ（ｃ１，．．．，ｃＬ；ｘｎ，．．．，ｘｎ−Ｋ）
かつ
ｚｎ＝Ａ（ξｎ，．．．，ξｎ−Ｋ）＝γｘｎ
となるようにして見つける。
【００３７】
Ａは、増幅器特性を示す。
【００３８】
Ｐの関数の形（すなわち、その多項式の数および次数）は、増幅器モデルを定義する。それが既に知られているものと見なされる。Ｐを決定する際に残っているのは、適切な係数
ｃ１，ｃ２，．．．，ｃＬ
の計算である。
【００３９】
これは、次の傾斜法によって行われる。
ｃｌｍ＋ｌ＝ｃｌｍ＋δｌｍｄｌｍ（信号）
ここで、ｍ＋１は、実際の適合ステップであり、
ｃｌμ
は、適合ステップμに対する係数Ｃｌである。
δｌμ
は、対応するステップサイズ、
ｄｌｍ（信号）
は、係数ｌに対する適合ステップμでの更新方向である。更新方向は、最小化されるべき２乗誤差関数の勾配から得られる。すなわち、プリディストーション関数Ｐおよび使用される誤差モデルから計算することができる。本発明は、多次元傾斜法において、適切なステップサイズ
δｌμ
を計算する問題に関する。
【００４０】
文献から、傾斜法にとってステップサイズの選択が極めて重要な点であることが知られている。不適切なステップサイズにより、発散、すなわち、非収束発振または無限解が生じる恐れがあるからである。いくつかのステップサイズ選択ルールが存在し、最も一般に使用されているのはＡＲＭＩＪＯルールである。こうしたすべてのルールは、（許容範囲、初期ステップサイズ、または反復ごとにステップサイズが削減される量のような）多かれ少なかれ任意に選んだパラメータを必要とし、また、選択ルールは主に一次元問題用に設計されており、多次元問題の場合、ステップサイズ選択は計算コストが高価になるという欠点がある。別の欠点は、数学的方法では、正確にただ１つの解が存在するものと仮定しており、この解は反復的に決定される必要があり、すなわち、反復が近似ステップとして関係しているということである。しかし、実際の情報処理の場合、信号は時間的に無限であり、ノイズによる干渉を受ける。さらに、たとえば、枠組みを恒久的に変更してしまう熱の影響があり、各枠組みはそれ自体の解をもつので、反復は、相反する２つの目的、すなわち、解に対する近似を得ること、ならびに変化する状況に適合することを果たす必要がある。小さすぎるステップサイズが選択された場合、傾斜法は、変化する状況に追従することができず、大きすぎるステップサイズが選択された場合、発散が生じることになる。今までのところ、この問題を適切に扱うことのできる手法はないものと思われる。
【００４１】
係数の更新方向は、広い範囲で変わり、すなわち、更新方向はそれらの周波数分布が異なり、その結果、周波数分布が広いほど、誤った更新値を使用する可能性が高い。ステップサイズは、更新方向の広がりで結合されるべきである。その広がりが大きいほど、ステップサイズは小さくなるべきである。最初に、参照ステップサイズが次式に従って計算される。
【数１４】
2007037110.tif 000013
ここで、
δ＞０
は、すべての係数に有効な定数である。「ｍｅａｓ」は、分散、標準偏差のような、更新方向の広がりの尺度である。ステップサイズは、次式で定義される。
【数１５】
2007037110.tif 000014
【００４２】
ステップサイズの定義は、最小の広がり値
δｒｅｆｍ
を有するすべての係数に対して、ステップサイズが、
δ
となることを確保する。
【００４３】
その他のすべての係数は、次の値より小さいステップサイズで更新される。
δ
【００４４】
こうすると、前提条件により、係数がＬＭＳアルゴリズムによって更新される多項式手法に基づく、安定なプリディストータシステムが得られるという利点が得られる。
【００４５】
簡略化のために、一部分で、
ｄｍ
を
ｄｌｍ（信号）
の代わりに使用することもできる。
これは、その式が、次のすべての係数に対して有効であるからである。
ｌ＝１，２，．．．，Ｌ
【００４６】
好ましい広がりの尺度は、
【数１６】
2007037110.tif 000015
または標準偏差
【数１７】
2007037110.tif 000016
である。ここで、
【数１８】
2007037110.tif 000017
は分散であり、
【数１９】
2007037110.tif 000018
は、算術平均である。これらの尺度は、主にそれらの計算量の点で異なる。
【００４７】
上記の式は、半無限の持続時間をもつ信号にとって不十分である。したがって、本発明者らは、関係
【数２０】
2007037110.tif 000019
を使用して、次の初期値をもつ算術平均の連続計算を行う。
【数２１】
2007037110.tif 000020
【００４８】
Ｋは、平均される値の数である。添え字ｍは、平均のｍ番目の計算であることを示す。したがって、尺度に関しては、
【数２２】
2007037110.tif 000021
となり、次の初期値をもつ。
σ０ｕ＝１，  ｕ０＝０
【００４９】
また、
ｕｍ
の代わりに、別の尺度、たとえば、分散の場合、次式を用いることもできる。
【数２３】
2007037110.tif 000022
【００５０】
この手法は、多次元最適化問題の場合に傾斜法でのステップサイズを評価するために、傾斜法を用いてプリディストーション関数の適切な係数を計算することによって電力増幅器を線形化するための、プリディストーションシステムおよび方法である。
【００５１】
好ましくは、ステップサイズは、係数の更新方向に対する重みとして使用される。更新方向の広がりに依存する尺度を使用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明で使用される適応型プリディストーション用の処理経路のブロック図である。
【図２】時間遅延ユニットを示す図である。ユニットＤ１は、１サンプルクロックで信号を遅延させる。処理時間遅延ユニットは、ちょうどその時間で信号を遅延させ、信号は、プリディストータから適合ユニットに移動するものである。
【図３】本発明のプリディストーション方法によるプリディストーションユニットを示す図である。
【図４】ＡＭ−ＡＭ図（３５Ｗ出力電力）である。
【図５】図４の一部分の図である。
【図６】電力スペクトル密度を示す図である。
【図７】プリディストーションありおよびなしの場合のスペクトル（３５Ｗ）を示す図である。
【図８】プリディストーションありおよびなしの場合のスペクトル（３５Ｗ、欠陥のある増幅器）を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
ｘ０  入力信号
ｘ  ピーク対平均電力比が低減された信号
ξ  プリディストーション済み信号
ξ’  遅延プリディストーション済み信号
ξ−１’，ξ−２’，．．．，ξ−ｎ’  遅延信号
【図１】
2007037110.tif 000026
【図２】
2007037110.tif 000027
【図３】
2007037110.tif 000028
【図４】
2007037110.tif 000029
【図５】
2007037110.tif 000030
【図６】
2007037110.tif 000031
【図７】
2007037110.tif 000032
【図８】
2007037110.tif 000033
【外国語明細書】
2007037110.tif 000034
2007037110.tif 000035
2007037110.tif 000036
2007037110.tif 000037
2007037110.tif 000038
2007037110.tif 000039
2007037110.tif 000040
2007037110.tif 000041
2007037110.tif 000042
2007037110.tif 000043
2007037110.tif 000044
2007037110.tif 000045
2007037110.tif 000046
2007037110.tif 000047
2007037110.tif 000048
2007037110.tif 000049
2007037110.tif 000050
2007037110.tif 000051
2007037110.tif 000052
2007037110.tif 000053
2007037110.tif 000054
2007037110.tif 000055
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