(57)【要約】【課題】クリッピングノイズおよびHPA出力信号における非線形信号ひずみの両方を扱う信号処理システムと方法が提供される。【解決手段】信号処理システムが提供される。信号処理システムは、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、ピーク電力対平均電力低減処理によって生じる帯域外スペクトルを抑圧するプレディストータの関数を決定し、増幅器の非線形性を補償するために、低減されたクリッピングノイズを有し、歪まされている、増幅器の入力信号を生成するために用いられる、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)、および、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和によって定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムと、を含む。【選択図】図６
2013157955.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減して、PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成されるクリッピングノイズ処理システムと、
該PAPR低減信号と該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号を生成する低減クリッピングノイズ信号生成器と、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義されるプレディストータと、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成する増幅器入力信号生成器と、
該高電力増幅器（HPA）入力信号をゲインGで増幅し、出力信号を生成する増幅器と、
を備える通信信号処理システム。
【請求項２】
前記PAPR低減信号と前記等価クリッピングノイズ信号、あるいは、前記出力信号を用いて、該PAPR低減信号よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号を生成する参照信号生成器をさらに備え、
前記プレディストータは、該参照信号と該PAPR低減信号とを比較し、前記プレディストータ係数を決定することを特徴とする請求項１に記載の通信信号処理システム。
【請求項３】
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
【請求項４】
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
【請求項５】
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする請求項１または２に記載の通信信号処理システム。
【請求項６】
PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するために、入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成され、
該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号βε*CL(n)を生成し、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義され、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成し、
該高電力増幅器入力信号をゲインで増幅し、増幅関数で出力信号を生成する、
ことを特徴とする通信信号を処理する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低減されたピーク電力対平均電力比を有する通信信号に対する信号処理システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、広帯域符号分割多重アクセス（Ｗ−ＣＤＭＡ）、ワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（ＷｉＭＡＸ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）等のような無線通信での高効率デジタル送信が広く用いられるようになってきた。そのような現代の通信システムでは、送信された信号はワイドバンドとなり、よってこれらの信号は高いピーク電力対平均電力比（PAPR）を有する。PAPRは、通信信号の平均に対する通信信号のピークの比として定義される。
【０００３】
一般に、線型電力増幅器は、PAPRが減少するにつれ、より効率的な電力効率を有する。高い電力増幅を有するが高い電力振幅よりはるかに小さい平均レベルを有し得る電力増幅器は、より低いPAPRを有する所定の平均電力レベルを出力するのに必要であろう電力より高い電力を消費し得る。
【０００４】
通常、信号のPAPRは高電力増幅器（HPA）で信号の送信前増幅のクリッピングにより低減され得る。すなわち、PAPR低減ユニットはピーク振幅のクリッピングによって信号のPAPRを低減するために備えられ得る。PAPR低減ユニットで信号の増幅前のある種のPAPR低減は、コストの低減および電力効率の改善などの利点となり得る。しかしながら、ほとんどのPAPR低減ユニットでのそのような信号のピーク振幅のクリッピングは、HPAに入力される、PAPR低減ユニットからの出力信号にクリッピングノイズが混入し得る。よって、HPAの入力信号に含まれるクリッピングノイズは、増幅され得る。したがって、HPA出力信号は、このクリッピングノイズで擾乱されるようになる。HPA出力端子におけるクリッピングノイズは、スペクトル再成長（regrowth）を増大させ帯域外スペクトル放射を引き起こす。
【０００５】
信号の送信前増幅は現代の通信システムにおける情報伝達に関連する主要コストの一つを含み得る。一般に、パッケージコストは低電力増幅に対して主要なコストであり、追加コストは、高いピーク電力増幅に対して指数関数的に増加し得る。この理由のため、現代の通信システムでは、送信される信号のピーク振幅はできるだけ低減することは重要であろう。これはクリッピングを不可避にする他の理由の一つである。
【０００６】
増幅器の非線形性は入力信号エネルギーを非線形スペクトルエネルギーに変換し得る。したがって、増幅器への入力信号のピーク振幅を、増幅の線形領域の上限を超えないようにだけ制限する必要があろう。増幅器が現実的な限界まで線形化されれば、望ましくない非線形スペクトルコンポーネントの生成は、増幅器への入力信号のピーク振幅のクリッピングによって減少し得る。
【０００７】
ピーク低減処理に対する要望は、いわゆる無線通信システムに対するマルチチャンネル信号（ＭＣＳ）波形において強調されることがある。さらに、幾つかの重要なワールドワイド無線標準（たとえば、８０２．１１（ＷｉＦｉ）および８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）は、多くの狭帯域コンポーネントの並列伝送を用いる直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ）を採用してきた。ＯＦＤＭ信号は隣接チャンネル間にスペクトル間隔がなく、連続的送信というよりむしろショートバースト送信である。ＷｉＭＡＸ波形は、多くのユーザに割り当てられる数百チャンネルのＯＦＤＭ波形を含むベースステーション送信を用いる。多くのＯＦＤＭチャンネルの大きな電力ピーク変化は、たとえば、各ユーザに対して割り当てられる各々のチャンネルのエラーベクトル振幅に対する制限を満足するためにピーク低減処理の必要に導き得る。
【０００８】
通信信号のピーク振幅を低減するための幾つかの既知の技術が存在する。これら技術の一つはクリップアンドフィルタアプローチであり、通信信号は「クリッパ」（すなわち、ハード・リミッタ）を通過し、次に、規定されたスペクトル拘束を満足するためにクリップされた通信信号をフィルタする。このアプローチは、ＯＦＤＭ信号のピーク低減のために広く用いられている。クリップ処理は、帯域内および帯域外ノイズをクリップされた通信信号に入り込ませ、クリップされた通信信号をその理想的形状から異なるものとする。クリップ処理中に生成された帯域外ノイズは、スペクトル拘束によって許された量を超えるスペクトル再成長を引き起こす。クリップされた通信信号内の帯域外ノイズをフィルタするフィルタ処理は、スペクトル制限を満足するようにするし得る。しかしながら、一般に、クリッピング閾値はたとえば、エラーベクトル振幅に対する制限に合致するように比較的高い値に設定され、クリップアンドフィルタアプローチはそれほど有効ではなくなることがある。そして、クリップアンドフィルタアプローチでのクリップ処理は、帯域外フィルタリングによって除去できない非線形干渉を導入する。
【０００９】
さらに、信号のピーク振幅と増幅器特性（以下では増幅器曲線とも呼ぶ）の間の関係は、通信システムの高電力増幅器（HPA）の重要な特性の一つであり得る。一般に、有効な電力増幅器は入力電力と出力電力の間に非線形関係を示し得る。低レベルの入力電力に対しては、増幅器の出力電力は線形的に入力電力に依存する。しかしながら、高レベルの入力電力に対しては、増幅器の出力電力は超えることができない上限で飽和し得る。入力電力と出力電力間の非線形関係は、増幅器の出力電力が飽和する飽和点付近に現れる。飽和点付近の増幅器の動作（つまり、非線形モードの動作）は、入力信号のスペクトル曲線の形状を歪ませる非線歪みを生成する結果となる。HPAの非線形歪みのレベルを減少するために、プリデュストーション技術が非線形効果を減少するために提案されている。
【００１０】
携帯通信システムにおいては、入力電力と出力電力間の非線形関係は、送信周波数の近傍の周波数スペクトルにおいてサイドローブを上昇させ、隣接周波数チャネルへの漏れや、隣接チャネル干渉が起こる。漏洩電力は、隣接チャネル漏洩比（ACLR）あるいは、隣接チャネル電力比（ACPR）として説明される。ACLRは、通常、チャネルの電力の隣接漏洩電力との比として定義される。漏洩電力は、他のチャネルにとってノイズである。
【００１１】
メモリ効果は、現在の通信システムの電力増幅器に関連した他の現象である。「メモリ効果」という語句は、現在のサンプルのみではなく、以前の信号のサンプルにも依存性があると言う事を意味している。メモリ効果は、電力増幅器の出力信号の中心スペクトル周辺の非対称スペクトルとして現れる。言い換えれば、信号の所望のスペクトルは、完全に対称的であるが、歪みによる寄生的スペクトルは、信号スペクトルの中心に対し非対称的である。 
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許２０１１／００９２１７３
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】J. Armstrong, "New OFDM peak-to-average power reduction scheme," inProceedings of IEEE on Vehicular Technology, (IEEE, 2001), pp 756-760
【非特許文献２】Lei Ding et al., “A Robust Digital Baseband Predistorter Constructed Using Memory Polynomials,” IEEE Transaction On Communications, Vol. 52, No 1, Jan. 2004
【非特許文献３】R. Marsalek, P. Jardin, and G. Baudoin, “From Post-Distortion to Pre-Distortion for Power Amplifiers Linearization, “ IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, VOL. 7, NO. 7, JULY 2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
一般に、HPAは、非線形モードで動作しており、したがって、出力信号における帯域外スペクトル成分のレベルを増加する。プレディストータ（PD）は、HPAの出力における帯域外スペクトルのレベルを適切に維持するために、クリッピングノイズによるこれらの非線形歪み、すなわち、帯域外成分を抑圧する。しかし、PAPR低減による残留帯域外スペクトルは、PAPR低減された信号（すなわち、帯域外スペクトルの高いレベルの信号）が、PDの参照信号として機能するので、従来のPDでは、抑圧する事ができなかった。すなわち、クリッピングノイズによって歪んだ信号が、プレディストータ（PD）の参照信号となる。したがって、帯域外成分の残留レベルは、特定のPDアーキテクチャにも関わらず、毎回HPAに存在し、PDが、非線形性を扱うために参照信号を前置歪み、あるいは、線形化できるときにも、クリッピングノイズによる、帯域外スペクトルの高いレベルが、HPAの出力に直接現れる。
【００１５】
帯域外スペクトルの高いレベルは、通信システムの隣接帯域間で干渉を引き起こす。通常、帯域外スペクトルのレベルは、隣接チャネル漏洩比（ACLR）パラメータによって特徴付けられる。したがって、ACLRのレベルと、帯域外放射は、できるだけ低くなければならない。
【００１６】
したがって、クリッピングノイズと、HPA出力信号における非線形信号歪みの両方を扱う事のできる信号処理システム及び方法が要求される。さらに、HPAのメモリ効果も扱えることが好ましい。
【００１７】
上記背景の技術の導入は、本発明の技術的解決手段を明確に、かつ、完全に記述し、当業者によって理解される事の便宜のためのものに過ぎない。上記技術的解決手段は、本発明の背景技術の項に記載されているからといって、当業者により知られているものであると考えられるべきではない。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記事情を鑑み、本発明は、従来技術の以上の問題を解決するために提案され、少なくとも一つの有効な選択肢を提供する。
【００１９】
信号処理システムが提供される。信号処理システムは、入力信号ｘ（ｎ）のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）を生成し、クリッピングノイズ信号εCL（ｎ）を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と；クリッピングノイズ信号εCL（ｎ）を帯域内クリッピング信号εCL,IN（ｎ）と帯域外クリッピングノイズ信号ε＊CL,OUT（ｎ）に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)であって、重み付けられた帯域内クリッピング信号が第１の重みWINで帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付けられて生成されたものであって、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)が第２の重み(WOUT)で帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けて生成されたものであるところの、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムと；等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、さらに低減されたピーク対平均電力レベルを有する、低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する低減ノイズ信号生成器と；プレディストータ係数akあるいはak,qを有する多項式で定義される、増幅関数（HPS）の近似逆関数（HPA-1）を、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)に適用する事によって、歪み信号ｚ（ｎ）と歪みクリッピングノイズ信号Δε（ｎ）を生成するために、PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）と、低減クリッピングノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)を歪ませるプレディストータと；歪み信号ｚ（ｎ）と歪みクリッピングノイズ信号Δε（ｎ）の差を、高電力増幅器（ＨＰＡ）入力信号(z(n)-Δε(n))として生成し、高電力増幅器（ＨＰＡ）入力信号(z(n)-Δε(n))をゲインＧで増幅して、出力信号ｙ（ｎ）を生成する増幅器入力信号生成器と；PAPR低減信号ｘ＾（ｎ）と等価クリッピングノイズ信号(ε*CL(n))、あるいは、出力信号ｙ（ｎ）を用いて、PAPR低減信号(x^(n))よりも、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する参照信号生成器とを含み、プレディストータ３０４、３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号ｙ（ｎ）とを比較して、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。
【００２０】
信号処理システムでは、ピーク電力対平均電力比低減処理において生成されるクリッピングノイズ信号εCL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けられ、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)は、信号処理システムのトレーニングモード及び線形化モードにおいて使用される。
【００２１】
さらに、信号処理システムのトレーニングモードでは、全エラー項ε*(n)+εCL(n)は、最小化され、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を、ε*(n)は、HPA逆関数HPA-1の近似解のために生じるエラー成分を含む。
【００２２】
一実施形態について記載され、図示される特徴は、同様に、他の実施形態においても使用可能で、その特徴を他の実施形態と組み合わせたり、置き換えることができる。
【００２３】
「持つ」、「含む」、「備える」という語句は、特徴やコンポーネント、ステップ、部品が存在する事を意味し、1以上の他の特徴、コンポーネント、ステップ、部品あるいは、これらの組み合わせが存在したり、加えることを排除するものではない。
【発明の効果】
【００２４】
信号処理システム及びその方法は、帯域外ノイズを低減するために、HPA出力信号内のクリッピングノイズ及び非線形信号歪みの両方を処理する事ができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態の比較例に従い、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック、プレディストータ（PD）、高電力増幅器（HPA）が直列に接続されている信号処理システムを図示する模式的機能ブロック図である。
【図２】元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））と、６ｄＢでクリッピングした後のPAPR低減ブロックの出力信号ｘ＾（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（２））を示す図である。
【図３】電力増幅器の出力電力と効率特性の例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態の比較例に従った、プレディストータ同定に用いられる信号処理システムの機能ブロック図である。
【図５】例示的通信信号（元の信号）、通信信号のピーク振幅をクリッピングすることにより生成される、例示的クリッピングノイズ信号（ａ）、例示的帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)（ｂ）、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)（ｃ）のスペクトルの比較例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に従った、低減PAPRを有する信号の信号処理システム（リニアライザ）を示す機能ブロック図である。
【図７】帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)の重み付け加算を行うことにより、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する、図６のリニアライザ内のクリッピングノイズεCL(n)処理ブロックを示す図である。
【図８】トレーニングモードで動作している低減PAPRを有する信号のリニアライザを示す機能ブロック図である。
【図９】線形化モードにおける、低減PRPAを有する信号のリニアライザを示す機能ブロック図である。
【図１０】元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みがなく、メモリ効果を扱ったHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（３））、再帰的クリッピングとフィルタリング動作を行うことによって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（４））、本発明の実施形態に従った、メモリ効果を扱わない、信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（５））を示す図である。
【図１１】元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みを行わないがメモリ効果は扱うHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（６））、再帰的クリッピング及びフィルタリング動作によって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（７））、本発明の実施形態に従ったメモリ効果を扱った信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（８））を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図を参照して、本発明を詳細に説明する。図において、同様な符号は、異なる図における同様な部品を示す。図は、一般に、例示として、限定的な意味ではなく、本明細書で説明する実施形態を示す。
【００２７】
＜比較例＞
最初に、本発明による好適実施形態の技術的特徴の理解を助けるために、図１〜５を参照して、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）を有する信号の信号処理システムの比較例について説明する。高PAPRを有する信号の信号処理システムの一例は、直列に接続された、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック１０２、プレディストータ（PD）１０４、高電力増幅器（HPA）１０６を含む。
【００２８】
図１は、高ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減ブロック１０２、プレディストータ（PD）１０４、高電力増幅器（HPA）１０６を含む信号処理システム１００を示す機能ブロック図である。本図では、理解に不必要な構成要素は図示していない。
【００２９】
ベースバンド複素通信信号ｘ（ｎ）は、PAPR低減ブロック１０２に送られる。ｎは、時間インデックスと呼ばれ、離散化された時間、あるいは、時間に関する情報を示す。連続的な時間も、例示的に、ｎによってインデックス付けすることができる。PAPR低減ブロック１０２は、スペクトルの再成長を最小化し、通信信号ｘ（ｎ）にできるだけ少ないノイズしか加えないように、通信信号ｘ（ｎ）のPAPRを低減する。さらに、PAPR低減ブロック１０２は、与えられた条件の下に、できるだけPAPR低減を行うことが望ましい。PAPR低減ブロック１０２は、通信信号ｘ＾（ｎ）の出力を生成する。以下に、より詳しく説明されるように、PAPR低減ブロック１０２は、閾値を超える、通信信号ｘ（ｎ）の全てのスペクトルのピークをクリッピングする。このクリッピング動作は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を生成し、クリッピングノイズ信号εCL(n)は、PAPR低減ブロック１０２からの出力信号ｘ＾（ｎ）に加えられる。通信信号ｘ＾（ｎ）は、以下のように表される。
【数１】
2013157955.tif 000003
【００３０】
図２は、PAPR低減ブロック１０２の入力端子において、２０ＭＨｚのＲＦ帯域幅を有する元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））と、６ｄＢにおけるクリッピング後のPAPR低減ブロック１０２の出力信号ｘ＾（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（２））を示す。PAPR出力信号ｘ＾（ｎ）のスペクトルは、元の信号ｘ（ｎ）のスペクトルと比べると、帯域外成分を増加するスペクトル再成長のレベルが高くなる。
【００３１】
PAPR低減ブロック１０２における処理の後、通信信号ｘ＾（ｎ）は、プレディストータ(PD)１０４を通過し、通信信号の歪みバージョンｚ（ｎ）を出力する。PD１０４は、高電力増幅器（HPA）１０６の線形性を延長するために設けられる。PD１０４は、参照信号、（すなわち、PAPR出力信号ｘ＾（ｎ）を歪ませ、HPA１０６で歪まされた後、図１の通信信号の結果としての増幅バージョンｙ（ｎ）が、「線形」増幅を受けたように見えるようにする。
【００３２】
図３は、HPA１０６の出力電力と効率特性の例を示す図である。図３において、HPA１０６の入出力特性は、実線で示されるように、非線形である。非線形歪みは、HPA１０６の非線形特性により生じ、好ましくは、プレディストータ１０４における前置歪み処理によって補償される。言い換えれば、プレディストータ１０４は、そのように設計されているのである。
【００３３】
高ピーク電力対平均電力比信号(W-CDMA, OFDM, WiMAX, LTE等)の送信において問題が発生する。高増幅効率を得るために、HPA１０６は、通常、入出力特性の非線形領域の、低いOBO(output back-off)で動作する。入力信号ｚ（ｎ）のピーク電力と、予め選択されたOBOレベルを一致させるために、PAPR低減、あるいは、ハードクリッピング動作が必要である。このようなクリッピングは、HPAの入力がオーバドライビングとならないように、HPA入力信号の掃引を限定する。
【００３４】
帯域外スペクトルの高いレベル（図２の曲線（２））は、隣接チャネル間での干渉を起こし、できるだけ低減しなくてはならない。通常、帯域外スペクトルのレベルは、隣接チャネル漏洩比（ACLR）によって特徴付けられる。したがって、ACLRのレベルと帯域外放射は、できるだけ低くしなければならない。
【００３５】
PD１０４から出力される通信信号ｚ（ｎ）の歪まされたバージョンは、HPA１０６に入力される。
【００３６】
PD１０４は、ルックアップテーブル、あるいは、多項式関数のような解析関数によって実装される。これは、入力信号ｘ＾（ｎ）の大きさに依存する複素ゲインとして働く。与えられた入力信号ｘ＾（ｎ）に対し、PD１０４の出力信号ｚ（ｎ）は、
【数２】
2013157955.tif 000004
と定義される。
PD１０４の目的は、信号の変換
【数３】
2013157955.tif 000005
を見つけることで、非線形HPA１０６を直列に接続する事により、HPAの出力において、歪みのない出力信号ｙ（ｎ）を生成する同定信号処理システムとなる。つまり、
【数４】
2013157955.tif 000006
である。ここで、HPAは、HPA１０６の機能である。
【００３７】
上記式において、定数Gは、HPA１０６のゲインであり、簡単のため、１であると仮定する。ほとんどの実際の場合、厳密解を得る事は不可能である。しかし、HPA非線形性の逆関数の近似解は、直接トレーニングの間に得る事ができる。すなわち、y(n)〜G・x^(n)であり、観測されないランダムな、平均が０のエラーε*(n)が存在する。したがって、
【数５】
2013157955.tif 000007
【００３８】
多項式PD構造が仮定され、y(n), x^(n), および z(n) が与えられたとき,PDトレーニングのやるべきことは、メモリなし多項式PDモデルのパラメータak を見つけることである。
【数６】
2013157955.tif 000008
PD１０４から出力される通信信号ｚ（ｎ）の歪みバージョンは、
【数７】
2013157955.tif 000009
のように表される。
通信信号ｚ（ｎ）の歪みバージョンがHPA１０６を通過した後、通信信号ｙ（ｎ）の増幅されたバージョン（以下の説明では、HPA１０６のゲインは、しばしば、1であると仮定されるが）は、
【数８】
2013157955.tif 000010
理想的には、上記式の通信信号ｙ（ｎ）の増幅されたバージョンは、ｘ（ｎ）に等しい。ｙ（ｎ）のこの表式を使うと、エラーε*(n)は、
【数９】
2013157955.tif 000011
と表される。
【００３９】
メモリ効果を考慮すると、メモリ多項式PDモデルは、パラメータak,qを用いて、
【数１０】
2013157955.tif 000012
と定義される。
以下の説明では、メモリなし多項式PDモデルが主に説明されるが、当業者によれば、その説明は、メモリ効果を扱う、メモリ多項式PDモデル、あるいは、他のモデルに容易に適用可能である。
【００４０】
PD１０４が理想的に動くならば、エラーε*(n)は、０に収束し、完全な線形性が達成される。しかし、実際のPD１０４では、z(n)=HPA-1(x^(n))が近似解であるので、エラーε*(n)は、０に収束しない。パラメータak の目標関数は、エラー信号ε*(n)のエネルギー汎関数||ε*(n)||を最小化する値に調整される。このような多項式PD係数ak 調整によれば、帯域外スペクトル成分のレベルが最小化される。エラー信号ε*(n)は、近似エラーとも呼ぶ。
【００４１】
ε*(n)=0のとき、z(n)=HPA-1(x^(n))の完全解が得られ、完全なHPA線形化が達成される。しかし、x^(n)=x(n)+ εCL(n)であるので、
【数１１】
2013157955.tif 000013
線形化後のHPA出力信号は、依然、スペクトルの再成長および帯域外スペクトルを引き起こすノイズ項εCL(n)を有している。
【００４２】
図1に示されるように、線形化の前に、元の信号ｘ（ｎ）ためにPAPR動作が実装される場合、状況はまったく異なる。したがって、多項式係数akは、エネルギーを最小化する。
【００４３】
PD（あるいは、リニアライザ）１０４においては、PAPR出力信号x^(n)は、図１に示されるように参照信号となった。したがって、完全線形化においても、クリッピングによる帯域外スペクトルの高いレベルは、HPA出力y(n)に直接現れる。
【００４４】
図４は、本発明の比較例の実施形態に従った、プレディストータ（PD）同定に用いられる信号処理システム２００を示す機能ブロック図である。
【００４５】
図4に示される信号処理システム２００は、PAPR低減ブロック１０２と同様の機能および構成を有するPAPR低減ブロック２０２に加えて、（実際の）プレディストータ（第1のプレディストータ）２０４と、出力信号ｙ（ｎ）を生成するHPA２０６と同様の機能および構成を有する高電力増幅器（HPA）２０６と、ダミープレディストータ（PD）（第2のプレディストータ）２０８を備える。信号処理システム２００は、トレーニングモード、および、線形化モードで動作する。PD２０４の機能を同定するトレーニングモードでは、実際のPD２０４は、PD２０４への入力信号と同じ信号を出力信号として生成し、ダミーPD２０８は、除算器２１２において、HPA２０６からの出力信号ｙ（ｎ）をHPA２０６のゲインGで割る事により得られる除算出力信号y(n)/Gを受信する。理想的には、ダミーPD２０８の出力信号z^(n)は、G・y(n)に等しい。定数Gは、簡単のため、以下の説明では、１に等しいと仮定する。しかし、一般に、HPA２０６のゲインは、1に等しいわけではなく、1より大きい任意の値を取りうる。信号処理システム２００の線形化モードでは、PD２０４は、トレーニングモードで同定されたPD２０４の関数に基づいて、入力信号を変換して、出力信号を生成する。さらに、以下の式で定義されるエラーe(n)を推定するエラー推定手段２１０が、PD同定に用いられる、例えば、PDモデルパラメータakを決定するために用いられる帰還経路に設けられる。
【数１２】
2013157955.tif 000014
エラー推定手段２１０は、減算器、あるいは、加算器とインバータを用いて実現される。
【００４６】
y(n) および z(n)が与えられると、メモリなし多項式PDモデルの適切なPDの係数akあるいは、PD２０４、２０８のメモリ多項式PDモデルの係数ak,q を見つけることがすべき処理となる。PDの係数akあるいはak,qを見つける処理は、信号処理システム２００のトレーニングモードで行われる。トレーニングモードでは、PD２０４は、1倍の伝達関数を有する。すなわち、PD２０４は、入力信号に何も変更を加えないで、出力信号として通過させる。実際のPD２０４は、例えば、トレーニングモードでPDの係数akあるいはak,qを同定する事によりPDの関数が決定された後の、ダミーPD２０８の正確なコピーとなる。すなわち、PD２０４は、PDの係数akあるいはak,q、ルックアップテーブルなどによって規定される多項式関数に基づいて、入力信号を伝達させる。
【００４７】
アルゴリズムは、エラーエネルギー||e(n)||が最小化されたとき収束する。PDの係数akあるいはak,qは、いわゆる最小自乗（LS）法を用いて推定することができる。例えば、PDの係数ak,qは、以下のステップで得る事ができる。
【００４８】
PD２０４、２０８がメモリ多項式である場合には、PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)は、
【数１３】
2013157955.tif 000015
および
【数１４】
2013157955.tif 000016
と表される。ここで、y(n)は、HPA２０６の出力である。新しい変数uk,qを導入すると、
【数１５】
2013157955.tif 000017
PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)の関係は、行列の形式で書く事ができる
【数１６】
2013157955.tif 000018
PDの係数ak,q の最小自乗解は、
【数１７】
2013157955.tif 000019
であり、ここで、()H は、複素共役転置を表す。
【００４９】
＜実施形態＞
図５〜１１を参照して、本発明の実施形態を説明する。
【００５０】
図１に示されるように、線形化前の、元の信号x(n)のために、PAPR動作が実装される場合、状況はまったく異なる。すなわち、エネルギー||ε*(n)||を最小化する、多項式係数akあるいはak,qは、スペクトルの再成長と帯域外スペクトルの最小化を自動的に補償するものではない。ここで、エネルギー||ε*(n)||は、数学あるいはエンジニアリングの分野で、最適化問題の（目的）コスト関数と呼ばれる。実際、そのような状況では、元の歪まされていない信号x(n)は、利用価値の高い信号となり、そのエネルギーを最小化すべき全エラー項は、x^(n)=x(n)+ εCL(n)を使うと、
【数１８】
2013157955.tif 000020
となる。ここで、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を含み、ε*(n)は、HPA逆関数HPA-1の近似解のためにエラー成分を含む。全擾乱項ε(n)が、
【数１９】
2013157955.tif 000021
と定義される場合、全擾乱項ε(n)は、適切なPD係数ak あるいは ak,qを選択することにいより最小化される。
【００５１】
この場合、HPA出力信号が、より、元の信号x(n)に近づき、よりよい、帯域外スペクトル成分の抑制ができるよう、PD係数akあるいはak,qを見つける必要がある。これは、エネルギー||ε(n)||=||εCL(n)+ε*(n)||を最小化するための、多項式PDモデルのパラメータakあるいはak,qを決定する事によって解決される。ここで、εCL(n)は、クリッピングノイズ成分を含み、ε*(n)は、近似エラー成分を含む。
【００５２】
図６は、低減されたPAPRを有する信号のための信号処理システム（リニアライザ）を示す機能ブロック図である。信号処理システム３００は、トレーニングモードと線形化モードで動作する。トレーニングモードにおける信号処理システム３００の動作が図８に示され、線形化モードにおける信号処理システム３００の動作が図９に示されている。
【００５３】
本実施形態では、クリッピングノイズ信号εCL(n)は、図５に示されるように、帯域内部分（帯域内成分）εCL,IN(n)と、帯域外部分（帯域外成分）εCL,OUT(n)に分けられ、歪みに伴う、HPAの出力信号y(n)の帯域内部分εCL,IN(n)と帯域外部分εCL,OUT(n)は、別個に制御される。
【００５４】
図５は、例示的通信信号（元の信号）x(n)、通信信号x(n)のピーク振幅をクリッピングすることにより生成される、例示的クリッピングノイズ信号εCL(n)（曲線ａ）、例示的帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)（曲線ｂ）、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)（曲線ｃ）のスペクトルの比較例を示す図である。帯域内クリッピングノイズ信号εCL,IN(n)と、帯域外クリッピングノイズ信号εCL,OUT(n)、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)*Winと、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)*WOUTとの和で表される。ここで、Win および WOUTは、それぞれ、帯域内部分εCL,IN(n)と帯域外部分εCL,OUT(n)の重みである。
【数２０】
2013157955.tif 000022
【００５５】
図６に示されるように、信号処理システム３００は、PAPR低減ブロック、あるいは、PAPR低減器３０４、（実際の）プレティストータ（PD）（第1のプレディストータ）３０４、高電力増幅器（HPA）３０６、クリッピングノイズ処理システム３０８、ダミーPD（第2のプレディストータ）３１０を含む。PAPR低減ブロック３０２は、PAPR低減ブロック２０２と同様の機能と構造を有している。PD３０４は、さらに、それぞれ、PAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号ε*CL(n)とPAPR低減ブロック３０２からの出力信号x^(n)を処理するための、PD３００２、３００４を含んでいる。以下で説明するように、PAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号ε*CL(n)は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を受信し、等価クリッピングノイズ成分ε*CL(n)を生成するPAPR低減（クリッピングされた）ノイズ信号処理ブロック３０８によって生成される。等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)*Winと、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)*WOUTの和である。したがって、信号処理システム３００は、クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８を含む。
【００５６】
PAPR低減ブロック３０２は、適切に、入力信号x(n)のピーク電力を低減するように構成されている。PAPR低減ブロック３０２は、PAPR低減信号(x^(n))を生成するために、入力信号(x(n))のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減する、ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器３０２とも呼ぶ。PAPR低減器３０２においては、クリッピングノイズ信号(εCL(n))は、避けようも無く発生してしまう。PAPR低減ブロック３０２は、例えば、通信信号を「クリッパ」（すなわち、ハード・リミッタ）を通過させ、クリップされた通信信号をフィルタリングすることによって、規格のスペクトル制限を満たすようにする、いわゆる、クリップ・アンド・フィルタ技術を用いる事によって、入力信号のPAPRを低減するPAPR低減手段にも対応する。例えば、PAPR低減ブロック３０２は、信号から、閾値を超える振幅の部分を減算する。この処理は、クリッピング処理と呼ばれる。PAPR低減ブロック３０２は、また、例えば、スペクトルマスクの外部の周波数成分などの不要なスペクトルエネルギーの送信を禁止する。この処理は、フィルタリング処理と呼ぶ。これらの動作は、PAPR低減処理を機能的に規定する。しかし、PAPR低減ブロック３０２においては、クリッピング処理の間に、避けようも無く、クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が生成され、PAPR低減ブロック３０２からの出力信号を、x^(n)+ ε*CL(n)と書く事ができる。すなわち、PAPR低減ブロック３０２からの出力信号は、ノイズ成分を含む。
【００５７】
実際のPD３０４（３００２、３００４）は、PD２０４と同様の機能および構成を有し、ダミーPD３１０は、PD２０８と同様の機能および構成を有している。トレーニングモードにおいては、PD３０４は、等倍伝達関数を有する。すなわち、PD３０４は、入力信号に何もしないで、そのまま出力信号へと通過させる。実際のPD３０４は、例えば、トレーニングモードでPDの係数akあるいはak,qを同定することによって、PDの関数が決定された後の、ダミーPD３１０の正確なコピーである。つまり、PD３０４は、PDの係数akあるいはak,q、ルックアップテーブル等により定義される多項式関数に基づいて、入力信号を伝達させる。
PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、ルックアップテーブル、あるいは、メモリなし多項式関数
【数２１】
2013157955.tif 000023
あるいは、メモリ多項式関数
【数２２】
2013157955.tif 000024
などの解析関数によって実装できる。
PD３０４（３００２、３００４）、３１０が、メモリ関数によって実装できるならば、PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、メモリQと最上位非線形次数Kを有する。多くのPDモデルは、奇数次数項、すなわち、ｋ＝ｌ＋１、（ｌは整数）、のみを含むが、多項式関数の偶数次数の非線形項によって、スペクトル再成長がより低減されることが知られている。
【００５８】
クリッピングノイズ信号εCL(n)は、第1のエラー推定手段３２６において、元の通信信号x(n)から、PAPR低減ブロック３０２の出力信号x^(n)を減算することにより、生成される。第1のエラー推定手段３２６は、減算器、あるいは、加算器とインバータを用いて実現される。
【００５９】
クリッピングノイズ信号εCL(n)は、クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８に入力され、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する。クリッピングノイズ信号ε*CL(n)は、トレーニングモードにおいて、エラー推定手段２１０と同様の機能および構成を有する第2のエラー推定手段３２２に転送され、線形化モードにおいて、クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を処理するPD３００２に転送される。
【００６０】
クリッピングノイズ信号処理ブロック３０８は、また、クリッピングノイズ信号εCL(n)を帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けて、重み付けされた帯域内クリッピング信号(WIN*εCL,IN(n))と重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成するクリッピングノイズ処理システムとも呼ぶ。ここで、重み付けされた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)は、第1の重みWINで、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付けすることにより生成され、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、第2の重みWOUTで、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けすることにより生成される。
【００６１】
図７は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)の重み付け和を演算する事により、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する、図６に記載のリニアライザ３００内のクリッピングノイズ処理ブロック３０８を示す図である。クリッピングノイズ処理ブロック３０８の構成は、例示であって、同じ、あるいは、同様の機能が得られる他の構成でも良い。
【００６２】
図７に示されるように、クリッピングノイズ処理ブロック３０８は、ローパスフィルタ（LPF）３００６、減算器３０１４、重み生成器３００８、３０１６、ミキサ３００８、３０１６、加算器３０１２を含む。
【００６３】
入力信号εCL(n)は、2つの信号、すなわち、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と、帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分けられる。帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)は、入力信号εCL（n）をLPF３００６に通過させた後に得られる。帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)は、入力信号εCL(n)から帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を減算することにより得られる。重み生成器３００８で生成される帯域内重みWIN は、帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と乗算され、ミキサ３００８において、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)が生成される。同様に、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、ミキサ３０１６において、重み生成器３０１８で生成される帯域外重みWOUT と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を乗算することにより生成される。重み付けされた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と、重み付けされた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、加算器３０１２で加算され、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する。
【００６４】
帯域内重みWIN と帯域外重みWOUTが１、すなわち、WIN=WOUT=1の場合、
【数２３】
2013157955.tif 000025
であり、クリッピングノイズ処理ブロック３０８においては、クリッピング信号処理は行われない。
【００６５】
元の通信信号x(n)は、PAPR低減ブロック３０２と第1のエラー推定手段３２６に入力される。PAPR低減ブロック３０２は、出力信号x^(n)を生成する。PAPR低減ブロック３０２の出力信号x^(n)は、トレーニングモードで、HPA３０６と、第2のエラー推定手段３２２に入力され、線形化モードで、PD３００４に入力される。
【００６６】
ミキサ３１２と、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)に乗算される因子βに関する信号を生成する第1の因子生成器３１４は、低減クリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４を構成する。低減クリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、因子βと等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を使って、第1の低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する。
【００６７】
PD３０４（３００２、３００４）、３１０は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と第1の低減ノイズ信号ε*CL(n)に増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)を適用する事により、PAPR低減信号x^(n)と第1の低減ノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)を歪ませ、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成する。増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)は、上記したように、プレディストータ係数akあるいは ak,qを有する多項式によって定義される。トレーニングモードでは、プレディストータ（PD）３０４は、等倍伝達関数を有し、すなわち、PD３０４は、図８に示されるように、入力信号を何も処理せずそのまま出力信号に通過させる。
【００６８】
HPA３０６は、歪まされた信号z(n)と歪まされたクリッピング信号Δε(n)の和に、ゲインGwo適用し、出力信号y(n)を生成する、増幅関数HPAによって規定される信号増幅の機能を有する増幅器とも呼ぶ。
【００６９】
PD３００２、３００４、３１０は、メモリなし多項式PDとしてモデル化されている。PD３００２、３００４は、PDの関数が決定された後のダミーPD３１０のコピーである。例えば、プレディストータ係数ak あるいは ak,q は、システムのトレーニングモードで決定される。PD３００４は、入力信号x^(n)を受信し、出力信号z(n)を生成する。
【数２４】
2013157955.tif 000026
本実施形態では、多項式の次数Ｋは、２と仮定している。しかし、この場合は、メモリなし多項式PDモデルの一例であり、他の多項式の次数も可能である。さらに、メモリ効果は、出力信号z(n)が以下の式で表される、メモリ多項式PDモデルを採用する事によって扱う事が可能である。
【数２５】
2013157955.tif 000027
【００７０】
ダミーPD３１０においては、PDの係数ak あるいは ak,q は、HPA３０６の出力信号y(n)と第2のエラー推定手段３２２によって生成されるエラーe(n)を参照する、最小自乗法を用いて、決定する事ができる。例えば、
【００７１】
等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が因子αだけ低減された後、第2の低減ノイズ信号αε*CL(n)は、加算器３２４において、PD３１０の出力信号z^(n)に加算される。因子αに関係した信号は、第2の因子生成器３２０で生成され、ミキサ３１８において、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)とミックスされる。加算器３２４は、PD３１０と第2のエラー推定手段３２２の間に設けられる。重み生成器３２０、第2のエラー推定手段３２２、加算器３２４は、参照信号生成器３２０、３２２、３２４を構成する。参照信号生成器は、PAPR低減信号x^(n)と等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、PAPR低減信号x^(n)よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する。参照信号は、除算器３２６において、出力信号Gy(n)をゲインGで割る事により、除算出力信号y(n)によって、参照信号として、生成される。
【００７２】
例えば、PD３１０をトレーニングする参照信号は、
【数２６】
2013157955.tif 000028
ここで、PDがトレーニングモードにある間、PD３００４は、等倍伝達関数、すなわち、z^(n)=x^(n)と仮定している。PAPR低減ブロック３０２からの出力信号x^(n)は、トレーニングモードにおいて、ε*CL(n)に等しい、第2の低減ノイズ信号εCL(n)を含んでいるので、上記式は
【数２７】
2013157955.tif 000029
と書く事ができる。第2のエラー推定手段３２２は、
【数２８】
2013157955.tif 000030
で定義されるエラーe(n)を推定する。
新しい変数ukを導入して、
【数２９】
2013157955.tif 000031
エラーe(n)を最小化するPDの係数ak を推定すると、PD２０４の出力z(n)とPD２０８の出力z^(n)の間の関係は、行列形式で書ける。
【数３０】
2013157955.tif 000032
PDの係数akの最小自乗解は、
【数３１】
2013157955.tif 000033
ここで、()H は、複素共役転置を示す。すなわち、プレディストータ３０４、３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号y(n)を比較し、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。
【００７３】
上記説明において、メモリなし多項式PDモデルの最小自乗解のみ明示した。しかし、メモリ多項式PDモデルの最小自乗解は、当業者によれば、容易に導かれるだろう。
【００７４】
PD３００２は、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を受信し、歪みノイズΔε(n)を生成する。
【数３２】
2013157955.tif 000034
あるいは
【数３３】
2013157955.tif 000035
等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)が、因子βを乗算することにより低減される場合、歪みノイズΔε(n)は、
【数３４】
2013157955.tif 000036
あるいは
【数３５】
2013157955.tif 000037
【００７５】
減算器３１６は、メモリなし多項式PDについて、PD３００４の出力信号z(n)から、歪みクリッピングノイズΔε(n) 
【数３６】
2013157955.tif 000038
を減算することにより、HPA３０６の入力信号を生成するために設けられている。減算器３１６は、インバータと加算器の組み合わせによって構成される。メモリ多項式PDにおける式は、当業者によれば、容易に得られるだろう。クリッピングノイズ項ε*CL(n)は、パラメータβ (0<-β<1)を適切に選択することにより、因子(1+β)の減衰を有し、PDにおいて、クリッピングノイズをさらに減衰することが可能である。
【００７６】
図８〜９を参照して、信号処理システム（リニアライザ）３００の動作を説明する。図８は、トレーニングモードで動作している低減PAPRを有する信号に対するリニアライザ３００を示し、図９は、線形化モードにおける低減PAPRを有する信号に対するリニアライザ３００を示す機能ブロック図である。
【００７７】
図８は、トレーニングモードにおける信号処理システム３００の動作を示す。図8に示されるように、信号処理システム（リニアライザ）３００のトレーニングモードでは、PDの係数ak あるじは ak,q は、全エラーe(n)を最小化する最小自乗法を用いて、決定される。最小自乗法とは異なる、ルックアップテーブル法などの、PDの係数ak あるいは ak,q を決定する他の方法が適用可能である。
【００７８】
このモードでは、ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器３０２は、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、PAPR低減信号x^(n)を生成し、クリッピングノイズ信号εCL(n)の生成は、PAPR低減器３０２内で行われる。
【００７９】
クリッピングノイズ処理システム３０８は、クリッピングノイズ信号εCL(n)を帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)と帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する。重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)は、第1の重みWINで帯域内クリッピング信号εCL,IN(n)を重み付ける事により生成され、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)は、第2の重みWOUTで帯域外クリッピング信号εCL,OUT(n)を重み付けることにより生成される。
【００８０】
低減されたクリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、クリッピングノイズ処理システム３０８とPD３０４の間に設けられ、低減されたノイズ信号βε*CL(n)を生成する。低減されたクリッピングノイズ信号生成器３１２、３１４は、入力信号を乗算する事により、出力信号を生成する、信号生成器３１２とミキサ３１４から構成される。
【００８１】
プレディストータ（PD）３０４、３１０は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減クリッピングノイズ信号x^(n)-βε*CL(n)に、増幅関数HPAの近似逆関数HPA-1 を適用する事により、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成するために、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)を歪ませる。ここで、増幅関数HPAの近似逆関数(HPA-1)は、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを有する多項式によって定義される。トレーニングモードにおいては、プレディストータ（PD）３０４は、等倍伝達関数を有する。すなわち、PD３０４は、入力信号を変えることなく出力に通過させる。
【００８２】
増幅器入力信号生成器３１６は、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)との差を高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)として生成する。
【００８３】
増幅器（HPA）３０６は、HPA入力信号z(n)- Δε(n)にゲインGを適用し、出力信号y(n)を生成する、増幅関数HPAによって定義される信号増幅の関数を有する。
【００８４】
参照信号生成器３２０、３２２、３２４は、PAPR低減信号x^(n)と等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)、あるいは、出力信号y(n)を使って、PAPR低減信号x^(n)よりもさらにピーク対平均電力レベルが低減された参照信号x^(n)-αε*CL(n)を生成する。
【００８５】
さらに、PD（第2のPD）３１０は、参照信号x^(n)-αεCL(n)と出力信号y(n)を比較し、プレディストータ係数ak あるいは ak,qを決定する。この処理は、第1のPD３０４が、等倍伝達関数を有する、すなわち、第1のPD３０４で入力信号に歪みが加えられない、トレーニングモードで行われる。
【００８６】
図９は、線形化モードにおける、信号処理システム３００の動作を示す図である。図９に示されるように、信号処理システム（リニアライザ）の線形化モードでは、HPA３０６の入力信号の帯域外成分は、低減された帯域外成分を有する高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)=z(n)- HPA-1[x^(n)-βε*CL(n)]をHPA３０６に入力することにより、低減される。
【００８７】
このモードでは、入力信号x(n)は、トレーニングモードと同様に、PAPR低減ブロックによって処理される。
【００８８】
低減クリッピングノイズ信号生成器３１２は、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された低減ノイズ信号βε*CL(n)を生成する。
【００８９】
プレディストータ３０４は、それぞれ、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)に、増幅関数HPAの近似逆関数HPA-1 を適用する事により、PAPR低減信号x^(n)と低減ノイズ信号βε*CL(n)を歪ませ、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)を生成する。
【００９０】
増幅器入力信号生成器３１６は、歪み信号z(n)と歪みクリッピングノイズ信号Δε(n)の差を高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)として生成する。
【００９１】
増幅器、あるいは、高電力増幅器（HPA）３０６は、ゲインGで、高電力増幅器（HPA）入力信号z(n)-Δε(n)を増幅し、出力信号y(n)を生成する。
【００９２】
パラメータWIN, WOUT, α および βの実際の値の選択は、HPA３０６の出力信号のエラーベクトルマグニチュード（EVM）、隣接チャネル漏洩比（ACLR）、および、HPA３０６の出力信号の信号に対するインターモジュレーション（IMD）歪みレベル間のトレードオフに依存する。エラーベクトルマグニチュード、ACLRのレベル、帯域外放射、IMD歪みレベルは、できるだけ低いほうが好ましい。
EVMは、
【数３７】
2013157955.tif 000039
と書ける。ここで、PN は、チャネルノイズ電力、PSは、チャネル信号電力、<P>は、自乗平均平方根電力Pを示す。ノイズは、ピーク低減処理、周波数変換および増幅によって誘導される線形歪みに対応する帯域内（チャネル内）ノイズ、HPA３０６によって誘導される帯域内（チャネル内）ノイズによって生成されるノイズを含むいくつかの成分からなる。電力は、フーリエ変換を用いて計算される。
【００９３】
隣接チャネル漏洩比（ACLR）は、隣接チャネル漏洩電力PLのチャネル信号電力PSに対する比で定義される。
【数３８】
2013157955.tif 000040
【００９４】
図１０および図１１を参照して、低減PAPRを有する信号の信号処理システム（リニアライザ）３００の利点について説明する。
【００９５】
図１０は、元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みがなく、メモリ効果を扱ったＨＰＡの出力信号の例示的スペクトル（曲線（３））、再帰的クリッピングとフィルタリング動作を行うことによって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（４））、メモリ効果を扱わない、信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（５））を示す図である。
【００９６】
図１１は、元の信号ｘ（ｎ）の例示的スペクトル（曲線（１））、前置歪みを行わないがメモリ効果は扱うHPAの出力信号の例示的スペクトル（曲線（６））、再帰的クリッピング及びフィルタリング動作によって得られる、図１の信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（７））、メモリ効果を扱った信号処理システムの出力信号の例示的スペクトル（曲線（８））を示す図である。
【００９７】
図１０から分かるように、HPA３０６からの出力信号の帯域外スペクトルは、PD３００２、３００４、３１０が、メモリなし多項式PDモデルでモデル化された場合に、曲線（４）で示されるものから曲線（５）で示されるものに低減されている。電力スペクトル密度は、帯域外周波数範囲全体にわたって、すなわち、１０MHｚを超える周波数範囲にわたって、約２−５ｄBだけ低減されていることが分かる。さらに、帯域外スペクトルの最大値が、曲線（４）に示される場合に対して、−４０ｄＢのレベルを超えないことが分かる。
【００９８】
図１１から分かるように、HPA３０６からの出力信号の帯域外スペクトルは、PD３００２、３００４、３１０が、メモリ多項式PDモデルによってモデル化された場合に、曲線（７）に示されるものから、曲線（８）によって示されるものに低減されている。電力スペクトル密度は、帯域外周波数範囲、すなわち、１０MHzを超える周波数範囲全体にわたって、低減されている事が分かる。さらに、帯域外スペクトルの最大値は、曲線（７）によって示される場合に対し、−４０ｄＢのレベルを超えないことも分かる。
【００９９】
したがって、信号処理システムおよびその方法が、クリッピングノイズと、HPA出力信号における非線形信号歪みの両方を扱うために設けられる。さらに、HPAによるメモリ効果を扱う事が好ましい。信号処理システムは、入力信号x(n)のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、ピーク対平均電力低減処理において発生する帯域外スペクトルを抑圧するプレディストータの関数を決定するために、また、入力信号がクリッピングノイズを低減し、増幅器の非線形性を補償するために歪まされる増幅器の入力信号を生成するために用いられる、重み付けられた帯域内クリッピング信号WIN*εCL,IN(n)と、重み付けられた帯域外クリッピング信号WOUT*εCL,OUT(n)の重み付け和として定義される、等価クリッピングノイズ信号ε*CL(n)を生成する、クリッピングノイズ処理システムと、を含む。
【０１００】
（付記）
上記実施形態に関連して付記を追記する。
（付記１）
入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減して、PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器と、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成されるクリッピングノイズ処理システムと、
該PAPR低減信号と該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号を生成する低減クリッピングノイズ信号生成器と、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義されるプレディストータと、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成する増幅器入力信号生成器と、
該高電力増幅器（HPA）入力信号をゲインGで増幅し、出力信号を生成する増幅器と、
を備える通信信号処理システム。
（付記２）
前記PAPR低減信号と前記等価クリッピングノイズ信号、あるいは、前記出力信号を用いて、該PAPR低減信号よりピーク対平均電力レベルがさらに低減された参照信号を生成する参照信号生成器をさらに備え、
前記プレディストータは、該参照信号と該PAPR低減信号とを比較し、前記プレディストータ係数を決定することを特徴とする付記１に記載の通信信号処理システム。
（付記３）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記４）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記５）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする付記１または２に記載の通信信号処理システム。
（付記６）
PAPR低減信号を生成し、クリッピングノイズ信号を生成するために、入力信号のピーク電力対平均電力比（PAPR）を低減し、
クリッピングノイズ信号を、帯域内クリッピング信号と帯域外クリッピング信号に分け、重み付けられた帯域内クリッピング信号と重み付けられた帯域外クリッピング信号の重み付け和で定義される等価クリッピングノイズ信号を生成し、該重み付けられた帯域内クリッピング信号は、該帯域内クリッピング信号を第1の重みで重み付けることにより生成され、該重み付けられた帯域外クリッピング信号は、該帯域外クリッピング信号を第2の重みで重み付けることによって生成され、
該等価クリッピングノイズ信号を用いて、ピーク対平均電力レベルがさらに低減された、低減クリッピングノイズ信号βε*CL(n)を生成し、
該PAPR低減信号と該低減ノイズ信号それぞれに、増幅関数の近似逆関数を適用する事によって、歪み信号と歪みノイズ信号を生成するために、該PAPR低減信号と該低減クリッピングノイズ信号を歪ませ、増幅関数の該近似逆関数は、プレディストータ係数を持つ多項式で定義され、
該歪み信号と該歪みクリッピングノイズ信号との差を、高電力増幅器（HPA）入力信号として生成し、
該高電力増幅器入力信号をゲインで増幅し、増幅関数で出力信号を生成する、
ことを特徴とする通信信号を処理する方法。
（付記８）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号の帯域外成分を最小化する値となるように調整されることを特徴とする付記１〜３のいずれか１つに記載の通信信号処理システム。付記６または７に記載の方法。
（付記９）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードを最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の帯域内成分の電力に対する比の平方根として定義されることを特徴とする付記６または７に記載の方法。
（付記１０）
前記第1の重み、および、前記第2の重みは、前記出力信号のエラーベクトルマグニチュードと、該出力信号の帯域内成分の電力の重み付け和を最小化する値になるように調整され、
該出力信号の該エラーベクトルマグニチュードは、該出力信号の帯域外成分の電力の、該出力信号の前記帯域内成分の電力に対する比として定義される事を特徴とする付記６または７に記載の方法。
【符号の説明】
【０１０１】
１０２、２０２、３０２      ピーク電力対平均電力比（PAPR）低減器（ブロック）
１０４、２０４、２０８、３０４（３００２、３００４）      プレディストータ
１０６、２０６      （高電力）増幅器
３０８      クリッピングノイズ処理システム
３１２、３１８      ミキサ
３１４      第1因子生成器
３１６      減算器（増幅器入力信号生成器）
３２０      第２因子生成器
３２０、３２２、３２４      参照信号生成器
【図１】
2013157955.tif 000041
【図３】
2013157955.tif 000042
【図４】
2013157955.tif 000043
【図６】
2013157955.tif 000044
【図７】
2013157955.tif 000045
【図８】
2013157955.tif 000046
【図９】
2013157955.tif 000047
【図２】
2013157955.tif 000048
【図５】
2013157955.tif 000049
【図１０】
2013157955.tif 000050
【図１１】
2013157955.tif 000051
【外国語明細書】
【発明の名称】
Signal Processing System and Signal Processing Method 
【技術分野】
【０００１】
The present invention relates to a signal processing system and a method for communication signals with reduced peak-to-average power ratio.
【背景技術】
【０００２】
In recent years, there has been widespreaded adaptation of highly efficient digital transmission in wireless communications such as Wideband Code Division Multiple Access (W-CDMA), Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX), Long Term Evolution (LTE) and etc.. In such modern communication systems, the transmitted signals have become to be wideband and therefore these signals have a high peak-to-average power ratio (PAPR). The PAPR is defined as a ratio of a peak of a communication signal to an average of the communication signal. 
【０００３】
In general, linear power amplifiers have more effective power efficiency as the PAPR decreases. Power amplifiers that can have a high power amplitude but have an average level far below the high power amplitude may consume higher power than that would be needed to output a predetermined average power level with a lower PAPR. 
【０００４】
Usually, the PAPR of a signal may be reduced by clipping of the peak of the signal at a predefined level prior to pre-transmission amplification of signal with the high power amplifier (HPA). That is, the PAPR reduction unit may be provided to reduce the PAPR of the signal by clipping of the peak amplitude. Some sort of PAPR reduction prior to the amplification of signal in the PAPR reduction unit may lead to some benefits such as reduced costs and power efficiency improvement. However, such clipping of the peak amplitude of the signal in most of the PAPR reduction unit may introduce clipping noise into the output signal from the PAPR reduction unit that would be inputted into the HPA. Hence, the clipping noise included in the input signal of the HPA would be amplified. Therefore the HPA output signal became corrupted with this clipping noise. The clipping noise at the HPA output terminal increases the spectral regrowth and causes out-of-band spectrum emission.
【０００５】
The pre-transmission amplification of the signal may constitute one of the major costs associated with information transfer in the modern communication system. In general, while package cost dominates for low-power amplifiers, additional amplifier cost may be exponentially increased for higher peak-power amplifiers. For this reason, it should be important to reduce peak amplitude of signals to be transmitted as low as possible in the modern communication systems. This is one of the other reasons for making clipping unavoidable. 
【０００６】
The nonlinearity of an amplifier may make the input signal energy to be converted into nonlinear spectral energy. Therefore, it would be needed to limit the peak amplitude of the input signal into the amplifier such that it only exceeds the upper limit of the linear region of amplification. After the amplifier has been linearized to a practical limit, generation of undesirable nonlinear spectral components may be reduced by clipping the peak amplitude of the input signal into the amplifier. 
【０００７】
The need for peak reduction processing would be emphasized in so-called multi-channel signal (MCS) waveforms for wireless communication systems. Further, several important world-wide wireless standards (e.g., 802.11 (WiFi) and 802.16 (WiMAX)) have adopted orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) waveforms that use parallel transmission of many narrowband components. An OFDM signal has no spectral spacing between adjacent channels, and has short burst transmission rather than continuous one. The WiMAX waveform uses basestation transmissions including several hundred channels of OFDM waveforms to be allocated to many users. The large power peak variation of the many OFM channels may lead to a necessity of peak reduction processing to satisfy constraints, for example, for error vector magnitude for each of channels allocated for each user.
【０００８】
There are some known techniques to reduce peak amplitude of communication signal. One of these techniques is a clip-and-filter approach, in which communication signal passes through a "clipper" （i.e., hard-limiter), and then filter clipped communication signal to ensure satisfy regulatory spectral constraints. This approach is widespreadly used for peak-reduction of OFDM signals. The clipping process cause the clipped communication signal to differ its ideal shape, while infusing in-band and out-of-band noise into the clipped communication signal. The out-of-band noise generated during the clipping process would cause spectral regrowth in excess of the amounts permitted by spectral constraints. The filtering process in which the out-of-band noise in the clipped communication signal is filtered would establish the spectral constraints. However, in general, the clipping thresholds are set at relatively high values to meet a constraint for error vector magnitude, for example so that the clip-and-filter approach become not so effective. And, clipping process in the clip-and-filter approach introduces nonlinear interference, which cannot be removed by the out-of-band filtering.
【０００９】
Further, the relationship between peak amplitudes of signals and amplifier characteristics (it will also be referred to as amplifier curve) may be one of important characteristics of the high power amplifiers (HPAs) in the communication systems. In general, successful power amplifier may exhibit a nonlinear relationship between input power and output power. For low levels of input power, the output power of the amplifier depends on the input power linearly. However, for higher levels of input power, the output power of the amplifier may saturate at an upper limit which cannot be exceeded. The nonlinear relationship between input power and output power may appear near the saturation point at which the output power of the amplifier saturates. Operation of the amplifier near the saturation point (i.e., operation in nonlinear mode) may result in generating nonlinear distortion which can corrupt the shape of the spectral curve of the input signal. In order to reduce level of the non-linear distortion in HPA, a pre-distortion technique has been proposed to decrease the effects of nonlinearity.
【００１０】
In mobile communication systems, the nonlinear relationship between input power and output power may cause the frequency spectrum vicinity of the transmission frequency to have lifted side lobs so that leakage into adjacent frequency channels and adjacent channel interference may occur. The leakage power is explained as the Adjacent Channel Leakage Ratio (ACLR) or the Adjacent Channel Power Ratio (ACPR). The ACLR is normally defined as a ratio of the power of a channel to the adjacent leakage power. This leakage power is noise with respect to other channels. 
【００１１】
Memory effects may be other phenomena related to power amplifier in the modern communication system. As the term "memory effects" means that there is dependence not only on the present sample but also on previous samples of the signal. Memory effects may be exhibited as a non-symmetrical spectrum around the central spectrum of the output signal of a power amplifier. In other words, although the desired spectrum of the signal is perfectly symmetrical, the spurious spectrum due to the distortion may be non-symmetrical with respect to the center of the signal spectrum. 
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】US 2011 0092173
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】J. Armstrong, "New OFDM peak-to-average power reduction scheme," in Proceedings of IEEE on Vehicular Technology, (IEEE, 2001), pp 756-760
【非特許文献２】Lei Ding et al., “A Robust Digital Baseband Predistorter Constructed Using Memory Polynomials,” IEEE Transaction On Communications, Vol. 52, No 1, Jan. 2004
【非特許文献３】R. Marsalek, P. Jardin, and G. Baudoin, “From Post-Distortion to Pre-Distortion for Power Amplifiers Linearization, “ IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, VOL. 7, NO. 7, JULY 2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
Generally, HPA is operating in the nonlinear mode, and therefore, increases the level out-of-band spectral component in the output signal. The predistorter (PD) may be suppressing these nonlinear distortions due to the clipping noise, i.e., out-of-band components in order to maintain the level out-of-band spectrum at the HPA output appropriate. However the residual out-of-band spectrum due to PAPR reduction cannot be suppressed with the conventional PD because the signal with PAPR reduction (i.e. signal with high level of the out-of-band spectrum) acts as the reference signal for PD. that is, the signal corrupted by clipping noise becomes the reference signal for predistorter (PD). Thus the residual level of out-of-band components is presenting at the HPA every time despite the specific PD architecture, and even when the PD can pre-distort or linearize the reference signal to handle the non-liearity, the high level of the out-of-band spectrum, caused by the clipping noise, will translated directly to the HPA output.
【００１５】
The high level of the out-of-band spectrum causes interferences between the adjacent bands in the communication system. Normally the level of the out-of-band spectrum is characterized by the adjacent channel leakage ratio (ACLR) parameter. Therefore the levels of ACLR and the out-of-band emission must to be as low as possible.
【００１６】
Therefore, there is a need for a signal processing system and a method for handling both of the clipping noise and the nonlinear signal distortions in the HPA output signal. Further it is preferable that the memory effects caused in the HPA may be handled.
【００１７】
To be noted, the above introduction to the technical background is just for the convenience of clearly and completely describing the technical solutions of the present invention, and facilitating an appreciation by a person skilled in the art. It shall not be considered that the above technical solutions are known to a person skilled in the art just because they are set forth in the Background section of the present invention.
【課題を解決するための手段】
【００１８】
In view of the above situation, the present invention is proposed to overcome one or more problems in the prior art, and provide at least one beneficial selection.
【００１９】
A signal processing system is provided. The signal processing system includes: a peak-to-average ratio (PAPR) reducer  that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal x(n) to generate a PAPR reduced signal x^(n), wherein generation of a clipping noise signal εCL(n) is occurred in the PAPR reducer; a clipping noise processing system that splits the clipping noise signal εCL(n) into an in-band clipping signal εCL,IN(n) and an out-of-band clipping signal εCL,OUT(n), and generates an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) and a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n), wherein the weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) is generated by weighting the in-band clipping signal εCL,IN(n) with a first weight WIN, and the weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) is generated by weighting the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n) with a second weight (WOUT); a reduced noise signal generator that generates a reduced noise signal βε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level using the equivalent clipping noise signal ε*CL(n); a predistorter that distorts the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced clipping noise signal x^(n)-βε*CL(n) to generate a distorted signal z(n) and a distorted clipping noise signal Δε(n) by applying an approximated inverse (HPA-1) of an amplification function (HPA) on the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced noise signal βε*CL(n), respectively, wherein the approximated inverse (HPA-1) of an amplification function (HPA) is defined by a polynomial with predistorter coefficients ak or ak,q; a amplifier input signal generator that generates a difference between the distorted signal z(n) and the distorted clipping noise signal Δε(n) as a high power amplifier (HPA) input signal (z(n)-Δε(n)); amplifies the high power amplifier (HPA) input signal z(n)-Δε(n) with a gain G to generate an output signal y(n); a reference signal generator that generates a reference signal x^(n)-αε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal (x^(n)) using the PAPR reduced signal x^(n) and the equivalent clipping noise signal (ε*CL(n)) or using the output signal y(n), wherein the predistorter 304, 310 compares the reference signal x^(n)-αεCL(n) and the output signal y(n) to determine the predistorter coefficients ak or ak,q.
【００２０】
In the signal processing system, the clipping noise signal εCL(n) generated in the peak-to-average ratio deduction process may be split into into the in-band clipping signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n), and the in-band clipping signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n) may be used in a training mode and a lizearation mode of the signal processing system 
【００２１】
Further, in the training mode of the signal processing system, total error term ε*(n)+εCL(n) may be minimized, where εCL(n) includes the clipping noise components and ε*(n) includes the error components due to approximation solution for HPA inverse function HPA-1.
【００２２】
Features described and/or illustrated with respect to one embodiment can be used in one or more other embodiments in a same or similar way, and/or combine with or replace features in other embodiments.
【００２３】
To be noted, the term “have/having”, “include/including” and “comprise/comprising” herein refers to existence of feature, component, step or assembly, not excluding existence or addition of one or more other features, components, steps, assemblies or a combination thereof.
【発明の効果】
【００２４】
The signal processing system and the method can handle both of the clipping noise and the nonlinear signal distortions in the HPA output signal to reduce out-of-band noise.
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】Fig. 1 is a schematic functional diagram illustrating a signal processing system in which a high peak-to-average power ratio (PAPR) reduction block, a predistorter (PD), and a high power amplifier (HPA) are serially connected according to a comparative art of embodiments of the present invention;
【図２】Fig. 2 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) (curve(1)) and exemplary spectrum of output signal x^(n) of the PAPR reduction block after clipping at 6 dB (curve (2));
【図３】Fig. 3 is a diagram illustrating an example of the output power and the efficiency characteristics of a power amplifier;
【図４】Fig. 4 is a functional diagram illustrating a signal processing system that is used for predistorter identification according to a comparative art of embodiments of the present invention;
【図５】Fig. 5 is a diagram illustrating a spectral comparison of an exemplary communication signal (original signal), exemplary clipping noise signal (a), exemplary in-band clipping noise signal εCL,IN(n) (b) and out-of-band clipping noise signal εCL,OUT(n) (c) generated by clipping of the peak amplitude of the communication signal;
【図６】Fig. 6 is a functional diagram illustrating a signal processing system (linearizer) for signals with reduced PAPR according to an embodiment of the present invention;
【図７】Fig. 7 is a diagram illustrating a clipping noise εCL(n) processing block in the linearizer illustrated in Fig. 6, which generates an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) by operating a weighted sum of the in-band clipping signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n);
【図８】Fig. 8 is a functional diagram illustrating a linearizer for signals with reduced PAPR that is operating in a training mode;
【図９】Fig. 9 is a functional diagram illustrating the linearizer for signals with reduced PAPR in a linearization mode;
【図１０】Fig. 10 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) (curve(1)), exemplary spectrum of an output signal of the HPA without any predistortion and treating memory effects (curve (3)), exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system illustrated in Fig. 1, the output signal being obtained by performing recursive clip and filtering operation (curve (4)), and exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system without treating memory effects, according to an embodiment of the present invention (curve (5)); and 
【図１１】Fig. 11 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) (curve(1)), exemplary spectrum of an output signal of the HPA treating without any predistortion and with treating the memory effects (curve (6)), exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system illustrated in Fig. 1, the output signal being obtained by performing recursive clip and filtering operation (curve (7)), and exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system with treating memory effects, according to an embodiment of the present invention (curve (8)).
【発明を実施するための形態】
【００２６】
With referring to the drawings, the detailed description of the present invention will be provided. In the drawings, like numerals may describe similar components in different views. The drawings illustrate generally, by the way of example, but not by the way of limitation, embodiment discussed in the present document.
【００２７】
<Comparative Examples>
At first, comparative examples of signal processing systems for signals with high peak-to-average power ratio (PAPR) will be explained with referring to Figs. 1-5 to make understanding of technical features of the preferred embodiments according to the present invention easier. One of examples of the signal processing systems for signals with high PAPR includes a high peak-to-average power ratio (PAPR) reduction block 102, a predistorter (PD) 104, and a high power amplifier (HPA) 106, which are serially connected.
【００２８】
Fig. 1 is a schematic functional diagram illustrating a signal processing system 100 including a high peak-to-average power ratio (PAPR) reduction block 102, a predistorter (PD) 104, and a high power amplifier (HPA) 106. In this figure, elements that are not necessary for understanding have been omitted.
【００２９】
A baseband complex communication signal x(n) is forwarded to the PAPR reduction block 102. The argument "n" may be called as a time index and indicates a discritized time or information about time. A continuous time may also be exemplified to be indexed by the argument "n". The PAPR reduction block 102 may reduce the PAPR of the communication signal x(n) in such a way as to minimize spectral regrowth and to add as littile noise in to communication signal x(n). Moreover, the PAPR reduction block 102 desirably achieves PAPR reduction as much as possible within given constraints. The PAPR reduction block 102 generates an output a communication signal x^(n). As will be explained in more detail below, the PAPR reduction block 102 may clip all spectral peaks in the communication signal x(n) exceeding a threshold. This clipping operation generates clipping noise signal εCL(n), and the clipping noise signal εCL(n) may be added to the output signal from the PAPR reduction block 102 x^(n). The communication signal x^(n) can be expressed as below:
【数１】
2013157955.tif 000052
【００３０】
Fig. 2 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) with RF bandwidth 20 MHz at the input terminal of the PAPR reduction block 102 (curve(1)) and exemplary spectrum of output signal x^(n) of the PAPR reduction block 102 after clipping at 6 dB (curve (2)). The spectrum for the PAPR output signal x^(n) has high level of the spectral regrowth which increases the out-of-band respect to the spectrum of the original signal x(n). 
【００３１】
After processing in the PAPR reduction block 102, the communication signal x^(n) passes to the predistorter (PD) 104 to output a distorted version of the communication signal z(n). The PD 104 is provided to extend the linearity for the high power amplifier (HPA) 106. The PD 104 distorts the reference signal, i.e., the PAPR output signal x^(n), such that after experiencing distortion in the HPA 106, the resulting amplified version of the communication signal y(n) in Fig. 1 appears to have undergone a "linear"  amplification. 
【００３２】
Fig. 3 is a diagram illustrating an example of the output power and the efficiency characteristics of the HPA 106. In Fig. 3, it can be seen that the input/output characteristic of the HPA 106 are nonlinear as indicated by the solid line. Nonlinear distortion occurs due to this nonlinear characteristic of the HPA 106 and is compensated by the predistortion process in the predistorter 104 desirably. In other words, the predistorter 104 may be designed to do so. 
【００３３】
The problem arises with a transmission of the high peak-to-average power ratio signals (W-CDMA, OFDM, WiMAX, LTE, etc.). In order to provide high amplification efficiency, the HPA 106 is operating usually with low OBO (output back-off) in the nonlinear region of the input/output characteristic. For matching of the peak power of the input signal z(n) with the preselected OBO level, the PAPR reduction or hard clipping operations are necessary. Such clipping limits the HPA input signal sweep in order to prevent HPA input overdriving.
【００３４】
The high level of the out-of-band spectrum (the curve (2) in Fig. 2) causes interferences between the adjacent channels and must be reduced as much as it possible. Normally the level of the out-of-band spectrum is characterized by the Adjacent Channel Leakage Ratio (ACLR). Therefore the levels of ACLR and the out-of-band emission must to be as low as possible.
【００３５】
The distorted version of the communication signal z(n) that is output from the PD 104 enters to the HPA 106. 
【００３６】
The PD 104 can be implemented by a look-up table or by an analytical function such as a polynomial function. It acts as a complex gain depending on the magnitude of the input signal x^(n). For a given input signal x^(n), the output signal z(n) of the PD 104 may be defined as
【数２】
2013157955.tif 000053
The objective of the PD 104 is to find a transformation of the signal:
【数３】
2013157955.tif 000054
such that in tandem combination with nonlinear HPA 106 will result in an identity signal processing system that produces the output signal y(n) without any distortions at the output of HPA i.e.,
【数４】
2013157955.tif 000055
where HPA is a function of the HPA 106. 
【００３７】
In the above equation, a constant G is the gain of the HPA 106, which for the simplicity can be assumed equal to 1. In most practical cases, it is not possible to get the exact solution for. However, the approximate solution for inverse of the HPA nonlinearity can be obtained during the direct training, i.e. y(n)〜G・x^(n), there is unobserved random ε*(n) error with mean zero. Thus,
【数５】
2013157955.tif 000056
【００３８】
When the polynomial PD structure is assumed and y(n), x^(n), and z(n) are given, PD training task is to find parameters akof memoryless polynomial PD model:
【数６】
2013157955.tif 000057
The distorted version of the communication signal z(n) output from the PD 104 may be expressed as
【数７】
2013157955.tif 000058
After the distorted version of the communication signal z(n) passes through the HPA 106, the amplified version of the communication signal y(n) (although the gain of the HPA 106 may sometime assumed equal to 1 in the following discussion) may be:
【数８】
2013157955.tif 000059
Ideally, the amplified version of the communication signal y(n) in the above equation equals to x(n). Using this expression of y(n), the error ε*(n) can be expressed as
【数９】
2013157955.tif 000060
【００３９】
When memory effect is considered, a memory polynomial PD model may be defined by using parameters ak,q as:
【数１０】
2013157955.tif 000061
In the following description, although the memoryless polynomial PD model will be mainly discussed, the discussion can easily extended to the case of the memory polynomial PD model or other models that treats the memory effects by ordinary skilled person of the art.
【００４０】
If the PD 104 works ideally, the error ε*(n) converges to zero and prefect linearization is achieved. However, in the actual PD 104, the error ε*(n) may not converge to zero because z(n)=HPA-1(x^(n)) is an approximate solution. The target function of the parameters ak is adjusted to values leading to the minimization of the energy functional ||ε*(n)|| of the error signal ε*(n). With such polynomial PD coefficient ak adjusting, the level of the out-of-band spectrum components became minimized. The error signal ε*(n) may also be referred to as the approximation error.
【００４１】
It may be noted that when ε*(n)=0, perfect solution of z(n)=HPA-1(x^(n)) can be obtained and perfect HPA linearization is achieved. However, because x^(n)=x(n)+ εCL(n),
【数１１】
2013157955.tif 000062
The HPA output signal after linearization still has a noise term εCL(n) that causes the spectral regrowth and out-of-band spectrum.
【００４２】
In the case when PAPR operation has been implemented for the original signal x(n) before the linearization as illustrated in Fig. 1, the situation is completely different. Thus the polynomial coefficients ak that are minimizing the energy. 
【００４３】
For the PD (or linearizer) 104, the PAPR output signal x^(n) became the reference signal as it illustrated in Figure 1. Thus even with the perfect linearization, the high level of the out-of-band spectrum due to the clipping will translated directly to the HPA output y(n).
【００４４】
Fig. 4 is a functional diagram illustrating a signal processing system 200 that is used for predistorter (PD) identification according to an embodiment of comparative art of the present invention.
【００４５】
The signal processing system 200 illustrated in Fig. 4 includes, in addition to a PAPR reduction block 202 that has a similar functions and structure with the PAPR reduction block 102, a (actual) predistorter (a first predistorter) 204, and a high power amplifier (HPA) 206 that has a similar functions and structure with the HPA 206 to generate an output signal y(n), a dummy presidtorter (PD) (a second predistorter) 208 has been provided. The signal processing system 200 may operate in a training mode and a linearization mode. In the training mode for identifying function of the PD 204, the actual PD 204 generates a signal that is identical with an input signal to the PD 204 as an output signal, and the dummy PD 208 receives a divided output signal y(n)/G that is obtained by dividing the output signal y(n) from the HPA 206 with gain G of the HPA 206at a divisor 212. Ideally, the output signal z^(n) of the dummy PD 208 equals to G・y(n). The constant G will be assumed equal to 1 in the following discussion only for the simplicity. However, in general, the gain of the HPA 206 may be not equal to 1 but can be any value larger than 1. In a linearization mode of the signal processing system 200, the PD 204 may transform the input signal to generate the output signal on the basis with the function of the PD 204 that is identified in the training mode. Further, an error estimating means 210 that estimates an error e(n) defined as
【数１２】
2013157955.tif 000063
is provided in a feedback path to be used for the PD identification, e.g., for determining PD model parameters ak. The error estimating means 210 can be realized by using a subtracter or an adder and an inverter. 
【００４６】
When y(n) and z(n) are given, a task to be carried out is to find the appropriate PD’s coefficients ak in the memoryless polynomial PD model or ak,q in the memory polynomial PD model of the PDs 204, 208. This procedure for finding the PD’s coefficients akor ak,q is performed in the training mode of the signal processing system 200. In the training mode, the PD 204 has a unitary transfer function, i.e., the PD 204 passes through the input signal to its output signal without any modification. The actual PD 204 is an exact copy of the dummy PD 208 after the function of PD is determined, for example by identifying PD’s coefficients akor ak,q in the training mode. That is, the PD 204 transfers the input signal based on the polynomial function defined by the PD’s coefficients ak or ak,q, an look-up table, or the like.
【００４７】
The algorithm converges when the error energy ||e(n)|| is minimized. The PD’s coefficients ak or ak,qcan be estimated by using so-called least square (LS) method. For example, The PD’s coefficients ak,q may obtained by the following steps.
【００４８】
When the PDs 204, 208 may be defined as the memory polynomial, the output z(n) of the PD 204 and the output z^(n) of the PD 208 are expressed as
【数１３】
2013157955.tif 000064
and
【数１４】
2013157955.tif 000065
where y(n) is an output of the HPA 206. Introducing new variables uk,q
【数１５】
2013157955.tif 000066
the relation between the output of the PD 204 z(n) and the output of the PD 208 z^(n) can be written in a matrix form:
【数１６】
2013157955.tif 000067
The least square solution for the PD’s coefficients ak,q may be:
【数１７】
2013157955.tif 000068
where ()H denotes complex conjugate transpose.
【００４９】
<Embodiment>
Referring to Figs. 5-11, an embodiment of the present invention will be explained. 
【００５０】
In the case when PAPR operation has been implemented for the original signal x(n) before the linearization as illustrated in Fig. 1, the situation is completely different. That is, the polynomial coefficients ak or ak,q that are minimizing the energy ||ε*(n)|| does not automatically guarantees the spectral regrowth and the out-of-band spectrum minimization. Where the energy ||ε*(n)|| may be called as a (objective) cost function in the optimization problem in the mathematical or engineering field. Actually, in such the situation, the original undistorted signal x(n) becomes the useful signal, and the total error term whose energy must be minimized became, using x^(n)=x(n)+ εCL(n):
【数１８】
2013157955.tif 000069
where εCL(n) includes the clipping noise components and ε*(n) includes the error components due to approximation solution for HPA inverse function HPA-1. When a total disturbing term ε(n) is defined as
【数１９】
2013157955.tif 000070
the total disturbing term ε(n) is minimized by selecting the appropriate PD’s coefficients ak or ak,q.  
【００５１】
In this situation, it is needed to find the PD coefficients ak or ak,q such that the HPA output signal may be more close to the original signal x(n) and may have better out-of-band spectrum component suppression. This task may be solved when parameters ak or ak,q of polynomial PD model are determined to minimize the energy ||ε(n)||=||εCL(n)+ε*(n)|| where εCL(n) includes the clipping noise components and ε*(n) includes the approximation error components. 
【００５２】
Fig. 6 is a functional diagram illustrating a signal processing system (linearizer) 300 for signals with reduced PAPR. The signal processing system 300 may operate in a training mode and a linearization mode. The operation of the signal processing system 300 in a training mode is illustrated in Fig. 8, and an operation of the signal processing system 300 in the linearization mode is illustrated in Fig. 9.
【００５３】
In this embodiment, the clipping noise signal εCL(n) may be divided into in-band part (in-band components) εCL,IN(n) and out-of-band part (out-of-band components) εCL,OUT(n) as illustrated in Fig. 5 so that the in-band part εCL,IN(n) and the out-of-band part εCL,OUT(n)of the output signal y(n) of the HPA due to distortion would to be controlled separately.
【００５４】
Fig. 5 is a diagram illustrating a spectral comparison of an exemplary communication signal (original signal) x(n), exemplary clipping noise signal εCL(n) (curve (a)), exemplary in-band clipping noise signal εCL,IN(n) (curve (b)) and out-of-band clipping noise signal εCL,OUT(n) (curve (c)) generated by clipping of the peak amplitude of the communication signal x(n). Using the in-band clipping noise signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping noise signal εCL,OUT(n), the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) can be expressed as a sum of in-band clipping signal εCL,IN(n)*Winand out-of-band clipping signal εCL,OUT(n)*WOUT, where Winand WOUT are weights for the in-band part εCL,IN(n) and the out-of-band part εCL,OUT(n), respectively:
【数２０】
2013157955.tif 000071
【００５５】
As illustrated in Fig. 6, the signal processing system 300 includes a PAPR reduction block or a PAPR reducer 302, (actual) predistorter (PD) (a first predistorter) 304, a high power amplifier (HPA) 306, a clipping noise processing system 308, a dummy PD (a second predistorter) 310. The PAPR reduction block 302 has a similar functions and structure with the PAPR reduction block 202. The PD 304 further includes PDs 3002, 3004 for processing the PAPR reduced (clipped) noise signal ε*CL(n) and the output signal x^(n) from the PAPR reduction block 302, respectively. As discussed below, the PAPR reduced (clipped) noise signal ε*CL(n) is generated in a PAPR reduced (clipped) noise signal processing block 308 that receives the clipping noise signal εCL(n) and generates the equivalent clipping noise components ε*CL(n). The equivalent clipping noise signal ε*CL(n) is the sum of in-band clipping signal εCL,IN(n)*Winand out-of-band clipping signal εCL,OUT(n)*WOUT. Therefore, the signal processing system 300 includes the clipping noise signal processing block 308. 
【００５６】
The PAPR reduction block 302 may be configured to reduce the peak power of the input signal x(n) in any suitable manner. The PAPR reduction block 302 may also referred to as a peak-to-average ratio (PAPR) reducer 302 that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal (x(n)) to generate a PAPR reduced signal (x^(n)). In the PAPR reducer 302, generation of a clipping noise signal (εCL(n)) is occurred unavoidably. The PAPR reduction block 302 may also correspond to a PAPR reduction means that reduces the PAPR of the input signal, for example by using so-called clip-and-filter technique, in which communication signal passes through a "clipper" （i.e., hard-limiter), and then filter clipped communication signal to ensure satisfy regulatory spectral constraints. For example, the PAPR reduction block 302 may subtract portions whose amplitude exceeds a threshold from the signal. This process may be called to as a clipping process. The PAPR reduction block 302 may also inhibit transmission of unwanted spectral energy, for example frequency component outside a spectral mask. This process may be called to as a filtering process. These operations may functionally define a PAPR reduction process. However, in the PAPR reduction block 302, an unavoidable clipping noise signal ε*CL(n) would be generated during the clipping process so that the output signal from the PAPR reduction block 302 can be written as x^(n)+ ε*CL(n), i.e., the output signal from the PAPR reduction block 302 includes noise components.
【００５７】
The actual PD 304 (3002, 3004) has a similar functions and structure with the PD 204, and the dummy PD 310 has a similar functions and structure with the PD 208. In the training mode, the PD 304 has a unitary transfer function, i.e., the PD 304 passes through the input signal to its output signal without any modification. The actual PD 304 is an exact copy of the dummy PD 310 after the function of PD is determined, for example by identifying PD’s coefficients ak or ak,q in the training mode. That is, the PD 304 transfers the input signal based on the polynomial function defined by the PD’s coefficients ak or ak,q, an look-up table, or the like.
The PDs 304 (3002, 3004), 310 can be implemented by a look-up table or by an analytical function such as a memoryless polynomial function:
【数２１】
2013157955.tif 000072
or a memory polynomial function:
【数２２】
2013157955.tif 000073
When the PDs 304 (3002, 3004), 310 can be implemented by the memory function, the PDs 304 (3002, 3004), 310 may have memory Q and highest nonlinearity order K. Although Many PD models include odd-order terms only, i.e. k=l+1 where l is an integer, it is known that even-order nonlinear terms in the polynomial function may further reduce spectral regrowth.
【００５８】
The clipping noise signal εCL(n) is generated by subtracting an output signal x^(n) of the PAPR reduction block 302 from an original communication signal x(n) at a first error estimating means 326. The first error estimating means 326 can be realized by using a subtracter or an adder and an inverter. 
【００５９】
The clipping noise signal εCL(n) enters the clipping noise signal processing block 308 to generate the equivalent clipping noise signal ε*CL(n). The clipping noise signal ε*CL(n) is transferred to an second error estimating means 322 that has a similar functions and structure with the error estimating means 210 in the training mode and to the PD 3002 for processing the clipping noise signal ε*CL(n) in the linearization mode. 
【００６０】
The clipping noise signal processing block 308 may be also referred to as a clipping noise processing system that splits the clipping noise signal εCL(n) into an in-band clipping signal εCL,IN(n) and an out-of-band clipping signal εCL,OUT(n), and generate an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal (WIN*εCL,IN(n)) and a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n), wherein the weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) is generated by weighting the in-band clipping signal εCL,IN(n) with a first weight WIN, and the weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) is generated by weighting the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n) with a second weight WOUT.
【００６１】
Fig. 7 is a diagram illustrating a clipping noise processing block 308 in the linearizer 300 illustrated in Fig. 6, which generates an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) by operating a weighted sum of the in-band clipping signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n). The configuration of the clipping noise processing block 308 would be recognized as an example so that other configuration that provides the same or similar function can be allowed.
【００６２】
As illustrated in Fig. 7, the clipping noise processing block 308 includes a low-pass filter (LPF) 3006, a subtracter 3014, weight generators 3008, 3016, mixers 3008, 3016, and adder 3012.
【００６３】
An input signal εCL(n) is separated into 2 signals, i.e., the in-band clipping signal εCL,IN(n) and the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n). The in-band clipping signal εCL,IN(n) is obtained after the input signal εCL（n） passes through the LPF 3006. The out-of-band clipping signal εCL,OUT(n) is obtained by subtracting the in-band clipping signal εCL,IN(n) from the input signal εCL(n). The in-band weight WIN that is generated at the weight generator 3008 is multiplied with the in-band clipping signal εCL,IN(n) to generate a weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) at the mixer 3008. In the similar way, a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) is generated at the mixer 3016 by multiplying an out-of-band weight WOUTthat is generated at the weight generator 3018 with the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n). The weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) and the weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) are combined at the adder 3012 to generate the equivalent clipping noise signal ε*CL(n).
【００６４】
When the in-band weight WIN and the out-of-band weight WOUT are unitary, i.e., WIN=WOUT=1, 
【数２３】
2013157955.tif 000074
so that no clipping signal processing is performed at the clipping noise processing block 308.
【００６５】
The original communication signal x(n) enters to the PAPR reduction block 302 and the first error estimating means 326. The PAPR reduction block 302 generates the output signal x^(n). the output signal x^(n) of the PAPR reduction block 302 is inputted to the HPA 306 and the second error estimating means 322 in the training mode and inputted to the PD 3004 in the linearization mode. 
【００６６】
The mixter 312 and a first factor generator 314 that generate a signal relating a factor β that would be multiplied on the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) may form a reduced clipping noise signal generator 312, 314. The reduced clipping noise signal generator 312, 314 generates a first reduced noise signal βε*CL(n) using the factor β and the equivalent clipping noise signal ε*CL(n).
【００６７】
The PDs 304 (3002, 3004), 310 may distorts the PAPR reduced signal x^(n) and the first reduced noise signal x^(n)-βε*CL(n) to generate a distorted signal z(n) and a distorted clipping noise signal Δε(n) by applying an approximated inverse (HPA-1) of an amplification function HPA on the PAPR reduced signal x^(n) and the first reduced noise signal ε*CL(n), respectively. The approximated inverse HPA-1 of an amplification function HPA may be defined by a polynomial with predistorter coefficients ak or ak,q, as mentioned above. In the training mode the predistorter (PD) 304 has the unitary transfer function, i.e., the PD 304 may pass an input signal to its output signal without any modification, as illustrated in Fig. 8.
【００６８】
The HPA 306 may be also referred to as an amplifier that has a function of a signal amplification defined by the amplification function HPA which is applied on a sum of the distorted signal z(n) and the distorted clipping noise signal Δε(n) with a gain G to generate an output signal y(n).
【００６９】
The PDs 3002, 3004, 310 are modeled as a memoryless polynomial PD. The PDs 3002, 3004 are copies of the dummy PD 310 after function of the PDs is determined, for example the predistorter coefficients ak or ak,q are determined in the training mode of the system. The PD 3004 receives an input signal x^(n) and generates an output signal z(n):
【数２４】
2013157955.tif 000075
In the present embodiment, the polynomial order K is assumed to be 2. However, this case should be recognized as one of examples of the memoryless polynomial PD model, so that any other polynomial order can be accepted. Further, the memory effects can be handled by adopting a memory polynomial PD model in which the output signal z(n) can be expressed as:
【数２５】
2013157955.tif 000076
【００７０】
In dummy PD 310, the PD’s coefficients ak or ak,q are determined by using the least square method in which an output signal y(n) of the HPA 306 and an error e(n) that is generated by the second error estimating means 322 are referenced, for example. 
【００７１】
After the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) is reduced by a factor α, a second reduced noise signal αε*CL(n) is added to the output signal z^(n) of the PD 310 at an adder 324. A signal relating to the factor α is generated at a second factor generator 320 and mixed with the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) at a mixer 318. The adder 324 is provided between the PD 310 and the second error estimating mean 322. The weight generator 320, the second error estimating mean 322, and the adder 324 may compose a reference signal generator 320, 322, 324. The reference signal generator may generate a reference signal x^(n)-αε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal x^(n) using the PAPR reduced signal x^(n) and the equivalent clipping noise signal ε*CL(n). The reference signal may be generated by a divided output signal y(n) which is obtained by dividing the output signal Gy(n) by the gain G as a reference signal at a divisor 326.
【００７２】
For example, the reference signal for training the PD 310 is
【数２６】
2013157955.tif 000077
when assuming that during the PD being in the training mode the PD 3004 has a unitary transfer function, i.e., z^(n)=x^(n). Because the output signal x^(n) from the PAPR reduction block 302 includes the second reduced noise signal εCL(n), that equals to ε*CL(n) in the training mode, the above equation can be written as:
【数２７】
2013157955.tif 000078
The second error estimating means 322 estimates an error e(n) defined as
【数２８】
2013157955.tif 000079
【００７３】
Introducing new variables uk:
【数２９】
2013157955.tif 000080
to estimate the PD’s coefficients ak which minimize the error e(n), the relation between the output of the PD 204 z(n) and the output of the PD 208 z^(n) can be written in a matrix form:
【数３０】
2013157955.tif 000081
The least square solution for the PD’s coefficients ak may be:
【数３１】
2013157955.tif 000082
where ()H denotes complex conjugate transpose. That is, the predistorter 304, 310 compares the reference signal x^(n)-αεCL(n) and the output signal y(n) to determine the predistorter coefficients ak or ak,q.
【００７４】
In the above discussion, only the least square solution for the memoryless polynomial PD model is explicitly derived. However, least square solution for the memory polynomial PD model can be easily derived by the ordinary skilled person of the art. 
【００７５】
The PD 3002 receives the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) and generates a distorted noise Δε(n):
【数３２】
2013157955.tif 000083
or
【数３３】
2013157955.tif 000084
When the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) is reduced by multiplying a factor β, the distorted noise Δε(n) may be:
【数３４】
2013157955.tif 000085
or
【数３５】
2013157955.tif 000086
【００７６】
A substracter 316 is provided to generate an input signal of the HPA 306 by subtracting the distorted clipping noise Δε(n) from the output signal z(n) of the PD 3004:
【数３６】
2013157955.tif 000087
for the memoryless polynomial PDs. The substracter 316 may also be constructed by a combination of an inverter and an adder. The expression in the memory polynomial PDs would be easily obtained by the ordinary skilled person of the art. Thus the clipping noise term ε*CL(n) has attenuation of factor (1+β) with the appropriate selection for parameter β (0<-β<1), and it is possible to get the additional attenuation for the clipping noise in the PDs.
【００７７】
Referring to Figs. 8-9, the operation of the signal processing system (linearizer) 300 will be described. Fig. 8 is a functional diagram illustrating a linearizer 300 for signals with reduced PAPR that is operating in the training mode, and Fig. 9 is a functional diagram illustrating the linearizer 300 for signals with reduced PAPR in the linearization mode.
【００７８】
Fig. 8 illustrates an operation of the signal processing system 300 in the training mode. As illustrated in Fig. 8, in the training mode of the signal processing system (linearizer) 300, the PD’s coefficients ak or ak,q are determined by using the least square method in which the total error e(n) are minimized. Other method than the least square method can be applied to the determination of the PD’s coefficients ak or ak,q such as a look-up-table method and etc..
【００７９】
In this mode, the peak-to-average ratio (PAPR) reducer 302 may reduce a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal x(n) to generate a PAPR reduced signal x^(n), wherein generation of a clipping noise signal εCL(n) is occurred in the PAPR reducer 302. 
【００８０】
The clipping noise processing system 308 may split the clipping noise signal εCL(n) into an in-band clipping signalεCL,IN(n) and an out-of-band clipping signal εCL,OUT(n), and generate an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) and a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n), wherein the weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) is generated by weighting the in-band clipping signal εCL,IN(n) with a first weight WIN, and the weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) is generated by weighting the out-of-band clipping signal εCL,OUT(n) with a second weight WOUT.
【００８１】
The reduced clipping noise signal generator 312, 314 may be provided between the clipping noise processing system 308 and the PD 304 to generate a reduced noise signal βε*CL(n). The reduced clipping noise signal generator 312, 314 may be constructed from a signal generator 312 and a mixer 314 that generate an output signal by multiplying input signals.
【００８２】
The predistorter (PD) 304, 310 may distort the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced noise signal βε*CL(n) to generate a distorted signal z(n) and a distorted clipping noise signal Δε(n) by applying an approximated inverse HPA-1 of an amplification function HPA on the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced clipping noise signal x^(n)-βε*CL(n), respectively, wherein the approximated inverse (HPA-1) of an amplification function HPA is defined by a polynomial with predistorter coefficients ak or ak,q. It should be noted that, in the training mode the predistorter (PD) 304 has the unitary transfer function, i.e., the PD 304 may pass an input signal to its output without any modification.
【００８３】
The amplifier input signal generator 316 that generates a difference between the distorted signal z(n) and the distorted clipping noise signal Δε(n) as a high power amplifier (HPA) input signal z(n)-Δε(n).
【００８４】
The amplifier (HPA) 306 that has a function of a signal amplification defined by the amplification function HPA which is applied on HPA input signal z(n)-Δε(n)with a gain G to generate an output signal y(n).
【００８５】
The reference signal generator 320, 322, 324 may generate a reference signal x^(n)-αε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal x^(n) using the PAPR reduced signal x^(n) and the equivalent clipping noise signal ε*CL(n) or using the output signal y(n).
Further, the PD (the second PD) 310 compares the reference signal x^(n)-αεCL(n) and the output signal y(n) to determine the predistorter coefficients ak or ak,q. This process may be performed in the training mode in which the first PD 304 has the unitary transfer function, that is, no distortion may be applied to the input signal in the first PD 304.
【００８６】
Fig. 9 illustrates an operation of the signal processing system 300 in the linearization mode. As illustrated in Fig. 9, in the linearization mode of the signal processing system (linearizer) 300, the out-of-band components of the input signal of the HPA 306 may be reduced because a high power amplifier (HPA) input signal z(n)-Δε(n)=z(n)- HPA-1[x^(n)-βε*CL(n)]that has a reduced out-of-band components would be entered to the HPA 306.
【００８７】
In this mode, an input signal x(n) may be processed in the PAPR reduction block in the similar way with the training mode. 
【００８８】
The reduced clipping noise signal generator 312, 314 may generate a reduced noise signal βε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level using the equivalent clipping noise signal ε*CL(n).
【００８９】
The predistorter 304 may distort the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced noise signal βε*CL(n) to generate a distorted signal z(n) and a distorted clipping noise signal Δε(n) by applying an approximated inverse HPA-1 of an amplification function HPA on the PAPR reduced signal x^(n) and the reduced noise signal βε*CL(n), respectively.
【００９０】
The amplifier input signal generator 316 that generates a difference between the distorted signal z(n) and the distorted clipping noise signal Δε(n) as a high power amplifier (HPA) input signal z(n)-Δε(n).
【００９１】
The amplifier or a high power amplifier (HPA) 306 may amplify the high power amplifier (HPA) input signal z(n)-Δε(n) with a gain G to generate an output signal y(n).
【００９２】
The actual values selections for the parameters WIN, WOUT, α and β may depend on the trade-off between error vector magnitude (EVM) of the output signal of the HPA 306, adjacent channel leakage ratio (ACLR), and intermidulation (IMD) distortion levels for signal of the output signal of the HPA 306. It is preferable the error vector magnitude, the levels of ACLR, the out-of-band emission, and the IMD distortion levels are as low as possible.
The EVM may be written as:
【数３７】
2013157955.tif 000088
where PN is channel noise power and PS is channel signal power, and <P> denotes to a root-mean-square power P. Noise consists of several components including noise generated by peak reduction process, in-band (in-channel) noise corresponding to linear distortion induced by frequency translation and amplification, in-band (in-channel) noise induced by the HPA 306. The power may be calculated by using the Fourier transform. 
【００９３】
The adjacent channel leakage ratio (ACLR) may be defined as a ratio of adjacent channel leakage power PL to the channel signal power PS:
【数３８】
2013157955.tif 000089
【００９４】
Referring to Figs. 10 and 11, the advantages of the signal processing system (linearizer) 300 for signals with reduced PAPR will be explained. 
【００９５】
Fig. 10 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) (curve(1)), exemplary spectrum of an output signal of the HPA without any predistortion and treating memory effects (curve (3)), exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system illustrated in Fig. 1, the output signal being obtained by performing recursive clip and filtering operation (curve (4)), and exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system without treating memory effects (curve (5)). 
【００９６】
Fig. 11 is a diagram illustrating the exemplary spectrum of the original signal x(n) (curve(1)), exemplary spectrum of an output signal of the HPA treating without any predistortion and with treating the memory effects (curve (6)), exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system illustrated in Fig. 1, the output signal being obtained by performing recursive clip and filtering operation (curve (7)), and exemplary spectrum of an output signal of the signal processing system with treating memory effects (curve (8)).
【００９７】
As can be seen in Fig. 10, the out-of-band spectrum of the output signal from the HPA 306 is reduced from that shown by the curve (4) to that shown by the curve (5) in the case where the PDs 3002, 3004, 310 are modeled by the memoryless polynomial PD model. It can be seen that power spectrum density is reduced by about 2-5 dB in the whole of the out-of-band frequency range, i.e., the frequency range beyond 10 MHz. Further, it can be also seen that the maximum value of the out-of-band spectrum does not exceed to the level of -40 dB in contrast to the case shown by the curve (4). 
【００９８】
As can be seen in Fig. 11, the out-of-band spectrum of the output signal from the HPA 306 is reduced from that shown by the curve (7) to that shown by the curve (8) in the case where the PDs 3002, 3004, 310 are modeled by the memory polynomial PD model. It can be seen that power spectrum density is reduced in the whole of the out-of-band frequency range, i.e., the frequency range beyond 10 MHz. Further, it can be also seen that the maximum value of the out-of-band spectrum does not exceed to the level of -40 dB in contrast to the case shown by the curve (7). 
【００９９】
Therefore, the signal processing system and the method can be provided for handling both of the clipping noise and the nonlinear signal distortions in the HPA output signal. Further it is preferable that the memory effects caused in the HPA may be handled. The signal processing system includes: a peak-to-average ratio (PAPR) reducer that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal x(n), a clipping noise processing system that generates an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) and a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) to be used for determining functions of a predistorter that suppresses out-of-band spectrum caused during peak-to-average power reduction process and for generating an input signal of an amplifier which input signal has reduced clipping noise and be distorted so as to compensate nonlinearity of the amplifier.
【０１００】
(Additional remarks)
Some additional remarks will be added relating to the above mentioned embodiments. 
(Remark 1)
A communication signal processing system, comprising:
a peak-to-average ratio (PAPR) reducer that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal to generate a PAPR reduced signal, wherein generation of a clipping noise signal is occurred in the PAPR reducer;
a clipping noise processing system that splits the clipping noise signal into an in-band clipping signal and an out-of-band clipping signal, and generate an equivalent clipping noise signal that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal and a weighted out-of-band clipping signal, wherein the weighted in-band clipping signal is generated by weighting the in-band clipping signal with a first weight, and the weighted out-of-band clipping signal is generated by weighting the out-of-band clipping signal with a second weight;
a reduced clipping noise signal generator that generates a reduced clipping noise signal that has a further reduced peak-to-average power level using the PAPR reduced signal and the equivalent clipping noise signal;
a predistorter that distorts the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal to generate a distorted signal and a distorted noise signalby applying an approximated inverse of an amplification function on the PAPR reduced signal and the reduced noise signal, respectively, wherein the approximated inverse of an amplification function is defined by a polynomial with predistorter coefficients;
a amplifier input signal generator that generates a difference between the distorted signal and the distorted clipping noise signal as a high power amplifier (HPA) input signal;
an amplifier that amplifies the high power amplifier (HPA) input signal with a gain G to generate an output signal.
(Remark 2)
The communication signal processing system according to Remark 1, further comprising:
a reference signal generator that generates a reference signal that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal using the PAPR reduced signal and the equivalent clipping noise signal or using the output signal,
wherein 
the predistorter compares the reference signal and the PAPR reduced signal to determine the predistorter coefficients.
(Remark 3)
The communication signal processing system according to Remark 1or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an out-of-band components of the output signal.
(Remark 4)
The communication signal processing system according to Remark 1 or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an error vector magnitude of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as the square root of a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to a power of an in-band components of the output signal.
(Remark 5)
The communication signal processing system according to Remark 1 or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize a weighted sum of an error vector magnitude of the output signal and a power of an in-band components of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to the power of the in-band components of the output signal.
(Remark 6)
A method for processing a communication signal, comprising steps of:
reducing a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal to generate a PAPR reduced signal, wherein generation of a clipping noise signal is occurred during reducing the PAPR;
splitting the clipping noise signal into an in-band clipping signal and an out-of-band clipping signal to generate an equivalent clipping noise signal that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal and a weighted out-of-band clipping signal, wherein the weighted in-band clipping signal is generated by weighting the in-band clipping signal with a first weight, and the weighted out-of-band clipping signal is generated by weighting the out-of-band clipping signal with a second weight;
generating a reduced clipping noise signal that has a further reduced peak-to-average power level using the PAPR reduced signal and the equivalent clipping noise signal;
distorting the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal to generate a distorted signal and a distorted noise signal by applying an approximated inverse of an amplification function on the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal, respectively, wherein the approximated inverse of an amplification function is defined by a polynomial with predistorter coefficients;
generating a difference between the distorted signal and the distorted clipping noise signal as a high power amplifier (HPA) input signal; and
amplifying the high power amplifier input signal with a gain to generate an output signal with the amplification function.
(remark 7)
The method according to Remark 6; further comprising steps of:
generating a reference signal that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal using the PAPR reduced signal and the equivalent clipping noise signal or using the output signal, and
comparing the reference signal and the output signal to determine the predistorter coefficients.
(Remark 8)
The method according to Remark 6 or 7, wherein
The communication signal processing system according to any one of Remarks 1-3, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an out-of-band components of the output signal.
(Remark 9)
The method according to Remark 6 or 7, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an error vector magnitude of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as the square root of a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to a power of an in-band components of the output signal.
(Remark 10)
The method according to Remark 6 or 7, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize a weighted sum of an error vector magnitude of the output signal and a power of an in-band components of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to the power of the in-band components of the output signal.
【符号の説明】
【０１０１】
102,202,302        peak-to-average ratio (PAPR) reducer (block)
104,204,208,304(3002,3004),310        predistorter
106,206,        (high power) amplifier
308        clipping noise processing system
312,318        mixer
314        first factor generator
316        substracter (amplifier input signal generator)
320        second factor generator
320,322,324        a reference signal generator
【請求項１】
A communication signal processing system, comprising:
a peak-to-average ratio (PAPR) reducer that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal to generate a PAPR reduced signal, wherein generation of a clipping noise signal is occurred in the PAPR reducer;
a clipping noise processing system that splits the clipping noise signal into an in-band clipping signal and an out-of-band clipping signal, and generates an equivalent clipping noise signal that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal and a weighted out-of-band clipping signal, wherein the weighted in-band clipping signal is generated by weighting the in-band clipping signal with a first weight, and the weighted out-of-band clipping signal is generated by weighting the out-of-band clipping signal with a second weight;
a reduced noise signal generator that generate a reduced noise signal that has a further reduced peak-to-average power level using the equivalent clipping noise signal ε*CL(n);
a predistorter that distorts the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal to generate a distorted signal and a distorted noise signal by applying an approximated inverse of an amplification function on the PAPR reduced signal and the reduced noise signal, respectively, wherein the approximated inverse of an amplification function is defined by a polynomial with predistorter coefficients;
a amplifier input signal generator that generates a difference between the distorted signal and the distorted clipping noise signal as a high power amplifier (HPA) input signal;
an amplifier that amplifies the high power amplifier (HPA) input signal with a gain G to generate an output signal.
【請求項２】
The communication signal processing system according to Claim 1, further comprising:
a reference signal generator that generates a reference signal that has a further reduced peak-to-average power level than the PAPR reduced signal using the PAPR reduced signal and the equivalent clipping noise signal or using the output signal,
wherein 
the predistorter compares the reference signal and the PAPR reduced signal to determine the predistorter coefficients.
【請求項３】
The communication signal processing system according to Claim 1 or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an out-of-band components of the output signal.
【請求項４】
The communication signal processing system according to Claim 1 or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize an error vector magnitude of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as the square root of a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to a power of an in-band components of the output signal.
【請求項５】
The communication signal processing system according to Claim 1 or 2, wherein
the first weight, and the second weight are adjusted to values that minimize a weighted sum of an error vector magnitude of the output signal and a power of an in-band components of the output signal, the error vector magnitude of the output signal being defined as a ratio of a power of an out-of-band components of the output signal to the power of the in-band components of the output signal.
【請求項６】
A method for processing a communication signal, comprising steps of:
reducing a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal to generate a PAPR reduced signal, wherein generation of a clipping noise signal is occurred during reducing the PAPR;
splitting the clipping noise signal into an in-band clipping signal and an out-of-band clipping signal to generate an equivalent clipping noise signal that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal and a weighted out-of-band clipping signal, wherein the weighted in-band clipping signal is generated by weighting the in-band clipping signal with a first weight, and the weighted out-of-band clipping signal is generated by weighting the out-of-band clipping signal with a second weight;
generating a reduced noise signal βε*CL(n) that has a further reduced peak-to-average power level using the equivalent clipping noise signal;
distorting the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal to generate a distorted signal and a distorted clipping noise signal by applying an approximated inverse of an amplification function on the PAPR reduced signal and the reduced clipping noise signal, respectively, wherein the approximated inverse of an amplification function is defined by a polynomial with predistorter coefficients;
generating a difference between the distorted signal and the distorted clipping noise signal as a high power amplifier (HPA) input signal; and
amplifying the high power amplifier input signal with a gain to generate an output signal with the amplification function.
【要約】
【解決したい課題】A signal processing system and a method is provided for handling both of the clipping noise and the nonlinear signal distortions in the HPA output signal.
【解決手段】A signal processing system is provided. The signal processing system includes: a peak-to-average ratio (PAPR) reducer that reduces a peak-to-average ratio (PAPR) of an input signal x(n), a clipping noise processing system that generates an equivalent clipping noise signal ε*CL(n) that is defined as a weighted sum of a weighted in-band clipping signal WIN*εCL,IN(n) and a weighted out-of-band clipping signal WOUT*εCL,OUT(n) to be used for determining functions of a predistorter that suppresses out-of-band spectrum caused during peak-to-average power reduction process and for generating an input signal of an amplifier which input signal has reduced clipping noise and be distorted so as to compensate nonlinearity of the amplifier.
【選択図】図６
【図１】
2013157955.tif 000090
【図２】
2013157955.tif 000091
【図３】
2013157955.tif 000092
【図４】
2013157955.tif 000093
【図５】
2013157955.tif 000094
【図６】
2013157955.tif 000095
【図７】
2013157955.tif 000096
【図８】
2013157955.tif 000097
【図９】
2013157955.tif 000098
【図１０】
2013157955.tif 000099
【図１１】
2013157955.tif 000100