(57)【要約】  本発明にかかる実施例によりプリディストーションパラメーターの求め方法及びプリディストーションシステムを開示し、デジタルプリディストーション処理分野に関し、優れる信号処理効果を得るとともに、モデルの計算煩雑さを低減する。当該方法は、周期的なフィルタリング処理が開始した後、プリディストーション処理されたプリディストーション信号及び電力増幅処理された第１フィードバック信号を取得するステップと、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得するステップと、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定するステップと、決定されたプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートするステップとを備える。
2017509179.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的なフィルタリング処理が開始した後、プリディストーション処理されたプリディストーション信号及び電力増幅処理された第１フィードバック信号を取得するステップと、
前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得するステップと、
前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定するステップと、
決定されたプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートするステップとを備え、
前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得され、
【数１】
2017509179.tif 000034
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ) はオリジナル信号の共役信号を示すことを特徴とするデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項２】
オリジナル信号とオリジナル信号の共役信号二者間の信号ベクター関係により、オリジナル信号で前記プリディストーションモデルにおけるオリジナル信号の共役信号を置き換え、置き換えた後の前記プリディストーションモデルは下記の数式出表し、
【数２】
2017509179.tif 000035
ここで、exp(-j2θm1+j2θm2)はオリジナル信号とオリジナル信号の共役信号間のベクター関係を示し、θはオリジナル信号の複素数の偏角を示すことを特徴とする請求項１に記載のデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項３】
前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号幅値間の対応関係により、前記置き換えた後の前記プリディストーションモデルを下記数式に示すとおりに変更し、
【数３】
2017509179.tif 000036
ここで、ＬＵＴはプリディストーションパラメーターインデックス表を示し、ＬＵＴm（|ｘ（ｎ−ｍ）|）はオリジナル信号の信号幅値|ｘ（ｎ−ｍ）|に対応するＬＵＴ表におけるプリディストーションパラメーターを示すことを特徴とする請求項２に記載のデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項４】
前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得するステップは、
前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除するステップと、
前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除するステップと、
定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号及び第１フィードバック信号の共役信号が前記第２フィードバック信号を形成するステップとを備えることを特徴とする請求項３に記載のデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項５】
下記数式により前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除し、
【数４】
2017509179.tif 000037
ここで、ｙは第１フィードバック信号を示し、ｕはパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示し、
下記数式により前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除し、
【数５】
2017509179.tif 000038
ここで、ｙ*は第１フィードバック信号の共役信号を示し、ｕ*はパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号の共役信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示すことを特徴とする請求項４に記載のデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項６】
前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定するステップは、
前記第２フィードバック信号により形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスを、数式
【数６】
2017509179.tif 000039
前記プリディストーションパラメーターの最小２乗法の関数によりプリディストーションパラメーターを決定するステップとを備えることを特徴とする請求項１に記載のデ  ジタルプリディストーションパラメーターの求め方法。
【請求項７】
周期的なフィルタリング処理が開始した後、入力されたオリジナル信号に対し行プリディストーション処理を行い、パワーアンプへプリディストーション信号出力し、計算器からのプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートし、前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得される前置補償器、
【数７】
2017509179.tif 000040
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ) はオリジナル信号の共役信号を示す前置補償器と、
前置補償器から出力されたプリディストーション信号に対し電力増幅を行い、計算器へ第１フィードバック信号を出力するパワーアンプと、
前記プリディストーション信号及び前記第１フィードバック信号を取得し、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得し、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定し、前記決定されたプリディストーションパラメーターを前置補償器へ送信する計算器とを備えることを特徴とするデジタルプリディストーション処理システム。
【請求項８】
オリジナル信号とオリジナル信号の共役信号二者間の信号ベクター関係により、オリジナル信号で前記プリディストーションモデルにおけるオリジナル信号の共役信号を置き換え、置き換えた後の前記プリディストーションモデルは下記数式により表し、
【数８】
2017509179.tif 000041
ここで、exp(-j2θm1+j2θm2) 
はオリジナル信号とオリジナル信号の共役信号間のベクター関係を示し、θはオリジナル信号の複素数の偏角を示すことを特徴とする請求項７に記載のデジタルプリディストーション処理システム。
【請求項９】
前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号の信号幅値間の対応関係により、前記置き換えた後の前記プリディストーションモデルを下記数式に示すとおりに変更し、
【数９】
2017509179.tif 000042
ここで、ＬＵＴはプリディストーションパラメーターインデックス表を示し、ＬＵＴm（|ｘ（ｎ−ｍ）|）はオリジナル信号の信号幅値|ｘ（ｎ−ｍ）|に対応するＬＵＴ表におけるプリディストーションパラメーターを示すことを特徴とする請求項８に記載のデジタルプリディストーション処理システム。
【請求項１０】
前記計算器前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得することは、
前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除することと、
前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除することと、
定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号及び第１フィードバック信号の共役信号が前記第２フィードバック信号を形成することとを備えることを特徴とする請求項９に記載のデジタルプリディストーション処理システム。
【請求項１１】
前記計算器は下記数式により前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除し、
【数１０】
2017509179.tif 000043
ここで、ｙは第１フィードバック信号を示し、ｕはパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示し、
前記計算器は下記数式により前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除し、
【数１１】
2017509179.tif 000044
ここで、ｙ*は第１フィードバック信号の共役信号を示し、ｕ*はパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号の共役信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示すことを特徴とする請求項１０に記載のデジタルプリディストーション処理システム。
【請求項１２】
前記計算器が前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定することは、
前記第２フィードバック信号により形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスを、数式
【数１２】
2017509179.tif 000045
プリディストーションパラメーターの最小２乗法の関数によりプリディストーションパラメーターを決定することとを備えることを特徴とする請求項７に記載のデジタルプリディストーション処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデジタルプリディストーション処理分野に関し、特にデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法及びプリディストーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代通信技術の発展と伴い、パワーアンプ（ＰｏｗｅｒＡｍｐｌｅｆｉｅｒ）の各種の非線形特性はますます注目されており、動作モデルもマイクロ波回路分野の研究ホットスポットとなっている。伝統なトランジスタレベル回路モデルと比べ、動作モデルはモデルの分析及び計算を極めて簡略化させ、かつ非線形回路分析の精密さを十分に維持して、広帯域デジタル信号システムの機能分析に特に適切であるため、大規模の集成回路及びプリディストーション技術研究において適用される見通しとなる。広帯域通信システムにとって、パワーアンプのメモリー現象を考慮しなければならないため、伝統な非線形モデルはもう適用できなくなった。現在、一般的にメモリを有する多項式または人工神経回路網等モデルでパワーアンプの動的機能を記述する。人工神経回路網に基づく動作モデルと比べ、Ｖｏｌｔｅｒｒａ級数モデル（ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｖｏｌｔｅｒｒａ ｓｅｒｉｅｓ）は非線形システムの物理意味をより明確に記述できるが、モデルパラメーター数がシステムの非線形及び記憶長さの増加と伴い増加指数関数増加するため、弱い非線形システムの研究の実に適用され、他に用いられる場合、計算の収束問題を起こす。
【０００３】
スーパー広帯域信号のパワーアンプにより起こすメモリー現象が非常に重大である。パワーアンプのメモリー現象の原因としては、パワーアンプが各々周波数点の信号への応答が不一致であり、パワーアンプの出力信号が現在点（ｃｕｒｒｅｎｔ ｐｏｉｎｔ）信号だけではなく、パワーアンプ前の時刻点と関連するため、信号帯域幅の増加と伴いパワーアンプのレコード長も著しく増えるのは明らかである。アナログ・デバイセズであるパワーアンプ地震が１個の非線形システムであり、ＡＭ-ＡＭ及びＡＭ-PＭの非線形ディストーションが存在します。ＡＭ-ＡＭディストーションとは、出力信号と入力信号幅のディストーションを指し、たとえば、入力信号振幅がしきい値電圧以下または飽和電圧以上となる場合、出力電圧信号が削除（truｎcate）または裁断（chop）され、即ちＡＭ-ＡＭディストーションが引き起こされる。一方、ＡＭ-PＭディストーションとは、非線形パワーアンプ入力信号幅の変化により、出力と入力信号間の位相差が生じることを指す。狭帯域の信号が入力される場合、メモリー現象による影響は小さいため、パワーアンプのＡＭ-ＡＭ及びＡＭ-PＭディストーションを修正することによりいい効果を得られる。信号の帯域幅の増加により、特に、次世代移動通信に用いられる１００Ｍのようなスーパー広帯域信号の場合、パワーアンプのメモリー現象が非常に深刻になるため、パワーアンプが線形と非線形ディストーションが相互に混りあっているシステムとなってしまい、このようなシステムの論理的な表現式としてはＶｏｌｔｅｒｒａ級数モデルである。現在、Ｖｏｌｔｅｒｒａ級数モデルが実施できないことは明らかであり、Ｖｏｌｔｅｒｒａ級数モデルを簡略化及び最適化する必要がある。どのようにして、パワーアンプの主なディストーションモデルを抽出し、且つ有効な実現できる小オーバーヘッドであるパワーアンププリディストーションモデルを確立することは、挑戦し甲斐がある仕事である。
【０００４】
当該問題を解決するため、近年、簡略されたモデルでアンプ動作モデルを確立するが、常用されるモデルは、Ｗｉｅｎｅｒモデル及びＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎモデルがある。この２種のモデルは、モデル煩雑さを極めて低減する一方、強非線形システム（ｓｔｒｏｎｇｌｙ−ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｓｙｓｔｅｍ）に適用できるため、パワーアンプ非線形動作モデルの研究において広く応用されている。ただし、当該２種のモデルは、并不能完全地描述パワーアンプの非線形特性を完全に描写（describe）できず、特にパワーアンプの包絡メモリー（最小ｅｎｅｌｏｐｅ ｍｅｍｏｒｙ ｅｆｆｅｃｔ）現象を精確に示すことが難しい。また、Ｗｉｅｎｅｒモデル及びＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎモデルのいずれも、モデルパラメーター値の算出において線形方程式ではないため、モデルパラメーターの抽出は難しい。メモリー多項式(Ｍｅｍｏｒｙ Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ、ＭＰ)は、他の１種の常用動作モデルであり、拡張されたＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎモデルとして見なすことができるが要求されるモデル精密さをこたえられない場合もあるため、より高い精密さのパラメーター線形の動作モデルの作りは注目されている。 
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明にかかる実施例は、プリディストーションパラメーターの求め方法及びプリディストーションシステムを提供し、優れる信号処理効果を得るとともに、モデルの計算煩雑さを低減する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明にかかる実施例により提供されるデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法は、周期的なフィルタリング処理が開始した後、プリディストーション処理されたプリディストーション信号及び電力増幅処理された第１フィードバック信号を取得するステップと、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得するステップと、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定するステップと、決定されたプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートするステップとを備え、前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得され、
【０００７】
【数１】
2017509179.tif 000003
【０００８】
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役（ｃｏｎｊｕｇａｔｉｏｎ）を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ)はオリジナル信号の共役信号を示す。
【０００９】
本発明にかかる実施例に示された前記態様において、１種の新型デジタルプリディストーション処理モデルが提案されることにより、信号処理機能を確保することを前提とし、計算の煩雑さを低減する。
【００１０】
好ましくは、オリジナル信号とオリジナル信号の共役信号二者間の信号ベクター関係により、オリジナル信号で前記プリディストーションモデルにおけるオリジナル信号の共役信号を置き換え、置き換えた後の前記プリディストーションモデルは、下記数式示すとおりである。
【００１１】
【数２】
2017509179.tif 000004
【００１２】
ここで、exp(-j2θm1+j2θm2)はオリジナル信号とオリジナル信号の共役信号間のベクター関係を示し、θはオリジナル信号の複素数の偏角を示す。
【００１３】
前記数式により、本発明にかかる実施例の態様にはプリディストーションモデルにおける時間共役インターリービングモデルを簡略化することにより、プリディストーションモデルの計算の煩雑さが、全体的に低減され、乗算機リソースを節約することができる。また、信号幅値（即ち第１フィードバック信号）を取得する場合、従来のアルゴリズムを採用しても、信号幅値とともに信号の複素数の偏角を取得できるため、本発明にかかる実施例におけるモデルの簡略化は、従来のリソースに基づいて実現したものであり、リソースを別途に増加する必要がなく、実施するには簡単かつ便宜である。
【００１４】
より好ましくは、前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号幅値間の対応関係により、前記置き換えた後の前記プリディストーションモデルを下記数式に示すとおりに変更する。
【００１５】
【数３】
2017509179.tif 000005
【００１６】
ここで、ＬＵＴはプリディストーションパラメーターインデックス表を示し、ＬＵＴm（|ｘ（ｎ−ｍ）|）はオリジナル信号の信号幅値|ｘ（ｎ−ｍ）|に対応するＬＵＴ表におけるプリディストーションパラメーターを示す。
【００１７】
本発明にかかる実施例の上記態様において、前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号の信号幅値間に対応関係を付けることにより、公約数の抽出で前記プリディストーションモデルを簡略化し、プリディストーションモデル全体の煩雑さを低減する。
【００１８】
一般的に、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得するステップは、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲイを削除するステップと、前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除するステップと、定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号及び第１フィードバック信号の共役信号が前記第２フィードバック信号を形成するステップとを備える。
【００１９】
本発明にかかる実施例の態様においてプリディストーションモデル設計共役信号も関わるため、第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除する場合、第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインも削除すべきである。
【００２０】
好ましくは、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定するステップは、
【００２１】
【数４】
2017509179.tif 000006
【００２２】
本発明にかかる実施例の上述態様において、最小２乗法原理により線形方程式の解を定め、実際の計算において、マトリックスのＱＲ分解またはＣｈｏｌｅｓｋ分解によりマトリックス関数を定めることができる。
【００２３】
本発明にかかる実施例によりさらに提供されるデジタルプリディストーション処理システムは、周期的なフィルタリング処理が開始した後、入力されたオリジナル信号に対し行プリディストーション処理を行い、パワーアンプへプリディストーション信号出力し、計算器からのプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートする前置補償器と、前置補償器から出力されたプリディストーション信号に対し電力増幅を行い、計算器へ第１フィードバック信号を出力するパワーアンプと、前記プリディストーション信号及び前記第１フィードバック信号を取得し、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得し、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定し、前記決定されたプリディストーションパラメーターを前置補償器へ送信する計算器とを備え、前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得され、
【００２４】
【数５】
2017509179.tif 000007
【００２５】
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ) はオリジナル信号の共役信号を示す。
【発明の効果】
【００２６】
本発明にかかる実施例の上記態様において、１種の新型デジタルプリディストーション処理モデルが提案され、前置補償器が本発明にかかる実施例に提案されるモデルを用いてオリジナル信号を処理することにより、システム全体の信号処理機能を確保できる一方、計算煩雑さの低減効果も得られる。
【００２７】
本発明にかかる実施例により提供される新型プリディストーションモデルは、編成することができるＰＶＳモデルであり、ＭPモデルと比べ、インターリビングアイテムのモデルが増加され、ＭPモデル付近のアーキテクチャを用い、こうして、モデル計算の煩雑さを大幅に低減する一方、パワーアンプの主な非線形を効果的に反映できる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明にかかる実施例により提供されるデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法のフローチャートである。
【図２】本発明にかかる実施例により提供されるオリジナル信号と共役信号間の位相関係を示す図である。
【図３】本発明にかかる実施例により提供されるデジタルプリディストーションパラメーターの求め方法の実施例のフローチャートである。
【図４】本発明にかかる実施例により提供されるデジタルプリディストーション処理システムのシステム構造図である。
【図５】本発明にかかる実施例により提供されるデジタルプリディストーション処理システムの信号フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
従来に常用されるデジタルプリディストーションの処理モデルは、信号の処理機能と計算煩雑さ両方ともに配慮できないが、本発明にかかる実施例は、プリディストーションパラメーターの求め方法及びプリディストーションシステムを提供し、優れる信号処理効果を得るとともに、モデルの計算煩雑さを低減する。
【００３０】
まず、本発明にかかる実施例は、デジタルプリディストーションパラメーターの求め方法を提供し、図１に示すように、当該方法は以下のステップを備える。
【００３１】
Ｓ１０１において、周期的なフィルタリング処理が開始した後、プリディストーション処理されたプリディストーション信号及び電力増幅処理された第１フィードバック信号を取得し、前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得される。
【００３２】
【数６】
2017509179.tif 000008
【００３３】
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ) はオリジナル信号の共役信号を示す。
【００３４】
Ｓ１０２において、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得する。
【００３５】
Ｓ１０３において、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定する。
【００３６】
Ｓ１０４において、決定されたプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートする。
【００３７】
本発明にかかる実施例のうちの上記実施例において、１種の新型デジタルプリディストーション処理モデルが提案され、信号処理機能を確保することを前提とし、計算の煩雑さを低減する。
【００３８】
本発明にかかる実施例により提供されるプリディストーションモデルは実にＰＶＳモデルであり、ＰＶＳモデルは、ＭＰモデルとＶｏｌｔｅｒｒａ級数モデル間のＰＶＳモデルであり、当該モデルは隣接時刻インターリビングアイテムシーケンスを用いることにより、パワーアンプの非線形特性をさらに全面的に表す。ＰＶＳモデルは、Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルから編集されたモデルであるともいえ、利用する際、非線形階数Ｑ、レコード長Ｍ、及びインターリービング・サンプルＬを設定しておければ、モデル全体を表すことができる。本発明にかかる実施例のプリディストーションモデルを詳しく考察すれば、最大モデルには、Ｖｏｌｔｅｒｒａモデルから編集された小モデル３つが含まれることがわかる。具体的に以下とおりである。
【００３９】
１）  メモリー多項式ＭＰモデルzmp(n) 
２）  時間インターリービングメモリー多項式zmp-cl(n)zmp+cl(n) 
３）  時間インターリービング共役メモリー多項式zmp-tl(n)及びzmp+tl(n)。これらモデルは、具体的に以下のように描写されている。
【００４０】
【数７】
2017509179.tif 000009
【００４１】
本発明にかかる実施例は、この３種の小モデルにより本発明にかかる実施例の最大プリディストーションモデルを形成し、オリジナルＶｏｌｔｅｒｒａモデルとくらべ、計算煩雑さが著しく低減される。発明者がテストを通じ、本発明にかかる実施例のプリディストーションモデルでＬＴＥ （Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ)システム中の４つのキャリア（８０ＭＨｚ）機能は、従来のＭPモデル隣接チャネル電力比（Ａｄｊａｃｅｎｔ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｔｉｏ、ＡＣＰＲ）より、５〜６dBc程度上がったことがわかる。
【００４２】
本発明にかかる実施例により提供されるプリディストーションモデルは共役アイテム及び信号の平方乗算に関するものであるため、大量の乗算機が消費されてしまい、演算の煩雑さを低減する目的を達成するため、前記実施例の上、オリジナル信号とオリジナル信号の共役信号二者間の信号ベクター関係により、オリジナル信号で前記プリディストーションモデルにおけるオリジナル信号の共役信号を置き換える。置き換えた後の前記プリディストーションモデルは、下記とおりである。
【００４３】
【数８】
2017509179.tif 000010
【００４４】
ここで、exp(-j2θm1+j2θm2)はオリジナル信号とオリジナル信号の共役信号間のベクター関係を示し、θはオリジナル信号の複素数の偏角を示す。
【００４５】
図２に示すように、共役信号とオリジナル信号の関係が明確に示され、二者間の複素数の偏角関係により、時間インターリービング共役メモリー多項式における共役信号の幅値は、オリジナル信号の幅値により置き換えることができ、以下で詳細に説明する。
【００４６】
【数９】
2017509179.tif 000011
【００４７】
上記のような数式変形により、本発明にかかる実施例はプリディストーションモデルにおける時間共役インターリービングモデルを簡略化することにより、プリディストーションモデルの計算煩雑さ全体が低減され、乗算機リソースを節約することができる。さらに、信号幅値（即ち、オリジナル信号）を取得する際に従来のアルゴリズムを採用しても、信号幅値とともに信号の複素数の偏角を取得できる。例えば、ＣＯＲＤＩＣアルゴリズムを用いると、信号幅値とともに信号の複素数の偏角も取得できる。よって、本発明にかかる実施例のモデル簡略化は従来のリソースに基づいて実施され、リソースの別途追加が要らないため、実施には便利である。
【００４８】
また、前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号の信号幅値間に対応関係が存在するため、本発明にかかる実施例の簡略化されたプリディストーションモデルを詳しく分析すれば、公約数の抽出によりさらに簡略されることがわかる。よって、プリディストーションモデルは以下のようにさらに簡略できる。
【００４９】
まず、ＬＵＴはプリディストーションパラメーターのインデックス表を示すが、理解の便宜を図るため、ＬＵＴ表の生成について簡単に説明する。
【００５０】
入力信号最大値はｍｖ＝ｍａｘ（|ｙ(ｎ)|）、ＬＵＴの最大サイズＡであると仮定すると、ＬＵＴ表における幅間隔はΔ＝ｍｖ／Ａである。前記仮定によるＬＵＴの生成は以下のとおりである。 
【００５１】
【数１０】
2017509179.tif 000012
【００５２】
当該式により、１つのＬＵＴの記憶空間のＡ*(４Ｌ+１)*Ｍとの長さである。
ＬＵＴm（|ｘ（ｎ−ｍ）|）は入力されたオリジナル信号幅|ｘ（ｎ−ｍ）|に基づくインデックスに対応するプリディストーションパラメーターであり、さらに、
【００５３】
【数１１】
2017509179.tif 000013
【００５４】
【数１２】
2017509179.tif 000014
数式（３）に基づいて、プリディストーションモデルは、公約数の抽出後にさらに以下のように簡略される。
【００５５】
【数１３】
2017509179.tif 000015
数式（４）のプリディストーションモデルは、公約数が抽出されたものであるため、演算の煩雑さを大幅に低減されることができる。
【００５６】
総じて、上記実施例のプリディストーションモデルが数式（４）までに簡略されるのは、プリディストーションモデル中の時間インターリービング共役メモリー多項式を簡略したためである。
【００５７】
もし、実の状況には、プリディストーションモデルの計算煩雑さの更なる低減が求められる場合、本発明にかかる実施例は、数式（３）に基づいて時間インターリービングメモリー多項式モデルの部分を簡略することにより実現できる。
【００５８】
簡略する前、まず簡略根拠を説明する。時間インターリービングメモリー多項式中の時間インターリービングアイテムは、レコード長の増加により、その影響がますます小さくなり、即ち、信号のインターリービング部分が、レコード長の増加により対角線を離れる次第、システムへの影響が小さくなるため、計算煩雑さを低減する目的を考慮すると、インターリービングメモリー多項式中の過大なレコード長の時間インターリービングアイテムを省略することにより、演算煩雑さを低減する目的を達成できる。即ち、時間インターリービングアイテムの数を、最大レコード長から、最大レコード長とインターリービング・サンプルの差の最大値にする。よって、本発明にかかる実施例のプリディストーションモデル中のインターリービングメモリー多項式モデル部分zmpcl(n)は以下のように簡略される。
【００５９】
【数１４】
2017509179.tif 000016
つまり、数式（３）及び数式（５）に基づいて、本発明にかかる実施例により提供されるプリディストーションモデルは、最終的に以下のようになる。
【００６０】
【数１５】
2017509179.tif 000017
【００６１】
本発明にかかる実施例の上記実施例によれば、時間インターリービングメモリー多項式中の時間インターリービングアイテムがレコード長の増加に従いその影響が小さくなる次第との従来原則により、時間インターリービングメモリー多項式モデル中のレコード長が大きい時間インターリービングアイテムの一部を省略して、プリディストーションモデルの全体演算煩雑さを低減する目的を達成できる手段を提供する。
【００６２】
よって、上記各実施例の論証及び数式の変形に基づき、出願人は、数式（１）、（４）または（６）のいずれを用いても本発明にかかる実施例の発明目的の達成可能性を論証した。即ち、信号機能を向上する一方、プリディストーションモデルの演算煩雑さを低減する。
【００６３】
上記各実施例は、本発明にかかる実施例により提供されるプリディストーションモデルの機能優れさを証明できるものである。以下、具体な実施例により、本発明にかかる実施例のプリディストーションパラメーターの算出について詳細に説明する。
【００６４】
一般に、プリディストーションパラメーターの算出において、プリディストーションパラメーターを正確に計算するため、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得する。
【００６５】
具体的には、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除する。前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除する。定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号及び第１フィードバック信号の共役信号が前記第２フィードバック信号を形成する。
【００６６】
一般に、下記数式により前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除する。
【００６７】
【数１６】
2017509179.tif 000018
【００６８】
ここで、ｙは第１フィードバック信号を示し、ｕはパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示す。
【００６９】
下記数式により前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除する。
【００７０】
【数１７】
2017509179.tif 000019
【００７１】
ここで、ｙ*は第１フィードバック信号の共役信号を示し、ｕ*はパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号の共役信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示す。
【００７２】
【数１８】
2017509179.tif 000020
【００７３】
好ましくは、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定することは、以下で説明する。
【００７４】
【数１９】
2017509179.tif 000021
【００７５】
そして、前記プリディストーションパラメーターの最小２乗法の関数によりプリディストーションパラメーターを決定する。
プリディストーションモデルがパワーアンプモデルに限りなく近付くために、プリディストーション信号zが第１フィードバック信号ｙと以下の関係を持つとみなすことができる。
【００７６】
【数２０】
2017509179.tif 000022
以上のような関係があるため、本発明にかかる実施例の上記実施例がプリディストーションパラメーターを計算する場合、第１フィードバック信号とプリディストーション信号の上記関係式により算出される。
【００７７】
【数２１】
2017509179.tif 000023
【００７８】
プリディストーションパラメーターの最小２乗法の関数の計算には、マトリックスのインバージョンと関わり、演算が煩雑となり、この際、マトリックス分解を採用すれば、マトリックスのインバージョンを避けることができる。例えば、常用されるマトリックス分解は、ＱＲ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ−ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）分解、ＳＶＤ（Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖａｌｕｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ) 分解などがある。また、ＲＬＳ（ＲＬＳ、Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ)のようなアダプティブ・ＬS アルゴリズムを採用することにより、マトリックスインバージョンを避けることもできる。
【００７９】
以上の説明によれば、本発明にかかる実施例により提供されるプリディストーションモデルは、下記のメリットを有する。
【００８０】
１、本発明にかかる実施例により提供されるＰＶＳモデルは、ＭＰモデルと比較すれば、インターリビングアイテムのモデルが増加され、ＭＰモデル付近のアーキテクチャを用い、モデルの煩雑さを大幅に低減する一方、パワーアンプの主な非線形を反映できる。
【００８１】
２、本発明にかかる実施例により提供されるＰＶＳモデルは、編成することができるモデルに基づき、パワーアンプの実際状況に応じてパワーアンプに対応するパラメーター設定（非線形階数、レコード長和インターリービング・サンプル）をダプティブ的に調整することができ、異なるパワーアンプニーズを満足させることができる。
【００８２】
３、本発明にかかる実施例により提供されるPVSモデル中の各小モデルの共通点により、全体モデルアルゴリズムの煩雑さを簡略し、信号の処理機能を向上させる。
本発明にかかる実施例により提供される一種プリディストーションパラメーター求め方法をさらに理解しやすくするため、図３、図５に示すように、詳細な実施例を提供する。当該実施例に採用される数式（３）はプリディストーションモデルである。
【００８３】
まず、下記実施例に表すアルファベットまたは符号を解釈する。
【数２２】
2017509179.tif 000024
【００８４】
Ｓ２０１において、周期的なフィルタリング処理が開始した後、オリジナル信号は前置補償器に入力する。
【００８５】
Ｓ２０２において、前置補償器前回アップデート後のＬＵＴ表及びプリディストーションモデルに基づきオリジナル信号を処理して、プリディストーション信号を出力する。
（１）、前置補償器は入力されたオリジナル信号の異なる幅値に基づき、前回アップデート後のＬＵＴ表中から対応のプリディストーションパラメーターを抽出する。
（２）、下記数式によりオリジナル信号に対し信号処理を行い、プリディストーション信号を取得する。
【００８６】
【数２３】
2017509179.tif 000025
Ｓ２０３において、プリディストーション信号をデジタル-アナログ変換モジュールによりデジタル信号からアナログ信号に変換する。
【００８７】
Ｓ２０４において、アナログ信号のプリディストーション信号を無線周波送信機によりパワーアンプモジュールに送信してパワーアンプする。
【００８８】
Ｓ２０５において、無線周波受信機によりパワーアンプした第１フィードバック信号を受信する。
【００８９】
Ｓ２０６において、デジタル-アナログコンバーターにより第１フィードバック信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
【００９０】
Ｓ２０７において、デジタル信号に変換された第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得する。
【００９１】
【数２４】
2017509179.tif 000026
【００９２】
Ｓ２０８において、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックスＵ及びプリディストーション信号により形成されたマトリックスＺを、プリディストーションパラメーターｗとして決定する。
【００９３】
【数２５】
2017509179.tif 000027
【００９４】
本実施例において、最小２乗法原理により線形方程式の関数を定めることができ、実際の応用場合、マトリックスのＱＲ分解またはCholesk分解によりマトリックス系数を定める）を決定する。
【００９５】
Ｓ２０９において、決定されたプリディストーションパラメーターを前置補償器に送信してＬＵＴ表をアップデートする。
【００９６】
Ｓ２１０において、前置補償器はアップデート後のＬＵＴ表に基づき、次のオリジナル信号に対しデジタルプリディストーション処理を行う。
【００９７】
本発明にかかる実施例の上記方法と対応して、本発明にかかる実施例は、デジタルプリディストーション処理システムをさらに提供する。図４に示すように、当該システムは、前置補償器１と、パワーアンプ２と、計算器３とを備える。
【００９８】
前記前置補償器１は、周期的なフィルタリング処理が開始した後、入力されたオリジナル信号に対し行プリディストーション処理を行い、パワーアンプへプリディストーション信号出力し、計算器からのプリディストーションパラメーターによりプリディストーションパラメーターインデックス表をアップデートする。
【００９９】
前記パワーアンプ２は、前置補償器から出力されたプリディストーション信号に対し電力増幅を行い、計算器へ第１フィードバック信号を出力する。前記プリディストーション信号は下記のプリディストーションモデルに基づいて取得される。
【０１００】
【数２６】
2017509179.tif 000028
【０１０１】
ここで、z（ｎ）は、時刻ｎに出力したプリディストーション処理された信号を示し、x(ｎ)は時刻ｎに入力したオリジナル信号を示し、ｎはオリジナル信号の入力時刻を示し、ｍはオリジナル信号の記憶時刻を示し、ｗはプリディストーションパラメーターを示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、*は信号の共役を示し、lはインターリービング・サンプルを示し、x(ｎ-ｍ)はオリジナル信号を示し、x*(ｎ-ｍ)はオリジナル信号の共役信号を示す。
【０１０２】
計算器３は、前記プリディストーション信号及び前記第１フィードバック信号を取得し、且つ、前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得し、前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定し、前記決定されたプリディストーションパラメーターを前置補償器へ送信する。
【０１０３】
本発明にかかる実施例の上記実施例において、１種の新型デジタルプリディストーション処理モデルが提案され、前置補償器が本発明にかかる実施例により提出されるモデルをもちいて信号を処理することにより、システム全体の信号処理機能を確保できる一方、計算煩雑さの低減効果も得られる。
【０１０４】
好ましくは、本発明にかかる実施例の上記実施例に基づき、オリジナル信号とオリジナル信号の共役信号二者間の信号ベクター関係により、オリジナル信号で前記プリディストーションモデルにおけるオリジナル信号の共役信号を置き換え、置き換えた後の前記プリディストーションモデルは、下記通りである。
【０１０５】
【数２７】
2017509179.tif 000029
【０１０６】
ここで、exp(-j2θm1+j2θm2)はオリジナル信号とオリジナル信号の共役信号間のベクター関係を示し、θはオリジナル信号の複素数の偏角を示す。
好ましくは、本発明にかかる実施例の上記実施例に基づき、前記プリディストーションパラメーターインデックス表におけるプリディストーションパラメーターとオリジナル信号の信号幅値間の対応関係に基づき、前記置き換えた後の前記プリディストーションモデルを下記数式に示すとおりに変更する。
【０１０７】
【数２８】
2017509179.tif 000030
ここで、ＬＵＴはプリディストーションパラメーターインデックス表を示し、ＬＵＴm（|ｘ（ｎ−ｍ）|）はオリジナル信号の信号幅値|ｘ（ｎ−ｍ）|に対応するＬＵＴ表におけるプリディストーションパラメーターを示す。
【０１０８】
好ましくは、本発明にかかる実施例の上記実施例に基づき、前記計算器が前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除して第２フィードバック信号を取得することは、以下で詳しく説明する。
【０１０９】
◎  前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除する
◎  前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除する
◎  定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号及び第１フィードバック信号の共役信号が前記第２フィードバック信号を形成する。
【０１１０】
好ましくは、本発明にかかる実施例の上記実施例に基づき、前記計算器は下記数式により前記第１フィードバック信号の定格線形ゲインを削除する。
【０１１１】
【数２９】
2017509179.tif 000031
【０１１２】
ここで、ｙは第１フィードバック信号を示し、ｕはパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示す。
【０１１３】
前記計算器は下記数式により前記第１フィードバック信号の共役信号の定格線形ゲインを削除する。
【０１１４】
【数３０】
2017509179.tif 000032
【０１１５】
ここで、ｙ*は第１フィードバック信号の共役信号を示し、ｕ*はパワーアンプ定格線形ゲインが削除された第１フィードバック信号の共役信号を示し、Ｇは定格線形ゲインを示し、ｎは第１フィードバック信号の入力時刻を示し、ｍは第１フィードバック信号の記憶時刻を示し、Ｍはレコード長を示し、Ｑは非線形階数を示し、Ｌはインターリービング・サンプルの最大値を示し、ｑは非線形階数インデックスを示し、ｌはインターリービング・サンプルを示す。
【０１１６】
好ましくは、本発明にかかる実施例の上記実施例に基づき、前記計算器が前記第２フィードバック信号に基づいて形成されたマトリックス及び前記プリディストーション信号に基づいて形成されたマトリックスにより、プリディストーションパラメーターを決定することは、以下で詳細に説明する。
【０１１７】
【数３１】
2017509179.tif 000033
【０１１８】
プリディストーションパラメーターの最小２乗法の関数によりプリディストーションパラメーターを決定する。
【０１１９】
本発明の技術案は多様な通信システムに応用することができる。例えば、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）システム、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）システム、ＷＣＤＭＡ（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ：登録商標）システム、ＧＰＲＳ（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）システム、ＬＴＥ-Ａ（Ａｄｖａｎｃｅｄ ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）システム、ＵＭＴＳ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等に応用できる。
【０１２０】
また、本発明に係る実施例において、ＵＥは、ＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ）、移動端末（Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ＭＴ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ）、携帯（ｈａｎｄｓｅｔ）及び携帯機器（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）を含むが、それに限られない。当該ユーザー設備は、ＲＡＮ（Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＡＮ）を介して１つまたは複数のコアネットワークと通信することができる。例えば、ユーザー設備は、ＭＴ（Ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｐｈｏｎｅとも呼ばれる）、無線通信機能を有するコンピュータなどを含むこともできる。ユーザー設備は、携帯式、ポケット式、手持ち式、コンピュータに内蔵されるかまたは、車載の移動装置であることもできる。
【０１２１】
本発明に係る実施例において、基地局（例えば、接続点）は、ＡＮ（Ａｃｃｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）で無線インターフェースにおいて、１つまたは複数のセクターを介して無線端末と通信する設備であることができる。基地局は、受信した無線フレームとＩＰ組み分けを相互に転換して、無線端末とＡＮの他の部分間のルーターとすることができる。ここで、ＡＮの他の部分は、ＩＰネットワークを含むことができる。基地局は、無線インターフェースに対する属性管理を協調することができる。例えば、基地局は、ＧＳＭ（登録商標）またはＣＤＭＡの基地局（Ｂａｓｅ Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ，ＢＴＳ）であってもよいし、ＷＣＤＭＡの基地局（ＮｏｄｅＢ）であってもよく、ＬＴＥの進化型基地局（ＮｏｄｅＢまたはｅＮＢまたはｅ-ＮｏｄｅＢ，ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｏｄｅ Ｂ）であってもよいが、本発明をそれに限定しない。
【０１２２】
本分野の技術者として、本発明の実施形態が、方法、システム或いはコンピュータプログラム製品を提供できるため、本発明は完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態、またはソフトウェアとハードウェアの両方を結合した実施形態を採用できることがかわるはずである。さらに、本発明は、一つ或いは複数のコンピュータプログラム製品の形式を採用できる。当該製品はコンピュータ使用可能なプログラムコードを含むコンピュータ使用可能な記憶媒体（ディスク記憶装置と光学記憶装置等を含むがそれとは限らない）において実施する。
【０１２３】
以上は本発明の実施形態の方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフロー図および／またはブロック図によって、本発明を記述した。理解すべきことは、コンピュータプログラム指令によって、フロー図および／またはブロック図における各フローおよび／またはブロックと、フロー図および／またはブロック図におけるフローおよび／またはブロックの結合を実現できる。プロセッサはこれらのコンピュータプログラム指令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組込み式処理装置、或いは他のプログラム可能なデータ処理装置設備の処理装置器に提供でき、コンピュータ或いは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサは、これらのコンピュータプログラム指令を実行し、フロー図における一つ或いは複数のフローおよび／またはブロック図における一つ或いは複数のブロックに指定する機能を実現する。  
【０１２４】
これらのコンピュータプログラム指令は又、コンピュータ或いは他のプログラム可能なデータ処理装置を特定方式で動作させるコンピュータ読取記憶装置に記憶できる。これによって、指令を含む装置は当該コンピュータ読取記憶装置内の指令を実行でき、フロー図における一つ或いは複数のフローおよび／またはブロック図における一つ或いは複数のブロックに指定する機能を実現する。
【０１２５】
これらコンピュータプログラム指令はさらに、コンピュータ或いは他のプログラム可能なデータ処理装置設備に実装もできる。コンピュータプログラム指令が実装されたコンピュータ或いは他のプログラム可能設備は、一連の操作ステップを実行することによって、関連の処理を実現し、コンピュータ或いは他のプログラム可能な設備において実行される指令によって、フロー図における一つ或いは複数のフローおよび／またはブロック図における一つ或いは複数のブロックに指定する機能を実現する。  
【０１２６】
上述した実施形態に記述された技術的な解決手段を改造し、或いはその中の一部の技術要素を置換することもできる。そのような、改造と置換は本発明の各実施形態の技術の範囲から逸脱するとは見なされない。
【０１２７】
無論、当業者によって、上述した実施形態に記述された技術的な解決手段を改造し、或いはその中の一部の技術要素を置換することもできる。そのような、改造と置換は本発明の各実施形態の技術の範囲から逸脱するとは見なされない。そのような改造と置換は、すべて本発明の請求の範囲に属する。
【０１２８】
本出願は、２０１３年１２月２６日に中国特許局に提出し、出願番号が２０１３１０７４１０６７.６であり、発明名称が「デジタルプリディストーションパラメーターの求め方法及びプリディストーションシステム」との中国特許出願を基礎とする優先権を主張し、その開示の総てをここに取り込む。
【図１】
2017509179.tif 000046
【図２】
2017509179.tif 000047
【図３】
2017509179.tif 000048
【図４】
2017509179.tif 000049
【図５】
2017509179.tif 000050
【国際調査報告】
2017509179.tif 000051
2017509179.tif 000052
2017509179.tif 000053
2017509179.tif 000054