(57)【要約】本発明のデジタルプリディストーションデータ処理装置は、異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集されたフォワードデータとフィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度が悪いと確定する場合、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを整列するＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールと、整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行うＤＳＰ算出モジュールと、エラーベクトルが高いと確定した場合、現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集し前処理するＤＰＤ前処理モジュールとを含む。
2016500221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと確定した場合、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列してデジタル信号処理（ＤＳＰ）算出モジュールに送信するように構成されるフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）３次相互変調スペクトル検出モジュールと、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、エラーベクトルが高いと確定した場合、デジタルプリディストーション（ＤＰＤ）前処理モジュールをトリガするように構成されるＤＳＰ算出モジュールと、
現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集して前処理してＤＰＤ算出を行うように構成されるＤＰＤ前処理モジュールとを含むことを特徴とする
デジタルプリディストーションデータ処理装置。
【請求項２】
前記ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行い、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算して、予め設定された閾値と比較し、予め設定された閾値を超えると、前記ＤＳＰ算出モジュールをトリガするように構成され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データ処理装置。
【請求項３】
前記予め設定された閾値は、４０-６０デシベル（ｄｂ）であることを特徴とする
請求項２に記載のデジタルプリディストーションデータ処理装置。
【請求項４】
前記ＤＳＰ算出モジュールは、整列されたフォワードデータとフィードバックデータを受信し、上記の２つのデータに対してエラーベクトルを算出し、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、前記ＤＰＤ前処理モジュールをトリガするように構成され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データ処理装置。
【請求項５】
前記ＤＰＤ前処理モジュールは、予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、そして現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置を取得し、その後非整数遅延を正確に整列し、現在のフォワードデータをこの前のＮ倍に補間し、そしてその中の一定の数量のフォワードデータを取り、現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、現在のフォワードデータを高レートで現在のフィードバックデータと正確に整列して、その後現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、ＤＰＤ算出を行い、
Ｎが正の整数であるように構成されることを特徴とする
請求項１〜４のいずれか１項に記載のデジタルプリディストーションデータ処理装置。
【請求項６】
デジタルプリディストーションデータ処理方法であって、
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと確定した場合、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列するステップと、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、エラーベクトルが高いと確定した場合、現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集し、収集された前記データを前処理してデジタルプリディストーション（ＤＰＤ）算出を行うステップとを含むことを特徴とする
デジタルプリディストーションデータ処理方法。
【請求項７】
前記選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断することは、
選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行い、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算し、予め設定された閾値と比較して、予め設定された閾値を超えると、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度が悪いと確定することを含むことを特徴とする
請求項６に記載のデジタルプリディストーションデータ処理方法。
【請求項８】
前記予め設定された閾値は、４０-６０デシベル（ｄｂ）であ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データ処理方法。
【請求項９】
前記エラーベクトルが高いと確定することは、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、エラーベクトルが高いと確定することを含むことを特徴とする
請求項６に記載のデジタルプリディストーションデータ処理方法。
【請求項１０】
現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集して前処理することは、
予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、
現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、
その後現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置を取得し、
その後非整数遅延を正確に整列し、
現在のフォワードデータをこの前のＮ倍に補間し、その中の一定の数量のポイントを取り、
現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、
現在のフォワードデータを高レートで前記フィードバックデータと正確に整列し、
現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、
Ｎが正の整数であることを含むことを特徴とする
請求項６〜９いずれか１項に記載のデジタルプリディストーションデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術分野に関し、特にデジタルプリディストーションデータ処理方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
第三世代デジタル通信（３Ｇ：３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、第四世代デジタル通信（４Ｇ：４ｔｈ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）基地局において信号電力の向上に伴い、基地局電力増幅の非線形現象が明らかになり、電力増幅の線形指標に大きな課題をもたらし、ハードウェア電力増幅に対する圧力を軽減するために、デジタルプリディストーション（ＤＰＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｅ−Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）アルゴリズムが現れ、即ち電力増幅に入る前に、デジタル領域に元の信号に対してプリディストーション操作を行い、ＤＰＤ処理方法は、図１に示される。３Ｇ／４Ｇ技術の発展に伴い、デジタル中間周波数／ベースバンドにプリディストーション操作を行うことが一般的な傾向である。中間周波数／ベースバンドにプリディストーションを行う技術は、多く、多項式歪み、ルックアップテーブルなどであり、これはプリディストーション係数をフォワードアプリケーションにおいて分類するものであり、データに対する利用から分類すれば、フィードバック反復ＤＰＤ構造、フォワード反復ＤＰＤ脱構築を含むことができる。どの分類も、どの脱構築もフォワードデータ、フィードバックデータ収集の問題に関する。なぜなら、この２つのデータの収集および選別が有効できなく、即ち収集されたデータが最近期間の全体的なデータ特性または電力増幅特性を代表できないと、算出された電力増幅正／逆モデルも非常に不正確になるからである。しかし、収集されたフォワードデータ、フィードバックデータに対する従来のデジタルプリディストーション算出精度は、さらに向上される必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の分析を鑑みて、本発明の実施形態は、収集されたフォワードデータ、フィードバックデータに対するデジタルプリディストーション算出精度をさらに向上させるように、デジタルプリディストーションデータ処理方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の実施形態の目的は、主に以下の技術的解決法により実現される。
【０００５】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理装置は、
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと確定した場合、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列してデジタル信号処理（ＤＳＰ）算出モジュールに送信するように構成されるフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡＦｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）３次相互変調スペクトル検出モジュールと、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、エラーベクトルが高いと確定した場合、デジタルプリディストーション（ＤＰＤ）前処理モジュールをトリガするように構成されるデジタル信号処理（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）算出モジュールと、
現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集して前処理してＤＰＤ算出を行うように構成されるＤＰＤ前処理モジュールとを含む。
【０００６】
上記の技術的解決法において、前記ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行い、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算して、予め設定された閾値と比較し、予め設定された閾値を超えると、前記ＤＳＰ算出モジュールをトリガするように構成される。
【０００７】
上記の技術的解決法において、前記予め設定された閾値は、４０-６０デシベル（ｄｂ：ｄｅｃｉｂｅｌ）である。
【０００８】
上記の技術的解決法において、前記ＤＳＰ算出モジュールは、整列されたフォワードデータとフィードバックデータを受信し、上記の２つのデータに対してエラーベクトルを算出し、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、前記ＤＰＤ前処理モジュールをトリガするように構成される。
【０００９】
上記の技術的解決法において、前記ＤＰＤ前処理モジュールは、予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、そして現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置を取得し、その後非整数遅延を正確に整列し、現在のフォワードデータをこの前のＮ倍に補間し、そしてその中の一定の数量のフォワードデータを取り、現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、現在のフォワードデータを高レートで現在のフィードバックデータと正確に整列して、その後現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、ＤＰＤ算出を行い、Ｎが正の整数であるように構成される。
【００１０】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法は、
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと確定した場合、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列するステップと、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、エラーベクトルが高いと確定した場合、現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集し、収集された前記データを前処理してデジタルプリディストーション（ＤＰＤ）算出を行うステップとを含む。
【００１１】
上記の技術的解決法において、前記選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断することは、
選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行い、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算し、予め設定された閾値と比較して、予め設定された閾値を超えると、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度が悪いと確定することを含む。
【００１２】
上記の技術的解決法において、前記予め設定された閾値は、４０-６０ｄｂである。
【００１３】
上記の技術的解決法において、前記エラーベクトルが高いと確定することは、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、エラーベクトルが高いと確定することを含む。
【００１４】
上記の技術的解決法において、前記ＤＰＤ前処理モジュールが現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集して前処理することは、
前記ＤＰＤ前処理モジュールが予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、
現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、
その後現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置を取得し、
その後非整数遅延を正確に整列し、
現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、
現在のフォワードデータを高レートで前記フィードバックデータと正確に整列し、
現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、
Ｎが正の整数であることを含む。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の実施形態の有益な効果は、以下の通りである。
【００１６】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法において、３次相互変調スペクトル成分検出とエラーベクトル算出の２ラウンドの効果的な算出により、旧いプリディストーション係数がまだ良く動作する時に新しいラウンドのＤＰＤ算出を行うことではなく、データ収集プロセスが新しいラウンドのＤＰＤ算出を必要とする時点に発生することが確保され、それによって収集されたデータが現在の時点における全体のデータ特性をさらに反映できる。
【００１７】
本発明の実施形態の他の特徴と利点は、後続の明細書に記載され、且つ、一部が説明から明らかになり、または本発明を実施することにより理解される。本発明の実施形態の目的と他の利点は、書かれた説明書、特許請求の範囲、及び図面において特に指摘される構造により実現されて取得されることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】従来技術におけるＤＰＤ処理方法のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係るＤＰＤ処理方法のプロセスを示す図である。
【図３】本発明の実施形態１に係るＤＰＤ処理装置の構成構造を示す図である。
【図４】本発明の実施形態２に係るＤＰＤ処理方法のプロセスを示す図である。
【図５】本発明の実施形態３に係るＤＰＤ処理装置の構成構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の好ましい実施形態を具体的に説明し、その中、図面が本出願の一部を構成し、そして本実施形態と一緒に本発明の原理を説明することに用いられる。
【００２０】
本発明の実施形態にはＦＰＧＡ、ＤＰＤとＤＳＰが含まれる。
【００２１】
実施形態１
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法について、図２を参照してくだい。本発明の実施形態は、具体的に図３に示すように、図１に示す従来の全体ループＤＰＤ枠組み図において、フィードバック型アナログ-デジタル変換器（ＡＤＣ：Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）と、ミキシング、フィルタリング、抽出処理のモジュールとの中間にＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールを増加し、そして複素ゲイン調整とＤＰＤ算出エンジンとの間にＤＳＰ算出モジュールを増加する。
【００２２】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法は、以下のステップを含む。
【００２３】
Ｓ１０１において、ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集されたフォワードデータとフィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行う。
【００２４】
Ｓ１０２において、ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと、Ｓ１０３に移行する。
【００２５】
Ｓ１０３において、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列する。
【００２６】
当該ステップにおいて、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを処理する技術は、従来技術であるので、本発明の実施形態は、ここで当該処理方法を更に説明しない。
【００２７】
Ｓ１０４において、ＤＳＰ算出モジュールは、整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行う。
【００２８】
Ｓ１０５において、ＤＳＰ算出モジュールは、エラーベクトルが高いかどうかを判断し、エラーベクトルが高い場合、Ｓ１０６に移行する。
【００２９】
Ｓ１０６において、ＤＰＤ前処理モジュールは、現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集し、収集された前記データを前処理する。
【００３０】
Ｓ１０７において、前処理後のデータに対してＤＰＤ算出を行う。
【００３１】
ここで、上記の前処理後のデータに対してＤＰＤ算出を行うことは、従来技術であるので、説明を省略する。
【００３２】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法において、３次相互変調スペクトル成分検出とエラーベクトル算出の２ラウンドの効果的な算出により、旧いプリディストーション係数がまだ良く動作する時に新しいラウンドのＤＰＤ算出を行うことではなく、データ収集プロセスが新しいラウンドのＤＰＤ算出を必要とする時点に発生することが確保され、それによって収集されたデータが現在の時点における全体のデータ特性をさらに反映できる。
【００３３】
実施形態２
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法について、図４を参照してください。当該方法は、
ベースバンド信号が波高因子減衰（ＣＦＲ：Ｃｒｅｓｔ  Ｆａｃｔｏｒ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）ピークキャンセルと２倍抽出型フィルタＨＢ  ２により減速した後、フォワードＤＰＤに入ってプリディストーション処理を行われ、デジタル−アナログ変換器（ＤＡＣ：Ｄｉｇｉｔａｌ  ｔｏ  Ａｎａｌｏｇ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によりアナログ信号になり、アナログ信号が小信号リンクにより電力増幅された後、結合装置により小さな部分の非線形電力増幅信号を取得してフィードバック型ＡＤＣに入力し、次に以下の処理ステップを行い、具体的に図３と図４に示されることを含む。
【００３４】
Ｓ２０１において、ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集されたフォワードデータとフィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行って、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算する。
【００３５】
Ｓ２０２において、ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュールは、加算されたすべての直流データの電力が予め設定された閾値を超えるかどうかを判断し、予め設定された閾値を超える場合、Ｓ２０３に移行する。
【００３６】
ここで、本発明の実施形態における前記予め設定された閾値が４０-６０ｄｂであり、当然、本分野の当業者は、実際の需要に応じて予め設定された閾値に対して他の任意の設定を行うこともできる。
【００３７】
Ｓ２０３において、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列して前記ＤＳＰ算出モジュールに送信する。
【００３８】
当該ステップにおいて、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを処理する技術は従来技術であるので、本発明の実施形態は、ここで当該処理をさらに説明しない。
【００３９】
Ｓ２０４において、ＤＳＰ算出モジュールは、整列されたフォワードデータとフィードバックデータを受信し、上記の２つのデータに対してエラーベクトル算出を行う。
【００４０】
Ｓ２０５において、算出されたエラーベクトルが４-５より高いかどうかを判断し、エラーベクトルが４-５より高い場合、Ｓ２０６に移行する。
【００４１】
本発明の実施形態において、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、エラーベクトルが高いと確定し、本分野の当業者は実際の需要に応じて他の任意の設定を行うこともできる。
【００４２】
Ｓ２０６において、前記ＤＰＤ前処理モジュールは、予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、その後現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置インデックスを取得し、そして非整数遅延を正確に整列し、現在のフォワードデータをこの前のＮ倍に補間し、その中の一定の数量のフォワードデータを取り、相関ピークが最大である位置の前後に相対的にスライドし、相関ピークが最大である位置を検索し、現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、現在のフォワードデータを高レートで前記フィードバックデータと正確に整列し、現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、
ここで、Ｎが正の整数である。
【００４３】
Ｓ２０７において、前処理後のデータに対してＤＰＤ算出を行う。
【００４４】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法において、３次相互変調スペクトル成分検出とエラーベクトル算出の２ラウンドの算出により、旧いプリディストーション係数がまだ良く動作する時に新しいラウンドのＤＰＤ算出を行うことではなく、データ収集プロセスが新しいラウンドのＤＰＤ算出を必要とする時点に発生することが確保され、且つ本発明の実施形態がフィードバックデータではなく、フォワードデータに対して補間および抽出を行うので、ＤＰＤ算出結果がより正確となる。
【００４５】
実施形態３
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理装置は、図５を参照して、
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集されたフォワードデータとフィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフォワードデータとフィードバックデータを周波数、時間領域および複素ゲインにおいて整列してＤＳＰ算出モジュールに送信し、選別されたフィードバックデータに対して３次相互変調スペクトル成分検出を行い、デジタルプリディストーションと電力増幅非線形のフィッティング程度を判断し、フィッティング程度が悪いと確定した場合、ＤＳＰ算出モジュールをトリガするように構成されるＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュール５１と、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータに対してエラーベクトル算出を行い、エラーベクトルが高いと確定した場合、ＤＰＤ前処理モジュールをトリガするように構成されるＤＳＰ算出モジュール５２と、
現在のフォワードデータとフィードバックデータを収集して前処理してＤＰＤ算出エンジン５０をトリガしてＤＰＤ算出を行うように構成されるＤＰＤ前処理モジュール５３とを含む。
【００４６】
ここで、前記ＤＰＤ算出エンジン５０が前処理後のフォワードデータとフィードバックデータに対してＤＰＤ算出を行うプロセスは、当業者が周知の技術であり、ここで説明は、省略する。
【００４７】
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理装置は、３次相互変調スペクトル成分検出とエラーベクトル算出の２ラウンドの算出により、旧いプリディストーション係数がまだ良く動作する前提で新しいラウンドのＤＰＤ算出を行うことではなく、データ収集プロセスが新しいラウンドのＤＰＤ算出を必要とする時点に発生することが確保され、且つ収集されたデータが現在の時点における全体のデータ特性をさらに反映できる。
【００４８】
実施形態４
本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理装置は、
異なる電力レベルと異なるチャネルのデータをポーリングし、データの電力と優先順位が最大に達したデータがある場合、フォワードデータとフィードバックデータを事前に収集し、事前に収集された前記フォワードデータと前記フィードバックデータに対してピーク選別を行い、選別されたフィードバックデータに対して周波数掃引を行い、予め設定された数量の周波数ポイントデータを取り、取られた周波数ポイントデータを順次直流データにミキシングし、そしてそれぞれミキシングされた各直流データに対して積分による和を算出してその電力を取得し、すべての直流データの電力を加算して、予め設定された閾値と比較し、予め設定された閾値を超えると、ＤＳＰ算出モジュールをトリガするように構成され、前記予め設定された閾値が４０-６０ｄｂであるＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュール５１と、
整列されたフォワードデータとフィードバックデータを受信し、上記の２つのデータに対してエラーベクトル算出を行い、算出されたエラーベクトルが４-５より高い場合、ＤＰＤ前処理モジュールをトリガするように構成されるＤＳＰ算出モジュール５２と、
予め設定された数量の現在のフォワードデータとフィードバックデータを同期に収集し、現在のフィードバックデータに対して周波数変換、速度変更を行い、現在のフォワードデータとフィードバックデータを粗い相関演算し、相関ピークが最大である位置インデックスを取得し、そして非整数遅延を正確に整列し、現在のフォワードデータをこの前のＮ倍に補間し、その中の一定の数量のフォワードデータを取得し、相関ピークが最大である位置の前後に相対的にスライドし、相関ピークが最大である位置を検索し、現在のフォワードデータを前記相関ピークが最大である位置にスライドさせ、現在のフォワードデータを高レートで前記フィードバックデータと正確に整列し、現在のフォワードデータをＮ倍で抽出し、元の信号レートに変換し、ＤＰＤ算出エンジン５０をトリガしてＤＰＤ算出を行うように構成されるＤＰＤ前処理モジュール５３と、を含む。
【００４９】
実際の応用において、前記ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュール５１は、ＦＰＧＡにより実現され、前記ＤＳＰ算出モジュール５２は、ＤＳＰにより実現され、前記ＤＰＤ前処理モジュール５３は、中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、またはＤＳＰ、またはＦＰＧＡなどにより実現され、前記ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュール５１、前記ＤＳＰ算出モジュール５２、前記ＤＰＤ前処理モジュール５３は、プリディストーションプロセッサまたはプリディストーションサーバーに内蔵されることができ、前記プリディストーションプロセッサまたはプリディストーションサーバーは、基地局に内蔵されることができる。
【００５０】
上述したように、本発明の実施形態に係るデジタルプリディストーションデータ処理方法および装置において、３次相互変調スペクトル成分検出とエラーベクトル算出の２ラウンドの算出により、旧いプリディストーション係数がまだ良く動作する時に新しいラウンドのＤＰＤ算出を行うことではなく、データ収集プロセスが新しいラウンドのＤＰＤ算出を必要とする時点に発生することが確保され、且つ本発明の実施形態がフィードバックデータではなく、フォワードデータに対して補間および抽出を行うので、ＤＰＤ算出結果がより正確となる。
【００５１】
以上は、本発明の好ましい具体的な実施形態に過ぎなく、本発明の保護範囲がこれに限られず、本分野に精通するいかなる当業者が本発明に記載の技術範囲内で容易に考えることができる変化または切り替えは、すべて本発明の保護範囲に含まれるべきである。したがって、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲の保護範囲を基準にする。
【符号の説明】
【００５２】
５０・・・ＤＰＤ算出エンジン、５１・・・ＦＰＧＡ３次相互変調スペクトル検出モジュール、５２・・・ＤＳＰ算出モジュール、５３・・・ＤＰＤ前処理モジュール。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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