(57)【要約】【課題】  限られたリソース、特に、メモリリソースが制限されているＦＰＧＡアプリケーションのような様々なコンピューティング環境において、低コスト、低電力、小型化、効率的配置によく適合した実装であり、最小二乗推定処理を新規に実装した高性能ＲＦ電力増幅器に関連した極めて非線形な歪みをモデル化するデジタル・前置補償システムを提供する。【解決手段】  信号振幅に基づいて選択された係数のサブセットから線形補間によって係数の少なくとも１つの参照テーブルを含む、前置補償設備を介して信号を処理することによって、無線周波増幅器に入力するための信号の歪み調整を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号振幅に基づいて選択された係数のサブセットから線形補間によって係数の少なくとも１つの参照テーブルを含む、前置補償設備を介して信号を処理することによって、無線周波増幅器に入力するための信号の歪み調整を含む方法。
【請求項２】
前記前置補償設備は、係数が少なくとも１つの参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記歪み調整が、複数の信号の時間遅延サンプルをそれぞれ、複数の時間遅延結果を生成する参照テーブルに適用され、複数の時間遅延結果を合計することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくともいくつかの係数が、前記増幅器の時変非線形特性の最小二乗最適化モデルを用いて決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
少なくともいくつかの係数が、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記係数が、係数のサブセットから断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
動的調整参照テーブルに基づいた非線形デジタル前置補償設備を用いることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
歪み調整が、増幅器振幅非線形性の補正を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
歪み調整が、増幅器位相非線形性の補正を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
増幅器の非線形特性をサンプリングすることによって得られた係数のサブセットから計算された係数の複数の参照テーブルを含む、前置補償設備を介して信号を処理することによって、無線周波増幅器に入力するための信号の歪み調整を含む方法。
【請求項１１】
係数の好ましいサブセットが、前記増幅器に入力される信号振幅に基づいて決定されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数の参照テーブルのそれぞれにおける前記係数が、相互依存的に計算されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記前置補償設備は、係数が複数の参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
歪み調整が、複数の時間遅延結果を生成する複数の参照テーブルの対応した一つに、信号の複数の時間遅延サンプルをそれぞれ適用し、複数の時間遅延結果を合計すること特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
少なくともいくつかの係数が、前記増幅器の時変非線形特性の最小二乗最適化モデルを用いて決定されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
２番目の時間遅延サンプルが、少なくとも２つのサンプル時間による、時間遅延サンプルの最初の一つから遅れていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
少なくともいくつかの係数が、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記係数が、係数のサブセットから断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記前置補償設備が、非線形特性を前記信号に取り入れることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項２０】
歪み調整が、増幅器振幅非線形性を補正することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項２１】
歪み調整が、増幅器位相非線形性を補正することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項２２】
信号振幅に基づいて選択されたサンプル係数のサブセットから線形補間された係数に基づく増幅器非線形特性を補償するデジタル前置補償される無線周波信号を増幅することを含む方法。
【請求項２３】
前記信号が、係数を含む少なくとも一つの参照テーブルを拭くんだ前置補償設備を用いてデジタル的に前置補償することを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記前置補償設備は、係数が少なくとも１つの参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記前置補償設備が、非線形特性を信号に取り入れることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記信号が、複数の信号の時間遅延サンプルをそれぞれ、複数の時間遅延結果を生成する参照テーブルに適用され、複数の時間遅延効果を合計することを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
少なくともいくつかの係数が、時変増幅器非線形特性の最小二乗最適化モデルを用いて決定されることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
少なくともいくつかの係数が、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記係数が、係数のサブセットから断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
増幅器非線形特性が、増幅器振幅非線形性を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３１】
増幅器非線形特性が、増幅器位相非線形性を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項３２】
増幅器非線形性の逆モデルを提供する補間に適したフィルタ係数のサブセットを生成する、複素行列方程式を形成する複数の振幅微分増幅器サンプルを用いた無線周波数増幅非線形性をデジタル的に推定することを含む方法。
【請求項３３】
前記増幅器サンプルが、入力信号及び出力信号のサンプルを含むことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
少なくともいくつかの係数が、時変増幅器非線形特性の最小二乗最適化モデルによることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
少なくともいくつかの係数が、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３６】
前記モデルが、係数のサブセットから断片的に線形補間された係数を含むことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３８】
前記モデルが、増幅器振幅非線形性を補正するように構成されていることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記モデルが、増幅器位相非線形性を補正するように構成されていることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記モデルの行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項４１】
増幅器非線形性の逆モデルを提供する補間に適したフィルタ係数のサブセットを生成する、複素行列方程式を形成する複数の時間微分増幅器サンプルを用いた無線周波数増幅非線形性をデジタル的に推定することを含む方法。
【請求項４２】
前記増幅器サンプルが、入力信号及び出力信号のサンプルを含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
少なくともいくつかの係数が、時変増幅器非線形特性の最小二乗最適化モデルによることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
少なくともいくつかの係数が、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４５】
前記モデルが、係数のサブセットから断片的に線形補間された係数を含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４６】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４７】
前記モデルが、増幅器振幅非線形性を補正するように構成されていることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４８】
前記モデルが、増幅器位相非線形性を補正するように構成されていることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４９】
前記モデルの行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項５０】
異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られた係数のサブセットから線形補間された係数に基づくリアルタイム補正信号前置補償を用いて無線通信信号を線形伝播することを含む方法。
【請求項５１】
前記前置補償は、時変増幅器非線形特性の最小二乗最適化モデルによることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
線形伝播は、無線通信信号の線形増幅を含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
無線通信信号のための平均電力比要件のピークがゼロ以上であることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
前記平均電力比要件のピークが１０ｄＢ以上であることを特徴とする請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記係数のサブセットが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５６】
前記係数が、係数のサブセットから断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５７】
前記増幅器歪み値が、増幅器電力非線形性を示すことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５８】
前記増幅器歪み値が、増幅器位相非線形性を示すことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
【請求項５９】
増幅器歪み補正信号を生成する異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られる歪み係数をデジタル的に適用することによって無線規格適合信号を生成し、
補正された信号を、無線周波数信号に変換し、
補正された信号を増幅することを含む方法。
【請求項６０】
歪み補正係数の適用が、係数を含んだ少なくとも１つの参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを有する入力無線通信信号を処理することを含むことを特徴とする請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記複素ＦＩＲフィルタが、時変無線周波数増幅器非線形特性の最小二乗最適化モデルを実装することを特徴とする請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
無線規格適合信号が、ＷＣＤＭＡ、ＩＳ−９５、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｄ、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｅ、ＬＴＥ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ−ＥＤＧＥを含むリストから選択された１つ以上の規格の線形要件を満たすことを特徴とする請求項５９に記載の方法。
【請求項６３】
前記歪み補正係数が、断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
増幅器歪み値が、増幅器振幅非線形性を含むことを特徴とする請求項６２に記載の方法。
【請求項６５】
増幅器歪み値が、増幅器位相非線形性を含むことを特徴とする請求項６２に記載の方法。
【請求項６６】
少なくとも１つの無線規格線形要件を満たす無線信号を生成するための増幅器出力のサンプルから得られる時変非線形特性の最小二乗最適化モデルに基づく係数のサブセットから線形補間された係数に基づいた増幅器の入力信号に歪みを取り入れる前置補償器を含む方法。
【請求項６７】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記前置補償器が、係数を含む少なくとも１つの参照テーブルを含んだ非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記生成された無線信号が、ＷＣＤＭＡ、ＩＳ−９５、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｄ、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｅ、ＬＴＥ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ−ＥＤＧＥを含むリストから選択された１つ以上の規格の線形要件を満たすことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】
前記係数が、断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項７１】
前記非線形特性が、増幅器振幅非線形性を含むことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項７２】
前記非線形特性が、増幅器位相非線形性を含むことを特徴とする請求項６６に記載の方法。
【請求項７３】
複数の無線携帯端末において、容易に通信するための複数の線形信号増幅器を含むシステムであって、
信号振幅に基づく係数のサブセットから線形補間された係数に基づいた増幅器前置補償を用いた複数の携帯端末において、複数の増幅器のそれぞれが、無線信号を伝播させることを特徴とするシステム。
【請求項７４】
前記係数が、断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項７３に記載のシステム。
【請求項７５】
前記増幅器前置補償が、増幅器電力非線形性を補正することを特徴とする請求項７３に記載のシステム。
【請求項７６】
前記増幅器前置補償が、増幅器位相非線形性を補正することを特徴とする請求項７３に記載のシステム。
【請求項７７】
複数の無線携帯端末において、容易に通信するための複数の線形信号増幅器を含むシステムであって、
複数の振幅微分増幅器サンプルから形成される複素行列方程式から得られる増幅器非線形性のモデルを用いた複数の携帯端末において、複数の増幅器がそれぞれ無線信号を伝播させることを特徴とするシステム。
【請求項７８】
前記複素行列方程式が、補間に適したフィルタ係数のサブセットを生成することを特徴とする請求項７７に記載のシステム。
【請求項７９】
前記係数が、断片的に線形補間されたものであることを特徴とする請求項７８に記載のシステム。
【請求項８０】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項７７に記載のシステム。
【請求項８１】
前記増幅器非線形性のモデルが、増幅器電力非線形性を含むことを特徴とする請求項７７に記載のシステム。
【請求項８２】
前記増幅器非線形性のモデルが、増幅器位相非線形性を含むことを特徴とする請求項７７に記載のシステム。
【請求項８３】
前記モデルの行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列によって構成されていることを特徴とする請求項７７に記載のシステム。
【請求項８４】
複数の無線携帯端末において、容易に通信するための複数の線形信号増幅器を含むシステムであって、
信号振幅に基づく係数のサブセットから計算された複数の係数を用いた複数の携帯端末において、複数の増幅器のそれぞれが、無線信号を伝播させることを特徴とするシステム。
【請求項８５】
前記複数の線形信号増幅器が、複数の増幅器の少なくとも１つによって取り入れられた歪みを補正するための無線信号を前置補償する複数の係数に基づく非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことを特徴とする請求項８４に記載のシステム。
【請求項８６】
前記複数の係数が、複数の参照テーブルに含まれていることを特徴とする請求項８５に記載のシステム。
【請求項８７】
前記係数が、増幅器の時変非線形特性の最小二乗最適化モデルを用いて決定されることを特徴とする請求項８４に記載のシステム。
【請求項８８】
増幅器出力のサンプルから得られる時変非線形特性の最小二乗最適化モデルに基づく係数のサブセットから線形補間された係数に基づいた増幅器の入力信号に、歪みを取り入れるための前置補償器を含むシステム。
【請求項８９】
増幅器に関連した信号サンプルをデジタル的にキャプチャーするためのキャプチャー設備と、
歪み補償モデルを定義する係数のサブセットを生成する複素行列方程式を形成する振幅微分グループに、デジタル的にキャプチャーされた信号サンプルの一部をわけることによって、増幅器非線形性を推定するための推定設備と、
前記歪み補償モデルに基づく増幅器の入力信号に非線形性を取り入れるための前置補償器設備と、を含むシステム。
【請求項９０】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９１】
前記信号サンプルが、入力信号サンプル、前置補償器出力サンプル、増幅器出力サンプルのうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９２】
少なくともいくつかの係数が、最小二乗最適化されていることを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９３】
前記歪み補償モデルが、係数のサブセットから補間された係数を含む少なくとも１つの参照テーブルを統合することを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９４】
前記歪み補償モデルが、線形補間係数の簡易モデルの最小二乗推定を含むことを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９５】
前記モデルの行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項８９に記載のシステム。
【請求項９６】
複数の変調器出力サンプルから形成される複素行列方程式から得られる歪み補正係数を用いる寄生歪み補正設備を用いてＲＦ変調信号にダイレクト・ベースバンドを処理することを含む方法。
【請求項９７】
前記複数の変調器出力サンプルが、実部と虚部を含むことを特徴とする請求項９６に記載の方法。
【請求項９８】
前記係数が、寄生歪み補正関数のために使われることを特徴とする請求項９６に記載の方法。
【請求項９９】
前記歪み補正関数が、乗算、相互乗算、加算を含むことを特徴とする請求項９６に記載の方法。
【請求項１００】
歪み補正係数が、最小二乗最適化されていることを特徴とする請求項９６に記載の方法。
【請求項１０１】
前記行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項９６に記載の方法。
【請求項１０２】
信号振幅に基づく係数のサブセットから計算される係数の複数の参照テーブルを含む前置補償設備を介して信号を処理することによって、無線周波数増幅のため信号を歪み調整することと、
複数の増幅器信号サンプルから形成される複素行列方程式から得られる歪み補正係数を用いる寄生歪み補正設備で歪み調整信号を処理することを含む方法。
【請求項１０３】
前記増幅器信号サンプルが、寄生歪み補正信号サンプルと、増幅器出力信号及び歪み調整信号サンプルのいずれかとを含むことを特徴とする請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０４】
前記行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０５】
２つの信号の調整の精度を決定する増幅器歪み調整設備のキャプチャー・ブロックによってキャプチャーされた２つの信号の時間変化を計算し、
もう片方に対する変化が最小となる２つの信号の少なくとも１つをデジタル的にタイムシフトすること含む方法。
【請求項１０６】
デジタル的なタイムシフトが、前記２つの信号の補間バージョンをデジタル的にタイムシフトすることを含む請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０７】
サブセットピーク値をそれぞれ含んだ複数のサブセットを含む、増幅器非線形性を補償するデジタル前置補償のモデルを推定する増幅器出力サンプルのセットを提供し、
サンプルが前記セットのピーク値よりも大きいピーク値を含む場合に、増幅器出力サンプルの新たなサブセットをデジタル的にキャプチャーし、
前記新たなサブセットによって１つのサブセットを置き換えるように決定するプロセッサを用い、
決定されたサブセットを前記新たなサブセットに置き換えることを含む方法。
【請求項１０８】
増幅器歪み補正係数のセットを取り、
アップデートする係数の部分を決定し、
増幅器非線形性の逆モデルを提供する補間に適したフィルタ係数のサブセットを生成する複素行列方程式を用いてアップデートするための係数を生成し、
前記係数の部分をアップデートすることを含む方法。
【請求項１０９】
前記アップデートする係数の部分の決定が、前記モデルを介して処理する信号の振幅に依存することを特徴とする請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】
前記アップデートする係数の部分の決定が、前記入力信号の振幅に基づく入力信号を歪み補正するのに適した係数の存在に依存することを特徴とする請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１１】
前記係数の部分のアップデートが、前記部分を生成するフィルタ係数のサブセットを線形補間し、増幅器歪み補正係数のセットを含む参照テーブルの部分を蓄積することを含む請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１２】
前記モデルが、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことを特徴とする請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１３】
前記モデルの行列が、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成されていることを特徴とする請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１４】
モデルに入力する信号と、モデルから出力される信号との相違を決定することによって歪み調整モデルの精度の利点を生成するプロセッサを用いることを含む方法であって、
前記歪み調整モデルが、無線周波数信号を歪み調整するための前置補償設備によって用いられ、
前記精度の利点に基づくモデルの部分を最適化することを特徴とする方法。
【請求項１１５】
最適化が、少なくとも１つの参照テーブルの部分をアップデートすることを含む請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
候補歪み調整モデルの精度の利点を計算するプロセッサを用いて、前記歪み調整モデルの精度の利点で候補歪み調整モデルの精度の利点の補償に基づいて歪み調整モデルをアップデートすることを含む請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１７】
前記比較が、前置補償設備精度の向上を示す場合にアップデートが行われることを特徴とする請求項１１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２００８年１１月１１日に出願された米国仮出願第６１／１１３，３８９号（参照によってその全体が援用される）の利益を主張する。
【０００２】
［技術分野］
本発明は、無線通信用途のためのＲＦ送信機の分野に広く関係し、特に、ＲＦ電力増幅器線形化に関連する。
【背景技術】
【０００３】
無線通信規格が、より優れたスペクトル効率や帯域幅をサポートするために発展し、それらが、通常、１０ｄＢの範囲において、電力比を平均化するために高いピークを有するＣＤＭＡやＯＦＤＭのような高度な変調手法を活用している。すなわち、ピークＲＦ電力は、平均電力よりも１０ｄＢ大きい。これは、送信機のＲＦ電力増幅がはるかに低い電力レベルで平均的に作動している間に、高電力ピークをサポートできる程のピーク電力能力を有することを必要とする。
【０００４】
ＲＦ電力増幅は、非線形なＲＦゲインと、ＲＦ出力電力が電力増幅器最大飽和出力電力（Ｐｓａｔ）に近づくように非線形に増加するＲＦ出力電力に対する位相特性を有する。電力増幅非線形性は、低下する信号品質とスペクトルの再増加をもたらす送信機出力における歪みを引き起こす。無線通信規格は通常、ＥＶＭやそれに相当する信号品質を有する送信機のスペクトル放出要件と測定基準を定義している。電力増幅非線形性は、これらの規格で定義されたスペクトル放出や信号品質要求を満たさない送信機をもたらす。２つの実現可能な方法によって非線形性問題を解決することができる。
【０００５】
１）電力増幅器が、非線形性を許容できる範囲に影響を及ぼすことを保証する電力増幅器飽和電力能力に対して、十分に低い平均ＲＦ電力でＲＦ電力増幅器を操作する。
【０００６】
２）電力増幅非線形性を修正するのに、何らかの形式の直線化手段を用いる。
【０００７】
第１の方法の不利な点は効率が悪いということであり、平均出力パワーがＰｓａｔからさらにバックオフされるようにクラスＡＢの電力増幅効率は低下し、より高いピーク電力能力を電力増幅器に提供するために追加の費用が発生する。本発明は、前置補償を取り入れる電力増幅線形化に関する新しい方法を詳細に説明する。
【０００８】
前置補償は、前置補償非線形関数や電力増幅非線形性のカスケードが、全体に線形特性を有するように、非線形関数（前置補償）である入力信号を電力増幅器に印加することによって、電力増幅非線形性を修正する。無線通信システムの目標は、他の達成されたものよりも低いバックオフレベルで電力増幅器を動かしている間、スペクトルマスクと信号品質測定基準で定義された規格を満たす程度の線形性を達成することである。
【０００９】
提案された新たな方法は、非線形前置補償関数がデジタル領域において適用され、次いで、デジタル−アナログコンバーターに適用されたり、ＲＦにアップコンバートされたりし、次いで、電力増幅器入力に適用される、デジタル・前置補償に基づいている。前置補償関数の最適化は、電力増幅器出力のサンプリングによって行われ、アナログ−デジタルコンバーターにダウンコンバートされたり適用されたりする。そして、デジタル信号は、電力増幅歪みを最小にする前置補償非線形関数を最適化するために、前置補償推定器によってさらに処理される。
【００１０】
大まかに見ると、デジタル・前置補償による方法は、２つのクラスに分けることができ、メモリなしと、記憶効果を補うそれらである。ＲＦ電力増幅器、特に、広い帯域幅信号によって操作されるものは、時間に不変ではなく、むしろ以前の出力電力の履歴に依存する非線形歪み特性を示す。電力増幅器歪みの非時間不変な本質をモデル化しようとする前置補償技術は、メモリ方法（メモリなしの方法としてではない）として分類される。
【００１１】
電力増幅効果を高めるため、２ウェイや３ウェイのドハティ（Doherty）などの電力増幅構造を採用することは望ましい。これらの電力増幅構造は、かなり大きい電力増幅効率を提供することができるが、それらは実験的に、クラスＡＢ構造と比べてより高いレベルの非線形歪みを示し、最新の無線通信規格によって一般的に必要とされた瞬時帯域幅要件をサポートする場合、より重大な記憶効果を示す。電力増幅効率を高めるための商業的要素も同様に費用を削減するため、強制空冷と対照的な対流冷却を展開する計画を考慮してエンドユーザーのエネルギーコストを最小化し、熱散逸を減少させ、システム効率を高める強い要望を含んでいる。したがって、本明細書に記載されたドハティなどの高効率電力増幅構造を用いることをサポートして、記憶効果を修整する前置補償システムを実施することは非常に望ましい。
【００１２】
記憶効果に対応するものを含むデジタル・前置補償による方法は、多項式前置補償器モデルに基づいた技術か、テーブル・ベース・アプローチを用いた方法に基づいた技術に分けることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許第６９０３６０４号
【特許文献２】米国特許第６７９８８４３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
米国特許第６９０３６０４号は、記憶効果に対応する多項式ベースの方法の好例について記載されている。上述するように、高性能ドハティ増幅器を用いることによって一般的には、比較的高次の多項式を正確にはモデルに必要とする広いダイナミックレンジを超えて、明らかに不連続で非常に非線形な応答を示す。計算量、ひいては、多項式モデルを最適化するのに典型的な商業的応用に必要な時間は、多項式の次元が増加するに応じて悪影響を受ける。また、数値安定性が増加する多項式の次元とともに低下することは広く知られている。多次元テーブル構造に基づく代替的な方法は、米国特許第６７９８８４３号に詳細に記載されている。この方法は、より高次元の多項式に関連する問題を避けることができるが、著しくコンピュータのリソースを必要とする。
【００１５】
少なくとも商業上の理由によって、前置補償器の応用を含む前置補償関数やフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）や同等の技術を用いた前置補償器係数全体の最適化のデジタル的側面のすべてを実施することが非常に好ましい。さらに、ＦＰＧＡリソース要件が実装費用を最適化するために最小となることは好ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、Ｘｉｌｉｎｘ  Ｖｉｒｔｅｒ−５  ＦＰＧＡファミリーなどのＦＰＧＡ装置を有し、効率的実行のために最適化できるデジタル・前置補償補正システムを含んでいる。デジタル・前置補償補正システムは、通常、ＲＦ電力増幅器に関する非線形歪みを補正するために、無線通信ＲＦ送信機の中に組み込まれる。
【００１７】
ＣＤＭＡ変調を使用するネットワークなどの無線通信ネットワークは、様々な無線通信ポイント（例えば、携帯端末、ＲＦ送信機、基地局受信機など）を含むことができる。無線ネットワークにおけるＲＦ送信機と関連して実施した場合、本発明はネットワーク内の携帯端末同士で容易に通信することができる。
【００１８】
デジタル・前置補償システムは、伝送のための所望の信号に非線形関数を適用する前置補償器ブロックを含むことができる。伝送のための所望の信号は、複素デジタルベースバンド形式であることを前提とし、適切なモデムによって生成される。入力信号と遅延複製信号に適用される非線形関数は、個々の参照テーブルへの入力信号の大きさによって紐付けられた複素係数の参照テーブルの構造によって実装される。前置補償・ブロックの出力は、オリジナル及び遅延された入力信号に適用される非線形関数の出力の合計によって形成される。説明した前置補償器ブロックは、時変非線形関数をモデル化でき、したがって、電力増幅記憶効果に対応できる。
【００１９】
前置補償・ブロックの出力は、任意にＱＭＣブロックに適用される。ＲＦアップコンバーターが、アップコンバージョンへの直接複素を含んでいるなら、そのブロックは必要とされる。ＱＭＣブロックは、実数及び虚数データを独立ゲイン・スケーリングに適用する。さらに、そのブロックは、実数データの一部が虚数データにまとめられ、また、虚数データの一部が実数データにまとめられることを許容する。適切なスケーリング値で、実数及び虚数の利得不均衡を補うことができ、実数及び虚数フェーズ誤りは、ＲＦアップコンバーターへの実用的な直接複素で見つかる。これらの効果は、非補償型であるなら、デジタル・前置補償の性能と、一般的に送信機信号品質にマイナスの影響がある。
【００２０】
ＱＭＣブロックの出力は、デジタル−アナログコンバーターによって処理され、ＲＦアップコンバーター・ブロックによってＲＦ信号に変換される。ＲＦアップコンバーター・ブロックは、ＲＦアップコンバージョンへの直接複素を含む複数の形態を取ることができ、ＩＦベースのアップコンバージョンでも構わない。ＩＦベースのアップコンバージョンである場合、デジタル乗算ステージは、複素デジタルストリームを適切な中間周波数における実数デジタルストリームに変換するデジタル−アナログコンバーターより前に必要とされる。
【００２１】
ＲＦアップコンバーターからのＲＦ信号は、ＲＦ電力増幅器に適用される。電力増幅器の出力は、デジタル・前置補償システムを最適化する目的でモニタされる電力増幅出力のほんの一部を許容する結合器に渡される。電力増幅器の結合した出力は、アナログ−デジタルコンバーターによってサンプリングされる複素ベースバンド形式か十分に低い中間周波数に、ＲＦ信号を変換するＲＦダウンコンバーターへ処理される。フィードバック信号は、デジタルフィードバック信号を生成する複素または実ＡＤＣによって処理される。
【００２２】
デジタルフィードバック信号は、キャプチャー・ブロックに渡される。キャプチャーシステムは、前置補償システムの最適化において、最も関連しているフィードバック信号の一部を特定するために、伝送信号の多くのパラメーターをモニタする。キャプチャーシステムが伝送信号の関連部分を特定した場合、推定ブロックによって処理するためのメモリに、対応するフィードバック信号及び前置補償器出力信号を蓄積する。ＦＰＧＡのメモリ必要量などの展開リソースへの要求を制限して、キャプチャーシステムは、蓄積されるサンプル数を制限するように構成される。典型的な実装では、この制限は１信号あたり１Ｋの複素サンプルであるだろう。このようなフィードバック信号の一部は、前置補償最適化に関する電力増幅器特性の条件を自動的に念頭に入れて、特に、時間に対する電力増幅性能が不変ではないメモリベースの前置補償・ソリューションのために、十分な情報を提供することができる。
【００２３】
キャプチャー・ブロックは、処理をする１セットのサンプルを持つ場合に、推定ブロックに警告を出す。推定ブロックに対するタスクは、前置補償・ブロックの出力と比較した際に、フィードバック信号の時間遅延、ゲイン及び位相の変化を補うことによって信号を準備することである。これら２つの信号は、広域の振幅バンド、特に、１６〜３２バンドの範囲に分類される。推定処理は、リアルタイム前置補償器と同じ構造を共有する簡易型の前置補償器モデルを最適化するが、リアルタイム前置補償器は１２８〜２５６の異なった振幅バンドを含むことができ、簡易モデルは、推定バンドと呼ばれる、通常１６〜３２の振幅バンドを有する大きく減少したモデルを考慮している。より大きいか、より小さい振幅バンドは、推定モデルや前置推定器モデルに用いられる。推定処理は、最小二乗法に最適な複素係数を見つけるために、それぞれの推定バンドに関連する複素ゲイン値を最適化することを含む。線形補間方法は、リアルタイム参照テーブル（ＬＵＴ）で定義された振幅バンドの最大限の範囲において、推定バンド係数の減少を写像するのに用いられる。この方法は、ＦＰＧＡのソフトコア・プロセッサなどの制限されたプロセッサ・リソースを最適利用するために実用的な最小二乗法によって最適化する必要がある係数の数を制限する。例えば、１６〜３２バンドは、リアルタイム前置補償器で通常必要とされる１２８〜２５６バンドとは対照的に、最適化を必要とする。さらに、前置補償関数を計算するこの直接的な方法は、推定バンドの数が規制される中で、任意の伝達関数をモデル化するように、極めて非線形な特性を有するモデル化された電力増幅器に理想的に適している。
【００２４】
フィードバックサンプルの数が、通常はキャプチャー・ブロックに設けられる１ｋに限られるため（例えば、ＦＰＧＡのリソース要件が制限されるため）、推定ブロックが、電力増幅器の十分な特性データを集めるために複数の個々のキャプチャーを処理する必要がある。方法は、行列の形で中間結果を個々に処理するそれぞれのキャプチャーのセットを許容する最小二乗法によって、最適化を実行するために開発されている。この中間行列は、キャプチャーのセットが処理されるたびに補正され、大きなデータセットを考慮して最終的な最小二乗推定を許容するが、重要なことに、個々のキャプチャーがどのように処理されたかにかかわらず、中間行列の大きさは一定のままである。したがって、推定ブロックは、頻繁に個々のキャプチャーを処理でき、その結果、非常に大きいデータセットに基づく最小二乗法における前置補償器係数を最適化できるが、ＦＰＧＡ実装のため限られたメモリリソースが必要とされることは、埋め込みソフトコア・プロセッサによって必要とされる稼働メモリについて考慮される。
【００２５】
管理処理は、外部システム制御プロセッサと対話できる埋め込みソフトコア・プロセッサにおいて実行され、前置補償とＱＭＣシステムを作り上げるコンポーネントの操作を制御し順序立てる。処理は２つの異なるモードで操作できる。ひとつは、デジタル・前置補償（ＤＰＤ）システムから個別の関数を要求する外部システム制御プロセッサであり、２つ目は、制御ループがシステムをモニタし、最適な性能を維持するのに必要に応じて、ＱＭＣ及び前置補償器アップデートを実行する自律追跡モードである。
【００２６】
発明の概要では、リソース、特に、利用可能なメモリリソースが制限されているＦＰＧＡアプリケーションのような様々なコンピューティング環境において、低コスト、低電力、小型化、効率的配置によく適合した実装であり、最小二乗推定処理を新規に実装した高性能ＲＦ電力増幅器に関連した極めて非線形な歪みをモデル化する柔軟性を提供可能なデジタル・前置補償システムを提案する。
【００２７】
実施例においては、信号を処理することによって無線周波数増幅器に入力される信号の歪みを調整する方法とシステムが提供される。前置補償設備は、１つ以上の係数の参照テーブルを含むことができる。係数は、信号振幅に基づいて選択される係数のサブセットからの線形補間によって測定される。
【００２８】
実施例において、前置補償設備は、非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことができる。非線形複素ＦＩＲフィルタの係数は、１つ以上の参照テーブルを含む。さらに、非線形デジタル・前置補償設備は、動的に調整された参照テーブルに基づくことができる。
【００２９】
実施例において、歪み調整は、１つ以上の信号の時間遅延のサンプルを互いに時間遅延結果が生み出す参照テーブルに適用し、１つ以上の時間遅延結果を合計することを含める。さらに、歪み調整は、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を補正することを含むことができる。
【００３０】
実施例において、１つ以上の係数は、最小二乗法によって最適化された増幅器の時変非線形特性のモデルを用いて測定されるか、異なる増幅電力レベルでキャプチャーされた増幅器歪み値によって測定される。
【００３１】
実施例において、無線周波数増幅器に入力される信号の歪みを調整する方法とシステムを提供することができる。歪みの調整は、増幅器の非線形特性をサンプリングすることで得られる係数のサブセットから計算される１つ以上の係数の参照テーブルを含む前置補償設備を介した信号の処理を含むことができる。
【００３２】
実施例において、係数の好ましいサブセットは、増幅器への信号振幅入力に基づいて決定できる。複数の参照テーブルからの係数は、それらの相互依存に基づいて計算される。
【００３３】
実施例において、前置補償設備は、その係数が１つ以上の参照テーブルに含まれる非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことができる。
【００３４】
実施例において、歪み調整は、１つ以上の時間遅延結果を生み出す１つ以上の参照テーブルに対応する１つ以上の信号の時間遅延サンプルをそれぞれ適用して、それらの結果を合計することを含むことができる。さらに、デジタル・前置補償設備は、信号を非線形特性に取り入れることができる。また、歪み調整は、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を補正することを含むことができる。
【００３５】
実施例において、１つ以上の係数は、最小二乗法によって最適化された増幅器の時変非線形特性のモデルを用いて測定される。また、２つの時間遅延サンプルは、少なくとも２つのサンプルの持続時間によって互いに異なっている。
【００３６】
実施例において、サンプル係数は、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値によって得られる。係数は、係数のサブセットから線形的に補間された一部であってもよい。
【００３７】
実施例において、無線周波数信号を増幅するための方法及びシステムを提供することができる。無線周波数信号は、係数に基づく増幅器非線形特性を補うためにデジタル的に前置補償されてもよい。係数は、信号振幅に基づいて選択されたサンプル係数のサブセットから線形的に補間されてもよい。
【００３８】
実施例において、信号は、係数を含む１つ以上の参照テーブルを含んだ前置補償設備を用いてデジタル的に前置補償されてもよい。前置補償設備は、非線形複素ＦＩＲフィルタを含んでもよい。非線形複素ＦＩＲフィルタの係数は、１つ以上の参照テーブルを含むことができる。さらに、デジタル・前置補償設備は、信号に非線形特性を取り入れてもよい。
【００３９】
実施例において、信号は、時間遅延結果を生み出す参照テーブルに、複数の信号の時間遅延サンプルを適用し、それらの時間遅延結果を合計することによってデジタル的に前置補償されてもよい。
【００４０】
実施例において、係数のいくつかが、最小二乗法によって最適化された増幅器の時変非線形特性のモデルを用いて測定されるか、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値によって得られる。
【００４１】
実施例において、増幅器非線形特性は、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を含んでもよい。
【００４２】
実施例において、無線周波数非線形特性をデジタル的に推定する方法及びシステムを提供することができる。非線形性の推定は、１つ以上の振幅微分増幅器サンプルを用いることによって、複素行列方程式の形で決定することができる。行列方程式は、増幅器非線形性の逆モデルとして提供できる、補間に適したフィルタ係数のサブセットを作成することができる。
【００４３】
実施例において、増幅器サンプルは、入力信号及び出力信号のサンプルを含むことができる。
【００４４】
実施例において、係数のいくつかは、最小二乗法で最適化された時変増幅器非線形特性のモデルに基づくか、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られる。
【００４５】
実施例において、モデルは、係数のサブセットから線形補間された一部である係数を含むことができる。また、モデルは、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を補正する構成とすることもできる。
【００４６】
実施例において、モデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。
【００４７】
実施例において、モデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００４８】
実施例において、無線周波数増幅非線形性のデジタル的な推定のための方法及びシステムを提供することができる。非線形性の推定は、１つ以上の時間微分増幅器サンプルを用いることによって、複素行列方程式の形で決定することができる。行列方程式は、増幅器非線形性の逆モデルとして提供できる、補間に適したフィルタ係数のサブセットを作成することができる。
【００４９】
実施例において、増幅器サンプルは、入力信号及び出力信号のサンプルを含むことができる。
【００５０】
実施例において、係数のいくつかは、最小二乗法で最適化された時変増幅器非線形特性のモデルに基づくか、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得られる。
【００５１】
実施例において、モデルは、係数のサブセットから線形補間された一部である係数を含むことができる。また、モデルは、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を補間する構成とすることもできる。
【００５２】
実施例において、モデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。
【００５３】
実施例において、モデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００５４】
実施例において、リアルタイム補正信号前置補償を用いて、無線通信信号を線形的に伝播するための方法及びシステムを提供することができる。リアルタイム補正信号前置補償は、係数のサブセットから線形補間された係数に基づくことができる。係数のサブセットは、異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされた増幅器歪み値から得ることができる。
【００５５】
実施例において、前置補償は、最小二乗法で最適化された時変増幅器非線形特性のモデルに基づく。
【００５６】
実施例において、線形伝播は、無線通信信号を線形的に増幅することを含むことができる。
【００５７】
実施例において、無線通信信号の平均電力比要件のピークは、０以上である。さらに、平均電力比要件のピークは、１０ｄＢ以上である。
【００５８】
実施例において、モデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。さらに、係数は、係数のサブセットから線形的に補間された一部であってもよい。
【００５９】
実施例において、増幅器歪み値は、増幅器電力非線形性または遺贈非線形性を意味することができる。
【００６０】
実施例において、無線規格対応信号を作成するための方法及びシステムを提供することができる。無線規格対応信号は、増幅器歪み値から得られる歪み補正係数をデジタル的に適用することによって提供することができる。増幅器歪み値は、増幅器歪み補正信号を生み出す異なる増幅器電力レベルにおいてキャプチャーされてもよい。歪み補正信号は、無線周波数に変換できる。さらに、補正信号を増幅するのに増幅器を用いることができる。
【００６１】
実施例において、歪み補正係数の適用は、係数を含む１つ以上の参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを有する入力無線通信信号の処理を含むことができる。複素ＦＩＲフィルタは、最小二乗法で最適化された時変無線周波数増幅器非線形特性のモデルを実装する。また、歪み補正係数は、線形補間された一部であってもよい。
【００６２】
実施例において、無線規格対応信号は、ＷＣＤＭＡ、ＩＳ−９５、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｄ、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｅ、ＬＴＥ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ−ＥＤＧＥなどから選択された１つ以上の規格の線形要件に従うことができる。
【００６３】
実施例において、増幅器歪み値は、増幅器振幅非線形性または位相非線形性を含むことができる。
【００６４】
実施例において、方法及びシステムは、無線線形規格に対応する無線信号を生成するための無線信号に歪みを取り入れるための前置補償器を含むことができる。前置補償器は、歪み信号を、係数のサブセットから線形補間された係数に基づいた増幅器の入力信号に取り入れることができる。これらの係数は、１つ以上の無線規格線形要件に対応する無線信号を生成するための増幅器信号のサンプルから得られる、最小二乗法で最適化された時変非線形特性のモデルに基づく。
【００６５】
実施例において、モデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。
【００６６】
実施例において、前置補償器は、１つ以上の参照テーブルを含む非線形複素ＦＩＲフィルタを含んでいる。これらの参照テーブルは、係数を含むことができる。実施例において、係数は線形補間された一部であってもよい。
【００６７】
実施例において、生成される無線信号は、ＷＣＤＭＡ、ＩＳ−９５、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｄ、ＷｉＭＡＸ  ８０２．１６ｅ、ＬＴＥ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ、Ｍｕｌｔｉ−Ｃａｒｒｉｅｒ  ＧＳＭ−ＥＤＧＥなどから選択された１つ以上の規格の線形要件に従うことができる。
【００６８】
実施例において、非線形特性は、増幅器振幅非線形性及び位相非線形性を含むことができる。
【００６９】
実施例において、分散型無線通信ネットワークにおいて無線信号を伝播する方法及びシステムを提供することができる。本発明によれば、１つ以上の線形信号増幅器は、１つ以上の無線携帯端末における通信を容易に提供することができる。１つ以上の信号増幅器は、増幅器前置補償を用いて、１つ以上の無線携帯端末において無線信号を伝播することができる。増幅器前置補償は、信号振幅に基づく係数のサブセットから線形補間された係数に基づいている。係数は、線形補間された一部であってもよい。
【００７０】
実施例において、増幅器前置補償は、増幅器電力非線形性または位相非線形性を補正できる。
【００７１】
実施例において、１つ以上の無線携帯端末における通信を容易にするための、１つ以上の線形信号増幅器を有する分散型無線通信ネットワークにおいて無線信号を伝播する方法及びシステムを提供することができる。本発明によれば、線形増幅器はそれぞれ、増幅器非線形性のモデルを用いて、１つ以上の携帯端末において無線信号を伝播する。増幅器非線形性モデルは、複数の振幅微分増幅器サンプルから形成される複素行列方程式から得られる。
【００７２】
実施例において、増幅器非線形性のモデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。実施例において、増幅器非線形性のモデルは、増幅器電力非線形性または位相非線形性を含むことができる。実施例において、増幅器非線形性のモデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００７３】
実施例において、複素行列方程式は、補間に適したフィルタ係数のサブセットを生成することができる。また、これらの係数は、線形補間された一部であってもよい。
【００７４】
実施例において、１つ以上の線形信号増幅器を用いた１つ以上の無線携帯端末において、通信を容易にする方法及びシステムを提供することができる。１つ以上の線形増幅器は、係数のサブセットから計算される１つ以上の係数を用いた１つ以上の携帯端末において、無線信号を伝播する。係数のサブセットは、信号振幅に基づいている。実施例において、係数は、最小二乗法で最適化された、増幅器の時変非線形特性のモデルを用いて測定される。
【００７５】
実施例において、１つ以上の線形信号増幅器は、複数の係数に基づく非線形複素ＦＩＲフィルタを含むことができる。非線形複素ＦＩＲフィルタは、１つ以上の線形信号増幅器によって取り入れられた歪みを補正する無線信号を前置補償する。また、係数は、１つ以上の参照テーブルを含んでいてもよい。
【００７６】
実施例において、増幅器の入力信号に歪みを取り入れる方法及びシステムを提供することができる。実施例において、前置補償器は、係数のサブセットから線形補間された係数に基づいて、増幅器の入力信号に歪みを取り入れる。係数は、最小二乗法で最適化された、増幅器出力のサンプルから得られた時変非線形特性のモデルに基づく。
【００７７】
実施例において、非線形性補償を増幅する方法及びシステムを提供することができる。実施例において、増幅器に関連する信号サンプルをデジタル的にキャプチャーするためのキャプチャー設備を提供することができる。同様に、増幅器非線形性を推定するための推定設備を提供することができる。推定は、デジタル的にキャプチャーされた信号サンプルを、複素行列方程式の形で振幅微分グループに分離することによって実行される。行列方程式は、歪み補正モデルを定義する係数のサブセットを生成することができる。実施例において、信号サンプルは、１つ以上の入力信号サンプル、前置補償器出力サンプル、及び増幅器出力サンプルを含むことができる。
【００７８】
実施例において、歪み補償モデルに基づいて増幅器の入力信号に非線形性を取り入れる前置補償設備を提供することができる。実施例において、補償モデルは、サンプル係数の対応するビンのレベルに合わせた係数を含むことができる。実施例において、１つ以上の係数は、最小二乗法によって最適化されてもよい。
【００７９】
実施例において、歪み補償モデルは、係数のサブセットから補間される係数を含むことができる１つ以上の参照テーブルによって具体化できる。実施例において、歪み補正モデルは、線形補間係数の簡易モデルの最小二乗推定を含むことができる。実施例において、モデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００８０】
本発明の別の側面において、信号振幅に基づいた係数のサブセットから計算される複数の係数の最小テーブルを含んだ前置補償設備を介して、信号を処理することによって無線周波増幅のための信号を調整する歪みを含んだ、無線周波増幅のための方法及びシステムを提供することができる。
【００８１】
歪み調整信号は、寄生歪み補正設備でさらに処理される。寄生歪み補正設備は、１つ以上の増幅器信号サンプルから形成された複素行列方程式から得られる歪み補正係数を用いる。
【００８２】
実施例において、増幅器信号サンプルは、寄生歪み補正信号サンプルと、１つ以上の増幅器出力信号と、歪み調整信号サンプルとを含む。他の実施例では、モデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００８３】
実施例において、ＲＦ変調に対するダイレクト・ベースバンドが生じる寄生歪みのデジタル補償のための方法及びシステムを提供することができる。寄生歪み補正設備は、１つ以上のモジュール出力サンプルから形成された複素行列方程式から得られる歪み補正係数を用いる。実施例において、モジュール出力サンプルは、実部と虚部を含むことができる。他の実施例では、係数は、寄生歪み補正設備に用いられてもよい。さらに、歪み補正係数は、最小二乗法で最適化されてもよい。
【００８４】
実施例において、歪み補正関数は、乗算、相互乗算、加算、および他の関数を含むことができる。他の実施例では、モデルの行列は、数学的な操作の処理が容易かつ簡便な正方行列として構成することができる。
【００８５】
実施例において、デジタル前置補償で用いられる２つの信号の時間合わせのための方法とシステムを提供することができる。実施例において、増幅器歪み調整設備のキャプチャー・ブロックによってキャプチャーされた２つの信号の時間変化は計算できる。計算は、２つの信号の整列の精度を決定できる。
【００８６】
また、２つの信号のうち少なくとも１つは、変化を最小にする他の信号に対してデジタル的にタイムシフトされる。実施例において、デジタル・タイムシフトは、２つの信号の補間バージョンをデジタル的にタイムシフトさせることを含む。
【００８７】
実施例において、増幅器非線形性を補償するデジタル前置補償のモデルを推定するための方法及びシステムを提供することができる。増幅器出力サンプルのセットは、１つ以上の出力サンプルのサブセットを含む。サンプルがセット中のピーク値よりも大きいピーク値を含む場合、サブセットはそれぞれ、増幅器出力サンプルの新たなサブセットをデジタル的にキャプチャーするサブセットピーク値を含む。また、サブセットはそれぞれ、新たなサブセットによって置き換えられた１つのサブセットを決定するプロセッサを用い、新たなサブセットで決定されたサブセットを置き換える。
【００８８】
実施例において、前置補償モデル係数のアップデート増加のための方法及びシステムを提供することができる。１つ以上の増幅器歪み補正係数のセットは、アップデータされた係数の一部を決定するために分析される。また、アップデートのための係数は、増幅器非線形性の逆モデルを提供する補間に適した、フィルタ係数を生成する複素行列方程式を用いて生成される。その後、係数の一部はアップデートされる。
【００８９】
実施例において、アップデートされる係数の一部の決定は、モデルを介して処理される信号の振幅か、入力信号の振幅に基づく入力信号を歪み補正するために適した係数の存在に基づくことができる。
【００９０】
実施例において、係数の一部をアップデートすることは、一部及び増幅器歪み補正係数のセットを含む参照テーブルに格納された一部を生成するフィルタ係数のサブセットを線形補完することを含むことができる。
【００９１】
実施例において、歪み調整モデルを生成するためのプロセッサを用いる方法及びシステムを提供することができる。歪み調整モデルは、モデルに入力する信号とモデルから出力される信号との相違を決定することができる。歪み調整モデルは、無線周波信号の歪みを調整するための前置補償設備で用いられる。歪み調整モデルは、精度の利点に基づくモデルの一部を最適化するのに用いられる。
【００９２】
実施例において、最適化は、１つ以上の参照テーブルの一部をアップデートすることを含むことができる。
【００９３】
実施例において、プロセッサは、候補歪み調整モデルの精度の利点を計算し、歪み調整モデルをアップデートする。
【００９４】
実施例において、歪み調整モデルは、歪み調整モデルの精度の利点と、候補歪み調整モデルの精度の利点の比較に基づいてアップデートされる。その比較が前置補償設備精度の向上を示す場合にアップデートが行われる。
【００９５】
実施例において、モデルは、代表係数の線形補間、代表係数の固定補間、その他の補間方法の一部に基づくことができる。モデルは、増幅器出力のキャプチャーされたサンプルのサブセットに基づいてアップデートされる。また、モデルは、前置補償器出力のキャプチャーされたサンプルのサブセットに基づいてアップデートされる。前置補償器出力のサンプルは、入力信号の評価に基づいてキャプチャーされる。
【００９６】
実施例において、非線形デジタル前置補償設備は、動的調整参照テーブルに基づくことができる。
【００９７】
実施例において、調整された信号は、デジタル前置補償設備によって生成される。デジタル前置補償設備は、非線形特性を増幅器の入力信号に取り入れる。さらに、デジタル前置補償設備は、ＦＩＲフィルタや増幅器歪み特性のモデルの最小二乗最適化を含むことができる。
【００９８】
実施例において、増幅器歪み補正は、増幅器の線形性能の側面に基づくことができる。増幅器歪み補正は、増幅器歪みを象徴する信号であってもよい。また、増幅器歪み補正は、オフセットゲイン非線形性またはオフセット位相非線形性によってもよい。
【００９９】
実施例において、本発明のシステム及び方法は、非線形複素ＦＩＲフィルタ構造を含む前置補償ブロックを含んでいてもよい。ＦＩＲ構造は、１つ以上の遅延タップを含んでもよい。これらの遅延タップのフィルタ係数は、逆電力増幅応答の非線形モデルを適用する目的で、入力サンプルの振幅または電力に依存していてもよい。
【０１００】
実施例において、前置補償ブロックの遅延期間は、不均等であってもよく、それらが不必要であるときはゼロ係数を追加することによって未使用のまま残ってもよい。これは、様々な電力増幅特性への前置補償応答を調整することを容易にする。
【０１０１】
実施例において、トリガーに基づく解析のための実数または複素サンプルの２つの同時セットをキャプチャーするためのキャプチャー・ブロックを提供することができる。トリガーは、サンプル振幅がプログラマブル閾値を超えている場合に形成される。
【０１０２】
実施例において、推定ブロックを提供できる。推定ブロックは、サンプルの振幅または電力に基づいた１つ以上の推定バンドにそれらをセットすることによって、キャプチャー・ブロックからのサンプルを変更して分析できる。推定ブロックは、複素行列方程式を形成するためにこれらの構造の累積によって、１つ以上の多次元配列構造を追加できる。行列方程式は、従来の方法で解決されると、複素乗算係数をもたらすことができる。乗算係数は、前置補償器ブロックで使用される係数を生成するように補完される。
【０１０３】
実施例において、推定ブロックは、増幅器応答の推定を計算できる。推定は、増幅器の前後をそれらの振幅または電力に基づく推定バンドに考慮された信号からのサンプルをセットすることで計算される。これらのサンプルは、ベクトル方程式を形成するためのそれらのバンド番号に基づく配列構造の位置に蓄積できる。ベクトル方程式は、サンプルが増幅器で経験する逆のゲインまたは位相変化を生成する目的で、電力バンドに分類されるすべてのサンプルに適用することができるそれぞれのバンドの複素乗算係数を計算する従来の方法によって解決できる。
【０１０４】
実施例において、送信機設計における寄生歪み効果のためにデジタル的に補償するシステムを提供することができる。寄生歪み効果は、送信機設計においてＲＦ変調器へのダイレクト・ベースバンドの使用によって取り入れられる。システムは、ＱＭＣブロック、キャプチャー・ブロック、推定ブロックを含むことができる。ＱＭＣブロックは、乗算器、相互乗算器、加算器の機能を含むことができる。これらの機能は、ＲＦ変調器へのダイレクト・ベースバンドによって取り入れられる歪みを補正するための送信信号の実部及び虚部によって操作される。キャプチャー・ブロックは、トリガーに基づく解析のための実数または複素サンプルの２つの同時セットをキャプチャーすることができる。トリガーは、サンプル振幅がプログラマブル閾値を超えている場合に形成される。
【０１０５】
実施例において、６で詳細に記載される推定方法を使う方法を提供することができる。その方法は、振幅値または電力値の線形範囲を超えてそれぞれの推定バンドのための離散算出係数の補間によってプロセッサシステムで実施されると、メモリ必要量を最小化する推定バンドの減少を含むことができる。
【０１０６】
実施例は、本明細書に記載されない推定器を含むことができる。推定器において、分析されたサンプル値と以前のサンプル値の両方は、それらの振幅または電力に基づく推定にセットされ、そして、行列方程式を形成するためのそれらのバンド数に基づいた多次元配列構造に蓄積することができる。行列方程式は、それらの振幅または電力に基づくそれぞれのバンドに分類されるサンプル値と以前のサンプル値のために与えられる複素乗算係数を解決できる。
【０１０７】
実施例において、自律制御ループを提供することができる。制御ループは、必要なときにモデルのアップデートを制御する。
【０１０８】
推定ブロックは、実部及び虚部を分離し、複素行列方程式を形成するための１つ以上の多次元配列構造をそれらに蓄積することでキャプチャー・ブロックからのサンプルを変更し分析できる。行列方程式は、従来の方法によって解決される場合、ＱＭＣブロックを用いて乗算、相互乗算、加算係数から実数をもたらす。
【０１０９】
実施例において、デジタル前置補償システムで用いる２つの信号を整列する必要な時間シフトを計算する方法を提供することができる。整列の精度は、２つの信号の変化を計算し、最小値が見つかるまでの互いに対する信号または信号の補間バージョンをシフトすることによって測定できる。
【０１１０】
実施例は、上記のような推定器を含むことができる。推定器において、サンプルは、それらの振幅または電力に基づく単一の推定バンドをセットされないが、バンドにおけるサンプルの分散が振幅領域または電力領域の上側もしくは下側に歪曲されている場合に、精度を向上させる目的で、それぞれのバンドの領域を形成する振幅値または電力値に対して、それらの振幅または電力に比例している値による乗算によって２つ以上の調整推定バンドを分配することができる。
【０１１１】
実施例において、自律制御ループを提供することができる。制御ループは、必要なときにモデルのアップデートを制御する。
【０１１２】
実施例において、バッファにおいて複数のサンプルのサブセットをキャプチャーする方法を提供することができる。それぞれのセットは、最新のサンプルよりも大きいサンプルピークを含むことができる。これは、デジタル前置補償システムの推定器で用いられる大きな振幅サンプルの密度を増加させることができる。
【０１１３】
実施例において、既存の係数に従って新規に計算された係数の平均を提供することができる。この方法は、システムの総合的な平均を増加させ、モデルの精度を増加させることができる。
【０１１４】
実施例において、自律制御ループを提供することができる。制御ループは、必要なときにモデルのアップデートを制御する。
【０１１５】
実施例において、モデルにおける選択されたセットの係数だけをアップデートする方法を提供することができる。係数は、既存のモデルが不正確であるか実在しない値を有する係数を含むことができる。この方法は、モデルの精度または範囲を向上させることができる。
【０１１６】
実施例において、ＲＦ受信経路において求められるゲインを較正する方法を提供することができる。較正は、ＤＡＣへの送信信号及びＡＤＣからのフィードバック信号の電力を比較し、これらのポイント間に固定ゲイン関係があるように、ゲインを調整することを含むことができる。その方法は、フィードバック信号のために高信号品質を保持できる。
【０１１７】
実施例において、ＲＦフィードバック経路におけるゲインをモニタする方法を提供することができる。ゲインは、増幅器に影響する周囲温度または変調器応答における変化を示して、システムがモデルをアップデートすることを必要とする。
【０１１８】
実施例において、計算されたモデルを介した場合に、送信信号とフィードバック信号の誤差を計算する方法を提供することができる。性能指数は、モデルの精度から生成できる。それは、モデルがいつアップデートする必要があるかを示すのに用いることができる。
【０１１９】
実施例において、送信信号の最大振幅または最大電力を蓄積する方法を提供することができる。その方法は、信号が、モデルが有効である値の範囲を超えている場合に、すぐに明らかにすることができる。その方法は、モデルを拡張するかアップデートする必要がある場合に示すのに用いることができる。
【０１２０】
実施例において、自律制御ループを提供することができる。制御ループは、必要なときにモデルのアップデートを制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】図１は、本発明の実施例のブロック図を示す。
【図２】図２は、前置補償器設備の実施例のブロック図を示す。
【図３】図３は、本発明の実施例の参照テーブルを示す。
【図４】図４は、アップコンバージョン歪み補正設備のブロック図を示す。
【図５】図５は、キャプチャー設備のブロック図を示す。
【図６】図６は、推定設備を示す。
【図７】図７は、本発明の簡易型の実施例のブロック図を示す。
【図８】図８は、本発明の制御操作の実施例のフロー図を示す。
【図９】図９は、本発明の一般化された時間整列関数のフロー図を示す。
【図１０】図１０は、本発明のＱＭＣ時間整列関数のフロー図を示す。
【図１１】図１１は、本発明の前置補償器時間整列関数のフロー図を示す。
【図１２】図１２は、本発明の追跡モード関数のフロー図を示す。
【図１３】図１３は、本発明のモデルアップデート関数のフロー図を示す。
【図１４】図１４は、電力増幅瞬時ゲイン関数のデータプロットを示す。
【図１５】図１５は、本発明のプロトタイプの実施例からのサンプルデータのプロットを示す。
【図１６】図１６は、本発明の携帯ネットワークアプリケーションのブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【０１２２】
本発明の実施例のブロック図を示す図１によれば、前置補償器１０１は、キャプチャー・ブロック１０９によってキャプチャーされたデータに基づく歪み補正を推定する推定器１１０からの歪み調整データを受信する。さらに、本発明は、システム制御１１１などによって制御される。キャプチャー・ブロック１０９は、フィードバックＡＤＣ１０８に入力するＲＦダウンコンバーター１０７に入力するフィードバック結合器１０６を介して、前置補償器１０１出力、ＱＭＣブロック１０１出力、電力増幅器１０５出力からのデータをキャプチャーする。前置補償器１０１は、伝播信号のアナログ値を、電力増幅器１０５にフィードバックするＲＦアップコンバージョン設備１０４に出力する出力デジタル−アナログコンバーター１０３にフィードバックするＱＭＣブロック１０２へ歪み補正された信号を出力する。
【０１２３】
前置補償器ブロック
図１及び図２によれば、前置補償器ブロック１０１は、ＲＦ電力増幅器１０５によって取り入れられた歪みを取り消すという目標を達成するために非線形関数を適用する。前置補償器ブロックの実施例の詳細部を図２に示す。
【０１２４】
図２に示された前置補償器１０１は、入力信号の時間遅延複製をそれぞれキャプチャーする複数の遅延ブロック２０２、それぞれの遅延ブロック２０２の入力信号及び出力に接続された複数の固有の参照テーブル２０１、それぞれの参照テーブルの出力の合計などの関数を実行する合計ポイント２０３を含む。
【０１２５】
サンプルデジタル入力信号ｘｉは、サンプルの任意の数である遅延Ｔを有する連続する遅延ブロック２０２に適用されるが、以下の分析において明確化のため、Ｔは１つのサンプル遅延とする。さらに、Ｔの値は、それぞれ個別の遅延ブロック２０２において異なっていてもよい。入力信号のＱ−１遅延複製の合計は、Ｑが前置補償器１０１のメモリ深さと呼ばれるものとして生成される。典型的な実施例は、２〜４の範囲でＱ値を必要とするだろう。入力信号ｘｉとその遅延複製などは、それぞれＬＵＴエンティティ２０１に適用される。ＬＵＴエンティティ２０１は、ＬＵＴエンティティへの入力の振幅に依存する複素ゲイン・スケーリングを適用する。より詳細には、ＬＵＴエンティティは、入力信号が含まれるＭ離散振幅バンドの一つに準ずる複素ゲイン・スケーリングを適用する。図３は、ＬＵＴエンティティ２０１の実施例を示す。
【０１２６】
ＬＵＴエンティティを数学的に定義して、デジタル前置補償器（ＤＰＤ）推定アルゴリズムの後の記載を助けるために、以下の一般関数を定義する。
【０１２７】
【数１】
2012509614.tif 000003
【０１２８】
言い換えれば、ｗｉであれば、振幅バンドｂにおいて関数は１を返し、そうでなければ０を返す。これは行列方程式からの値を抜き出すのに用いられるクロネッカーのデルタ（Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ  Ｄｅｌｔａ）と同様である。
【０１２９】
【数２】
2012509614.tif 000004
【０１３０】
ＬＵＴエンティティの振る舞いは、ｒｉがＬＵＴエンティティへの複素入力、ｓｉは出力であるとして、以下のとおりである。
【０１３１】
【数３】
2012509614.tif 000005
【０１３２】
ここで、Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２などは、複素係数である。典型的な実施例において、ｍ０が最も低い振幅バンドの閾値であり、ｍＭ−１が最も高い振幅バンドの閾値として、２５６の振幅バンドがある。
【０１３３】
ＬＵＴエンティティの操作は、定義されている関数βを用いた以下の方程式によって説明することができる。
【０１３４】
【数４】
2012509614.tif 000006
【０１３５】
数４のＬＵＴエンティティの定義を使用して、前置補償ブロックの操作は、ｑが遅延期間のインデックスであるとして、以下の方程式によって説明することができる。
【０１３６】
【数５】
2012509614.tif 000007
【０１３７】
ＬＵＴエンティティは、ＦＰＧＡ実装などのような実装を容易にするための方法である、任意の複素非線形関数を提供する手段を提供する。実用的な実験は、送信機出力の雑音レベルが、振幅バンドＭの数に依存することを示している。２５６の振幅バンドを有する実装は、典型的な無線通信規格を満たす許容雑音特性を有することを示している。
【０１３８】
典型的な実施例において、前置補償ブロックは、リアルタイム・エンティティとしてＦＰＧＡ内に実装される。例えば、典型的なＷＣＤＭＡやＬＥＴアプリケーションでは、入力信号ｘｉと出力信号ｚｉはともに、１２２．８８ＭＳＰＳにおいてサンプリングされる。
【０１３９】
図２に示す構造は、メモリ効果や、ＦＰＧＡ実装のような効果的な論理実装に適した構造を含んだ電力増幅器を前置補償する必要があるとして、時変非線形関数を提供する可能性を有している。
【０１４０】
さらに、その構造は、アップデート制御処理によって任意のタイミングで読み込みまたはリセットすることができるレジスタにおいて計算された振幅インデックス最大値を蓄積する。これは、システムがサンプルをキャプチャーする場合に、トリガー・レベルを設定するのに重要な信号ｘｉのダイナミックレンジを示すのに用いられる。
【０１４１】
ＱＭＣ
前置補償器ブロックの出力ｚｉは、信号ｑｉを出力するＱＭＣブロック１０２に渡される。ＱＭＣブロックは、ＲＦアップコンバーターへの直接的な複素数が１０４内で利用される場合に取り入れられた誤りを補正する。ＲＦアップコンバーターへの実用的な複素数がＬＯ−ＲＦ漏出、Ｉ及びＱのゲイン不均衡、Ｉ及びＱのＬＯ信号の間の不完全な位相オフセットを含む欠陥の数から被害を被ることはよく知られている。ＲＦ信号が複素エンベロープ表示、すなわち、ベースバンド複素波形による基本的なＲＦ周波数におけるフェーザーとして考慮され、ＬＯ−ＲＦ漏出が複素ＤＣオフセットに同等であるならば、Ｉ及びＱのゲイン不均衡は、実数経路と虚数経路とにおけるゲイン差分と同等であり、不完全な直交バランスは、実数データと虚数データとにおけるコンセント同等である。図４に示す構造は、変調器の欠陥を相殺しながら、ダイレクト変調器に等しいが反対の欠陥を提供することによって、直接変換アップコンバーターにおいて取り入れられた誤りのための保証効果を提供することができることはよく知られている。ＱＭＣブロックの関数は、以下の方程式によって説明することができる。
【０１４２】
【数６】
2012509614.tif 000008
【０１４３】
【数７】
2012509614.tif 000009
【０１４４】
ここで、係数ａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１、ｂ２は、直接ＲＦアップコンバーターの特性を補償するために、推定ブロック１１０によって提供される。前置補償器ブロック１０１に従って、典型的な実施例におけるＱＭＣブロックは、ＦＰＧＡ内に実装されて、前記補償器ブロック１０１と同じサンプリングレートでリアルタイムに操作される。
【０１４５】
ＲＦ信号処理
ＱＭＣブロックの出力ｑｉは、デジタル−アナログコンバーター１０３によって処理される。ＲＦアップコンバーター１０４がＲＦ方法に直接使用されると、複素デジタル−アナログコンバーターが必要である。ＤＡＣ１０３からのアナログ信号は、ＲＦアップコンバートブロック１０４によってＲＦに変換される。ＲＦ−アップコンバートブロックは、アーキテクチャーに基づくＩＦか、直接アーキテクチャーを用いることができる。アーキテクチャーに基づくＩＦが、混合処理で用いられるなら、デジタル−アナログコンバーターよりも前に適切な周波数において、複素ベースバンド信号を実ＩＦ信号に変換するために、送信ＤＡＣ１０３の直前に、デジタル送信チェーンを必要とする。前置補償器ブロック１０１は、入力信号ｘｉを、ｘｉに歪みを加える非線形関数に適用するように作動する場合に、追加歪みはオリジナル送信信号ｘｉよりも広いスペクトルバンド幅を占領する。したがって、ＲＦアップコンバートブロック１０４は、ｚｉのバンド幅の全域において位相及び増幅線形性の観点から、傷害を許容できる入力信号ｘｉに対してｚｉに関連するより広い信号バンド幅を処理することができるように、確保するように最適化される。
【０１４６】
ＲＦアップコンバートブロック１０４の出力は、ＲＦ電力増幅器に渡される。電力増幅ＲＦ出力の一部は、前置補償及びＱＭＣシステムの最適化を許容するフィードバック信号を提供する結合ブロック１０６を用いて結合される。ＲＦフィードバック信号は、複素ベースバンド表現または直接デジタルサンプリングを許容する適切な低ＩＦ周波数のどちらかに、ＲＦフィードバック信号を変換するために、ＲＦダウンコンバートブロック１０７によって処理される。ＲＦアップコンバーター・ブロック１０４の同様な方法では、ＲＦダウンコンバーターは、電力増幅歪みを正確にキャプチャーする十分な帯域幅をサポートする。ＲＦダウンコンバートブロック１０７の出力は、デジタル化されたフィードバック信号ｙｉを生成するために、ＡＤＣ１０８によって処理される。
【０１４７】
キャプチャー・ブロック
図５にキャプチャー・ブロック１０９を示す。それは２つの信号によって作動し、１つ目の信号は、前置補償器ブロックの出力ｚｉかＱＭＣブロックｑｉの出力のどちらかであり、２つめの信号は、常に、フィードバック受信機ＡＤＣ１０８の直後の信号として定義されたフィードバック信号ｙｉである。キャプチャー・ブロックの関数は、推定ブロックによって提供されたキャプチャー閾値に対してｘｉの係数を比較することによって形成されたトリガーが動作したとき、ｚｉまたはｑｉのサンプルのセット及びフィードバックサンプルｙｉの対応するセットを蓄積する。ｘｉのモジュールは、３０１によって前置補償器ブロックでリアルタイムに既に計算されている。ＦＰＧＡの実施例のような実施例の展開において、ｘｔのモジュールは、適切な繰り返し数で、ＣＯＲＤＩＣ実装によって計算されることに注意する。
【０１４８】
信号ｚｉまたはｑｉと信号ｙｉとにおける時間遅延を簡単に説明するために、信号ｚｉまたはｑｉは、デュアルポートＲＡＭ５０６に適用される前に、プログラマブル遅延Ｄ５０１を有するＦＩＦＯ構造を介して渡される。ここでＤは、入力から１０２、フィードバックＡＤＣ１０８出力への経路における遅延をおおよそ補償するために選択される。ｘｉのモジュールは、キャプチャー閾値よりも大きく、比較器５０２は、トリガーと呼ばれるロジック１を生成する。トリガーは、Ｄ−３２サンプルによって信号を遅延させる遅延ブロック５０３に渡され、トリガーを生成するサンプルが、キャプチャーされたサンプル中に現れることを確保し、おおよそ３２−Ｐサンプルは始点を形成する。ここで、Ｐはサンプルがポイントｘｉからポイントｚｉまたはｑｉに伝播された時間による処理遅延である。番号３２は、トリガーイベントが引き起こしたピークが、キャプチャーに現れることを確保するように選ばれ、Ｐが１６未満の値を取ると仮定する。実際には、その番号は、Ｐが減算されるときに、残りがキャプチャーされたサンプルの始点に含まれていて近づくことを確保するように選ばれるべきである。
【０１４９】
５０３からの高出力は、信号ｙｉのどのようなＤＣ期間をも除去するように最適化された移動平均フィルタ５０５をｙｉにかけられる前に、信号ｚｉまたはｑｉの遅延サンプルが連続してデュアルポートＲＡＭ５０６に書き込まれ、信号ｙｉのサンプルが連続してデュアルポートＲＡＭ５０７に書き込まれるように、デュアルポートＲＡＭ５０６及び５０７のアドレス・フィールドを増加させるカウンター５０４を始動する。典型的な実施例において、ｚｉまたはｑｉに関連するデュアルポートＲＡＭ５０６は、１Ｋの複素サンプルを蓄積し、ｙｉが実数フォーマットであり、ｘｉの２倍のサンプリングレートであると仮定して、デュアルポートＲＡＭ５０７は２Ｋの実数サンプルを蓄積する。達成したトリガーに従うデュアルポートＲＡＭ５０６の内容は、ｚ１：Ｎまたはｑ１：Ｎに名付けられたｚｉまたはｑｉのサンプルの連続したシリーズである。ここでＮは、サンプルの総数、すなわち、デュアルポートＲＡＭ５０６の深さである。達成したトリガーに従うデュアルポートＲＡＭ５０７の内容は、ｙ１：２Ｎに名付けられたｙｉのサンプルの連続したシリーズである。ここで２Ｎは、サンプルの総数、すなわち、デュアルポートＲＡＭ５０７の深さである。推定ブロックは、ｚ１：Ｎまたはｑ１：Ｎ及びｙ１：２Ｎを読み込むため、デュアルポートＲＡＭ５０６及び５０７の両方にアクセスすることができる。
【０１５０】
一般に、デジタル前置補償技術にも、電力増幅器の完全なダイナミックレンジ全域において離散したサンプルを含むデータセットを用いた前置補償器の最適化は望ましい。さらに、データセットは、フィードバック信号ｙｉで雑音を克服する平均効果を提供する電力増幅器特性の各領域において十分なサンプルを含むことが望まれる。しかしながら、無線通信規格に用いられる典型的なＣＤＭＡまたはＯＦＤＭ信号は、サンプル毎に瞬時電力のガウス分布を持ち、すなわち、最も高い電力のサンプルと最も低い電力のサンプルがまれに現れても、ほとんどのサンプルは平均値の近くに位置している。前置補償性能では、十分に高い電力のサンプルが含まれるデータセットがキャプチャーされることを確保する技術を実装することは特に望ましい。連続したサンプルの１Ｋセットを単にキャプチャーすることが、十分に高い電力のサンプルを提供出来そうにないことは実験的に示されている。この問題を解決するための最も単純で一般的な方法は、単に、連続したサンプルの６４Ｋセットのように、もっと大きい連続したサンプルのセットをキャプチャーすることである。しかしながら、これは、ＦＰＧＡ実装などのリソースの限られた展開では望ましくない、もっと大きなメモリをサポートすることを必要とする。この問題を解決するために、上位の推定バンドに装着される、推定器がより集中した大きい振幅を有するサンプルを求めるケースについて、システムへの推進を提供する。このケースの場合、１Ｋキャプチャーは、長さでそれぞれ１２８サンプルの８セットのデータに分けられる。キャプチャー閾値を超えた場合、最初のセットが装着され、データにおいて最大振幅が、次のキャプチャーのためのキャプチャー閾値としてセットされる。これは、全８セットに対して続けられ、バッファは、それぞれが増加する振幅のサンプルピークを含む８セットのデータを含むことを示す。全８セットが、キャプチャーにセットされなければ、処理は中止され、利用可能なセット数が、これらのセットからサンプルを処理するように推定器に報告される。
【０１５１】
推定器ブロック
図６によれば、推定器ブロック１１０は入力として、キャプチャーされたサンプルｚ１：Ｎまたはｑ１：Ｎ及びｙ１：２Ｎを取得する複数の処理を含むことができ、前置補償器（Ｄｍ，ｑ）及びＱＭＣ（ａ０，ａ１，ａ２，ｂ０，ｂ１，ｂ２）ブロックにおける係数を生成する。このセクションは、マイクロプロセッサに埋め込まれたＦＰＧＡによって実装でき、必要に応じてアップデート促進要件に依存した具体的な関数を実行するハードウェアブロックによって補われる。その異なる処理は、シーケンシャリーと呼ばれ、推定計算において用いられるベクトル及び行列を蓄積するための同じマイクロプロセッサデータ領域６０１を共有する。推定器ブロックは、以下のセクションで説明する、信号準備６０２、ＱＭＣ推定６０３、前置補償器推定６０４の３つの関数を実行する。
【０１５２】
信号準備６０２
係数推定で用いられるキャプチャー信号よりも前に、ｚ及びｙ信号は、同じサンプリングレート、同じ平均振幅において、ベースバンド複素サンプルの形であるべきであり、時間と位相の両方において整列させられるべきである。任意に、平均振幅は、信号のスケーリングする必要性を取り除き、この処理を速めるための異なっていてもよく、必要な正規化は計算された複素係数Ｄｂ，ｑに適用される。この結果を得るために、実ＩＦ受信機が実信号と適切な周波数の複素正弦波の乗算によって用いられる場合、ｙ信号はベースバンド複素サンプルに変換される必要があり、信号はｚ信号のサンプリングレートに合わせて再抽出される。
【０１５３】
その信号は、通常、互いに時間が合わせてオフセットされ、時間が合わせてシフトされている信号の一つによってこれを取り除くことができる。サンプルの整数によるシフトは、通常、不十分な整列精度となり、シフトの前に必要な精度を与えるサンプリングレートで信号を補間することができ、そして、オリジナルのサンプリングレートに間引かれる。むしろ、米国特許６７９８８４３号に記載されているような遅延オフセットを計算する相互相関法が用いられ、そのシステムは、それらが整列されているかどうかを決定する互いのオフセットにおける２つの信号の変化を計算するより簡単な方法である。これはまず、最も低い変化像を有することによって指示された、粗い遅延像を見つけるための全体のサンプルによってもう片方に対して一つの信号をシフトされることを伴う。そして、信号は、必要な精度を得るために補間され、処理は、新たな信号で繰り返されるが、限られたサンプル数によって、既存の粗い遅延値から精度の高い遅延値にシフトさせる必要があり、再び、最小変化像によって指示される。ほとんどのシステムにおいて、この遅延はゆっくりと変化するため、この計算はまれにそして荒く実行されればよく、キャプチャー処理において時間を節約して、精度の高いオフセットは、アプリケーションのためにキャプチャーされたサンプルセットを蓄積する。サンプル・キャプチャーが実行される場合、粗いオフセットは簡単なシフト操作によって適用され、精度の高いオフセットは信号が、考えられる精度の高いオフセット値のそれぞれのために、異なった係数のセットを有するＦＩＲフィルタ構造を介することによって適用される。
【０１５４】
ｚ信号における各複素サンプルを、ｙ信号におけるその同等なサンプルの共役と乗算し、２つの信号におけるゲインと位相の違いを含む複素ベクトルを与えるキャプチャーにおけるサンプルについて、この値を平均する。これは、ユニットベクトルを正規化し、ｙ信号に位相が合わせられたｚ信号のすべてのサンプルを乗算する。
【０１５５】
ＱＭＣ推定６０３
送信機が直接ＲＦ変調器構造を用いる場合では、ＲＦ変調器の意図しない効果を補うためにＱＭＣ推定を含むことができる。その効果は、主に、ＩまたはＱへのＤＣオフセットの導入、ＩまたはＱの線形スケーリング、ＩまたはＱにおける位相変化である。これらの歪みモードは、係数ａとｂを送信信号に対して計算して、適用することによって直接的に補償される。
【０１５６】
【数８】
2012509614.tif 000010
【０１５７】
【数９】
2012509614.tif 000011
【０１５８】
ＱＭＣが変調器歪みを補正するならば、信号ｙ＝ｘの場合の信号ｑについて推定値が必要となり、以下の方程式で書き換えることができる。
【０１５９】
【数１０】
2012509614.tif 000012
【０１６０】
【数１１】
2012509614.tif 000013
【０１６１】
Ｎサンプルのキャプチャーセットに基づいて、最小二乗法を用いてこの方程式は解くことができる。
【０１６２】
【数１２】
2012509614.tif 000014
【０１６３】
以下の式が得られる。
【０１６４】
【数１３】
2012509614.tif 000015
【０１６５】
各変数のゼロに対する偏微分を設定することによって、誤りを最小とするａ及びｂ係数のそれぞれの値を求めることができ、以下の６つの方程式が得られる。
【０１６６】
【数１４】
2012509614.tif 000016
【０１６７】
【数１５】
2012509614.tif 000017
【０１６８】
【数１６】
2012509614.tif 000018
【０１６９】
【数１７】
2012509614.tif 000019
【０１７０】
【数１８】
2012509614.tif 000020
【０１７１】
【数１９】
2012509614.tif 000021
【０１７２】
この連立方程式は、常套手段によって、ａ及びｂ係数の値を見つけるために解くことができる。一つの方法は、行列Ｃを作ることであり、以下のように書くことができる。
【０１７３】
【数２０】
2012509614.tif 000022
【０１７４】
以下の式が得られる。
【０１７５】
【数２１】
2012509614.tif 000023
【０１７６】
【数２２】
2012509614.tif 000024
【０１７７】
複素方程式を作るためにこれらの方程式を結合して、複素係数ｃｋ＝ａｋ＋ｊｂｋを以下のように定義する。
【０１７８】
【数２３】
2012509614.tif 000025
【０１７９】
これは、ピボットを用いたガウス消去法などの従来の方法を用いることで解くことができる。
【０１８０】
ＤＰＤ推定６０４
推定器ブロックは、電力増幅器の振る舞いの正確な逆モデルを生成しなければならない。米国特許６９０３６０４号及び６７９８８４３号に記載されているそれらの他の方法は、多量のメモリを必要としており、コストを抑え、メモリリソースが限られている小さいＦＰＧＡベースの実装などの限られたリソース実装には適さない。
【０１８１】
ＤＰＤ推定処理について説明するため、図７に示す簡易ブロック図を参照する。以前に定義された用語を用いて、ｘはオリジナルの入力信号、ｚは前置補償器の出力、ｙは電力増幅器の出力であり、それらは一連の連続したサンプルからなるベクトルである。簡単にするため、以下の解析では、ｘ、ｚ、ｙは、信号準備６０２で述べたように、時間と位相が合わされている。
【０１８２】
前置補償器関数がＤと定義され、電力増幅器関数がＡと定義されるなら、ベクトル表記では以下のように定義することができる。
【０１８３】
【数２４】
2012509614.tif 000026
【０１８４】
【数２５】
2012509614.tif 000027
【０１８５】
ＤＰＤ推定の目標は、実際のゲインＧに関して関数Ｄを最適化することである。
【０１８６】
【数２６】
2012509614.tif 000028
【０１８７】
数２４及び２５から、以下のように記載することができる。
【０１８８】
【数２７】
2012509614.tif 000029
【０１８９】
目的は、数２６を満たすことである。すなわち、
【０１９０】
【数２８】
2012509614.tif 000030
【０１９１】
これは、以下と同等である。
【０１９２】
【数２９】
2012509614.tif 000031
【０１９３】
数２５から以下を得ることができる。
【０１９４】
【数３０】
2012509614.tif 000032
【０１９５】
数２９から、前置補償器関数Ｄは、Ａ−１と同じ関数形式を有していなければならない。前置補償器関数Ｄは、以下のように明確化されるための繰り返された数５によって定義されている。
【０１９６】
【数３１】
2012509614.tif 000033
【０１９７】
【数３２】
2012509614.tif 000034
【０１９８】
これは、増幅器逆関数Ａ−１と同じ関数形式として同等であり、相違点は、係数のための値と、モジュールビンのための値である。この仮定と数３０から以下のように記載することができる。
【０１９９】
【数３３】
2012509614.tif 000035
【０２００】
【数３４】
2012509614.tif 000036
【０２０１】
ここで、前置補償が方程式を線形とするならば、ｙｉ＝Ｇｘｉを以下のように用いることができる。
【０２０２】
【数３５】
2012509614.tif 000037
【０２０３】
【数３６】
2012509614.tif 000038
【０２０４】
すなわち、ＧＡｍ，ｑ＝Ｄｍ，ｑおよび（１／Ｇ）Ｍｂ＝Ｐｂ（ここで、Ｇはゲインである）。
【０２０５】
ｚｉ及びｙｉが既知であるとして数３３を考えれば、最小二乗法を用いて、実際のｚｉと推定されたｚｉの間の誤差を最小にする係数Ｄｍ，ｑのセットを見つけることができる。
【０２０６】
最小二乗法を用いて係数セットＤを見つけることができるが、上述するように、通常、振幅ビンＭの数は２５６であり、Ｑ値は１から４の範囲であるため、ＦＰＧＡ実装内のように、合理的に割り当てられるリソースが制限される、低コストかつ／または低電力実装で非実用的な一次方程式のＭ．Ｑセットの解を必要とする。この問題を解決するため、許容できる領域の中で、必要なマイクロプロセッサメモリ要件及び解決時間をかなり減らす、許容可能な前置補償器精度を実現する２つの目新しい方法が提案されている。図１４は、典型的な無線インフラストラクチャ電力増幅器の基礎となるサンプルあたりの、サンプルの出力電力に対する電力増幅ゲイン（ｙｉ／ｚｉ）の典型的な特徴を示す。
【０２０７】
前置補償器は、十分に低い量子化ノイズを達成するために２５６の振幅バンドを必要とするが、電力増幅器特性が、出力電力に対して比較的スムースなゲイン特性変化に、遥かに少ない振幅バンドとともによく近似することができる。
【０２０８】
したがって、以下の２つのアプローチが提案される。
【０２０９】
（１）Ｂ振幅バンドを有するＤ’として、前置補償関数Ｄの簡易バージョンを定義する。ここで、ＢはＭよりも小さい。したがって、数３３と同様に以下のように記載することができる。
【０２１０】
【数３７】
2012509614.tif 000039
【０２１１】
係数Ｄ’の最良のセットを見つけるために最小二乗法を用いることができる。Ｂ＜Ｍとして、Ｄ’ｂ，ｑからＤｍ，ｑに由来する線形補間を用いることができる。ここで、線形補間は、以下のようにそれぞれのｑの値について個別に適用できる。
【０２１２】
【数３８】
2012509614.tif 000040
【０２１３】
実際の経験では、１６〜３２のＢ値で、良好な前置補償性能を示している。メモリスペースの必要量と計算時間は、以下のように、それぞれのｑ値に関する線形補間によって、Ｂ．Ｑ一次方程式を解くことによって、Ｂ．Ｍ一次方程式を直接解くのに対して非常に減少する。このようなメモリと計算時間の減少は、ＦＰＧＡ内の展開に特に適している。
【０２１４】
（２）同一の最小二乗誤り最小化方法によって解決することができる、断続的に連続した直線セグメントに合う、変更された方程式のセットを派生する。
【０２１５】
以下のセクションでは、直接ＤＰＤ推定に関する方法（１）と、線形ＤＰＤ推定に関する方法（２）の２つの方法をさらに詳細に説明する。
【０２１６】
直接ＤＰＤ推定
上述したように、推定処理は、Ｄ’ｂ，ｑを探すためのＢ振幅バンド（通常は１６〜３２）を用いた前置補償器関数の最適化と、Ｄｍ，ｑを得るための各ｑ値に関する線形補間の実行の２つのステップにわけられる。
【０２１７】
係数Ｄ’ｂ，ｑは、ｚ及びｙのサンプルのバッチ（通常は１６０００のサンプル）で、最小二乗法を用いて見つけられ、Ｂ．Ｑ係数を見つけるのに用いられる。したがって、実際の係数よりもずっと多くの単一の方程式を有する過度に決定された行列方程式を解く必要がある。この方法は、前置補償器ブロックの説明の［１］に概説した、多項式前置補償器関数を適用する。しかしながら、この方法は、Ｂ＊Ｑ＊Ｎ要素を有する行列の形式（通常は、１６＊４＊１６０００の要素）を必要とし、それぞれの要素は、３２ビットを使用することとすれば、これは、３２メガバイト以上のメモリスペースを必要とし、ＦＰＧＡ内に埋め込まれたマイクロプロセッサなどのように、低コストで低電力展開で通常利用可能であるよりも多い。
【０２１８】
提案された方法は、適切な代替の使い方を示しており、Ｎとは無関係に、行列の次元や方程式を形成するのに用いられるベクトルを減少させ、作り出すことができる。これは、減少したメモリの必要量が、ＦＰＧＡ内に埋め込まれているマイクロプロセッサでの実装に適するように、コストと電力を実現可能なほど低く保ち、高効率で有効な実施例を達成するという利点と、推定に用いられるサンプルの数は、メモリの必要量と計算時間を増加させずに、より正確な推定を導くように、平均を向上させるために増加することができるという利点の、２つの利点を有している。
【０２１９】
推定処理の最初のステップは、以下に定義するように導かれた最小二乗法におけるＤ’ｂ，ｑを推定することである。
【０２２０】
【数３９】
2012509614.tif 000041
【０２２１】
偏微分は、最小の誤りの点としてゼロであり、すなわち、
【０２２２】
【数４０】
2012509614.tif 000042
【０２２３】
以下の式が得られる。
【０２２４】
【数４１】
2012509614.tif 000043
【０２２５】
もしくは、同じように、
【０２２６】
【数４２】
2012509614.tif 000044
【０２２７】
以下のように書くことができる。
【０２２８】
【数４３】
2012509614.tif 000045
【０２２９】
【数４４】
2012509614.tif 000046
【０２３０】
これは、以下の式が得られる。
【０２３１】
【数４５】
2012509614.tif 000047
【０２３２】
μ＝Ｂｑ＋ｂ及びν＝Ｂｍ＋ｎを設定することによってインデックスを結合し、太文字を用いて、新たなインデックススキームを用いて示すと以下のようになる。
【０２３３】
【数４６】
2012509614.tif 000048
【０２３４】
これは、数字の安定性を目的とするピボットを用いたガウス消去法などの従来の方法を用いて解決することができる、標準的な一次方程式問題である。
【０２３５】
正方行列Ｋは、（ＢｘＱ）２要素を含み、ベクトルＨ及びＤ’はともに、ＢｘＱ要素を有している。Ｂ＝１６及びＱ＝４の標準値を取ることで、仮定される各要素は、３２ビットを用い、これは、以前の方法におけるメモリ必要量のたった０．４％である、１３２キロバイトのメモリスペースを必要とし、ＦＰＧＡや同様の展開において利用可能な制限されたメモリリソースによって提供されたものよりも十分に小さい。この方法での計算時間は、Ｏ（（２／３）（ＢＱ）３）オーダーのＢ及びＱの選択による。
【０２３６】
この方法の、別の主要な利点は、Ｈ及びＫの各要素が加算であり、これは、各サンプルが消費されるとき、以前のサンプルからの値を用いて単に蓄積するだけであることを意味する。これは、１６３８４〜３２７６８の範囲でＮの典型的な値を有するｚｉ及びｙｉのための一つの大きなサンプルのセットを必要とする代わりに、１６〜３２セットのキャプチャーを用い、Ｈ及びＫにセットするための１０２４のＮの値を有することができる。これは、最大メモリ必要数を減らすキャプチャーバッファのサイズを減少させ、推定に使用されるサンプルの数に柔軟性を与え、より少ないサンプルを集めるために、より多くの平均から増加された精度と、より速いアップデート時間の間で、交換される。
【０２３７】
上記の方程式の解は、推定バンドＢに対応する複素係数Ｄ’ｂ，ｑを提供し、次いで、以前に数３８で説明したように振幅バンドに値を提供するために線形補間される。
【０２３８】
線形ＤＰＤ推定
離散ＤＰＤ推定セクションで概説された方法で用いられる関数βｉ，ｂは、推定バンドｂの一つにサンプルｙｉをセットして用いられる。いったん推定バンドにセットされると、そのバンドにおけるすべてのサンプルは、計算の目的のために同じ振幅を持つとして扱われ、その振幅は、その推定バンドの上下の振幅領域の平均に等しい。
【０２３９】
この方法のひとつの制限は、推定バンドにセットされるサンプルの振幅の離散を無視するということである。実際、典型的な信号は、より高いか低い振幅端において中央のバンドに分類されるより多くのサンプルを有し、その結果、各端のバンドは、振幅がより低い推定領域においてより高い領域に歪み、より高い推定領域においてより低い領域に歪むサンプルの離散を含む傾向がある。
【０２４０】
目新しい改良は、信号を出力する、入力の断片的に連続するマッピングとして、前置補償関数を定義することである。その結果、そのバンドの中央の振幅値を、単一の見積もりバンドに関連付けながら、サンプルをセットする代わりに、低下する２つの推定バンドのサンプルを影響を考慮する。
【０２４１】
これは、推定バンドｂのサンプルｙｉとどれくらい離れているかによる、加重オフセットＯｂ，ｑを加えることを必要とし、数３７を書き換えられる。
【０２４２】
【数４７】
2012509614.tif 000049
【０２４３】
ここで、Ｍｂは推定バンドｂのより低い領域である。Ｏの値として、一つの推定バンドから計算された係数値と次式との間に不連続が全くない値を選ぶ。
【０２４４】
【数４８】
2012509614.tif 000050
【０２４５】
すなわち、
【０２４６】
【数４９】
2012509614.tif 000051
【０２４７】
したがって、Ｑ（Ｂ＋１）の係数を求める必要がある。
【０２４８】
【数５０】
2012509614.tif 000052
【０２４９】
これは、以下のように書き換えることができる。
【０２５０】
【数５１】
2012509614.tif 000053
【０２５１】
ここで、
【０２５２】
【数５２】
2012509614.tif 000054
【０２５３】
誤り関数を最小にすることによって、係数Ｄ’ｂ，ｑを再び推定し、偏微分は最小誤りの点においてゼロである。すなわち、
【０２５４】
【数５３】
2012509614.tif 000055
【０２５５】
数５０にこれを適用することで、以下の式が得られる。
【０２５６】
【数５４】
2012509614.tif 000056
【０２５７】
すなわち、
【０２５８】
【数５５】
2012509614.tif 000057
【０２５９】
適当な代替を用いることによって、以下のように書くことができる。
【０２６０】
【数５６】
2012509614.tif 000058
【０２６１】
また、以下のように得られる。
【０２６２】
【数５７】
2012509614.tif 000059
【０２６３】
μ＝Ｂｑ＋ｂ及びν＝Ｂｍ＋ｎを設定することによってインデックスを結合し、太文字を用いて、新たなインデックススキームを用いて示すと以下のようになる。
【０２６４】
【数５８】
2012509614.tif 000060
【０２６５】
これは、数字の安定性を目的とするピボットを用いたガウス消去法などの従来の方法を用いて解決する子ｔができる、標準的な一次方程式である。メモリの必要量と計算時間は、Ｂ＋１の推定バンド有する例外に関する離散ＤＰＤ法と同じである。
【０２６６】
最小二乗誤差最小化によって、以下を満たす最良の係数Ｄ’μを見つける。
【０２６７】
【数５９】
2012509614.tif 000061
【０２６８】
次いで、以下のＤ’ｂ，ｑを回収する方程式を展開する。
【０２６９】
【数６０】
2012509614.tif 000062
【０２７０】
係数Ｄ’ｂ，ｑが、直線セグメントから形成される断片的に連続したカーブを定義するために用いられることを思い出す。
【０２７１】
【数６１】
2012509614.tif 000063
【０２７２】
そして、
【０２７３】
【数６２】
2012509614.tif 000064
【０２７４】
連続のための要件は、以下のように得られる。
【０２７５】
【数６３】
2012509614.tif 000065
【０２７６】
Ｍｂ＋１−Ｍｂは、モジュールビンの幅である。
【０２７７】
モジュールビンの素晴らしい精度のための値を決定するならば、すなわち、モジュール値を許容できる誤りと一定の値として扱うなら、以下のように補間できる。
【０２７８】
それぞれのモジュールビンを、Ｎと等しい部分に分割すると仮定する。
【０２７９】
【数６４】
2012509614.tif 000066
【０２８０】
そして、
【０２８１】
【数６５】
2012509614.tif 000067
【０２８２】
以下のように簡略化する。
【０２８３】
【数６６】
2012509614.tif 000068
【０２８４】
二重加算するならば、同様にして、作業演算子｜ｗ｜を用いて以下のように表すことができる。
【０２８５】
【数６７】
2012509614.tif 000069
【０２８６】
【数６８】
2012509614.tif 000070
【０２８７】
ここで、
【０２８８】
【数６９】
2012509614.tif 000071
【０２８９】
これが、数６９で特定された前置補償器係数Ｄｍ，ｑを有し、前置補償器の関数的形式であることに注意する。
【０２９０】
各遅延時間における推定バンドの異なる数を有する離散ＤＰＤ推定。
【０２９１】
いくつかの場合において、メモリリソースが非常に抑制され、主なタップよりも正確なモデルののより少ない効果を有するため、遅延タップにおいて少ない推定バンドを用いるのに有益である。ここで示したものは、これを達成するための方法である。これは、必要であるなら、線形ＤＰＤ推定と同等に適用できることに注意すべきである。
【０２９２】
タップあたりのバンドの異なる数を有していると、数３７の形式を変更することができる。
【０２９３】
【数７０】
2012509614.tif 000072
【０２９４】
ここで、関数βｉ，ｂ（ｑ）は、以下のように、ｑｔｈタップにおける電力バンドを与える。
【０２９５】
【数７１】
2012509614.tif 000073
【０２９６】
等しく区切られた推定バンドと、２の電力の倍数であるバンド数を選ぶ。そこでは、主なタップは、Ｋのバンドサイズを持つ。これは、以下のように与えられる。
【０２９７】
サイズＫの主なタップにおけるＢバンド
サイズ２Ｋの２番目のタップにおけるＢ／２バンド
サイズ４Ｋの３番目のタップにおけるＢ／４バンド
主なタップにおけるバンドのβｉ，ｑ関数を計算するならば、以下のように得られる。
【０２９８】
【数７２】
2012509614.tif 000074
【０２９９】
例えば、あるメモリ規制が与えられるならば、それらにおける３２、１６、８、及び４バンドを有する４つのタップを有する。これは、すべてのタップにおいて３２バンドを有するのならば、１２８以上の解決する６０の係数を与える。その結果、メモリの必要量と計算時間は、離散ＤＰＤ法と同等であるが、見つけている係数の減少数にＢＱを置き換える。
【０３００】
高速ＤＰＤ推定
通常、サンプルの遅延バージョンを考慮しない電力増幅器モデルは、補正性能の大部分を達成し、電力増幅器メモリを補償しないモデルと比較するとおそらく８０〜９０％である。このタイプの方法の利点は、係数を生成するように行列反転を含んでおらず、問題が非常に簡素化されているということであり、データ構造と計算時間のために非常に少ないメモリが必要とされ、大幅に減少する。したがって、推定のアップデート時間が、ＤＰＤの立ち上げや反復が非常に速く完了する。
【０３０１】
推定解を見つけるために必要な方程式が、Ｑ＝１と設定することによって、数３７から適合し、誤り方程式は、最小化する必要のため以下のようになる。
【０３０２】
【数７３】
2012509614.tif 000075
【０３０３】
偏微分は、最小誤りの点においてゼロとなり、すなわち、
【０３０４】
【数７４】
2012509614.tif 000076
【０３０５】
以下の式が得られる。
【０３０６】
【数７５】
2012509614.tif 000077
【０３０７】
βｉ，ｂの定義によって、ｂ＝ｎの時にβｉ，ｂβｉ，ｎがゼロではないことに注意（サンプル値は、１つの推定バンドのみにあるため）し、数５６は、以下のように与えられる。
【０３０８】
【数７６】
2012509614.tif 000078
【０３０９】
すなわち、
【０３１０】
【数７７】
2012509614.tif 000079
【０３１１】
ｙｉが推定バンドｂではない場合、βｉ，ｂはゼロであり、以下の式が与えられる。
【０３１２】
【数７８】
2012509614.tif 000080
【０３１３】
これは、解決するのが非常に簡単かつ迅速である。この方法のためのデータスペースの必要量は、累積を実行するのに必要な２Ｂ要素だけであり、Ｂ＝１６と仮定すると、要素は、３２ビットとなり、離散ＤＰＤ推定セクションで述べた離散ＤＰＤ法のための１３２キロバイトと比較して、ちょうど１２８バイトのメモリスペースが必要となる。この方程式を解くのに必要な計算時間は、Ｂと線形関係を有する。
【０３１４】
システム制御
典型的には、ソフトコア・プロセッサに実装されるシステム制御処理は、前置補償及びＱＭＣ関数の両方によって、シーケンスと推定の制御を扱う。電力増幅器応答は、ＲＦ電力または周波数と、電力増幅装置の温度における変化によって、影響を受ける。システム制御処理のタスクは、すべての作動条件の下で、最も正確なモデルを発生させ維持するという意図で、ＱＭＣと前置補償のアップデートを管理することである。
【０３１５】
ＡＤＣ入力１０８において良好なＳＮ比を維持するために、可変ＲＦ減衰器は、通常、ＲＦダウンコンバート・ブロックに含まれている。これは、送信機出力における平均ＲＦ出力電力が低い値にセットされれば、ＡＤＣ入力における信号の上昇させるために、減衰を減少させることができ、同様に、平均ＲＦ出力電力が高い値にセットされれば、ＡＤＣの動的範囲を超える信号を阻むために、減衰を増加させることができる。ＡＤＣにおける適切な信号レベルを達成するため、較正処理は減衰器を、ＤＡＣ１０３に送られるデジタル信号と、ＡＤＣ１０８で受信するデジタル信号との間のゲインが固定されるようなレベルでセットすることを含む。このようにすることで、システムは、ｙ及びｚ信号のキャプチャーされたデータを用い、それらの間の電力の相違を計算する。ここで、１０３から１０８までのゲインは同等である。そして、システムは、必要とされる固定されたゲインの関係を達成する減衰値の調整を計算し、それを減衰器に適用する。較正測定は、ゲインが目標値に近くなるまで繰り返される。
【０３１６】
例えば、送信機の異なる平均ＲＦ電力出力を設定するなどして、ＤＡＣ１０３の出力と、電力増幅器１０６の出力とのＲＦゲインが変化した場合、電力増幅器は、異なる電力範囲を超えて影響を及ぼし、前置補償器の計算されたモデルは有効ではなくなる。また、推定におけるこの値の変化が進行しているならば、推定のために用いられるサンプルデータは崩壊する。ＲＦ周波数が変化すると、電力増幅器の応答もまた変化し、計算されたモデルは無効となることを意味する。通常の操作では、これらの変数はほとんど変化せず、送信機システム全体を管理する処理の要求で変化することになる。このため、ＤＰＤシステムは、単一の推定か自律追跡モードのどちらかを選択することを制御する、この上位の管理システムのための設備を提供する。デバッグや試運転を手助けするため、ＤＰＤシステムは、多数の内部操作に個別にアクセスして、外部解析のためのシステムからの情報とキャプチャーされたサンプルを報告する手段が提供される。
【０３１７】
単一の推定は、通常、上記制御器がＲＦ周波数やゲインなどの送信機システムのパラメータを変化される場合に用いられる。これは、これらのパラメータが変化している間に推定することをＤＰＤシステムを防ぎ、上位制御器は、パラメータ値が安定すると、ＤＰＤシステムが１つ以上の推定サイクルを実行するように要求する。通常、要求は、送信機が安定状態となるとより正確な推定を達成するための追跡モードが可能になる前に、急速な集合を許容する高速推定のためである。最高レベルの制御ループの典型的な実装が図８に示されている。これは、時間整列オフセット計算８０１、ＱＭＣアップデート８０２、前置補償器アップデート８０３、デバッグ操作８０４、追跡ループ８０５に入ることを含む外部システム制御器が利用可能な異なったオプションを示している。デバッグ操作は、ここでは詳細に説明しないが、デバッグ開発と欠陥診断を手助けするための推定処理において用いることができる外部アクセスを提供する意図を持って含まれている。図９、１０、１１は、時間整列オフセット較正、ＱＭＣ及び前置補償モデルのアップデートに伴ったステップについて説明する。
【０３１８】
追跡モードは通常、送信機が、ＲＦ周波数とゲインを一定にセットする場合に用いられ、ＤＡＣ１０３から電力増幅器出力１０６へのゲインは一定の値を維持される。このモードの場合、サンプル電力の最も広い利用可能な範囲を超えてデータを集め、常に電力増幅器応答の正確なモデルを維持することを目的とする。電力増幅器応答が時間経過とともにほとんど変化しないとすれば、推定の速度はそれほど関連がない。図１２は、典型的な追跡モードの実装を示す。
【０３１９】
システムがこのモードとなった場合、多数の推定の繰り返しが、電力増幅応答の良好なモデルに達するように、ＱＭＣ１２０１及び前置補償１２０２から呼び出され、システムは、アップデートが必要であるという証拠がない場合、モデルをアップデートしない。この証拠は、３つのソースのうちの一つから生じ、最も重要なものは、残差１２０６と呼ばれる現在のモデルの精度の基準である。これは、ｙ及びｚ信号のためのサンプルのセットをキャプチャーし、計算されたモデルをｚ信号の推定を得られるｙ信号に適用し、この推定と実際のｚ信号との変化を計算することで計算された性能指数である。
【０３２０】
【数７９】
2012509614.tif 000081
【０３２１】
現在のモデルが正確であるなら、指数は小さくなり、モデルが不正確でアップデートを必要とするなら、指数は大きくなる。システム制御処理は、定期的に残差を計算し、定義されたレベル１２０７まで増加すると、１つ以上の推定サイクルは、モデルを改良するために呼び出される。
【０３２２】
アップデートを引き起こす２番目の証拠のソースは、結合器１０６からＡＤＣ１０８へのＲＦフィードバックパスのゲインである。このパスのゲインにおける変化は、送信機の周囲温度が変化して、計算されたモデルが有効ではなくなることを示唆する。フィードバックパスのゲインは、ＲＦダウンコンバーター１０７における調整可能なＲＦ減衰器によって、ＡＤＣ入力における良好な信号レベルを維持するように制御され、その値は、上述した構成手順１２０３によって設定される。コントロールシステムは、この構成処理を定期的に読み出し、重要な温度変化を示す計算された減衰値１２０５の変化を観察する。１つ以上の推定サイクルは、モデルを改良するために呼び出される。
【０３２３】
アップデートを引き起こす３番目の証拠のソースは、ｘ信号を作り出すデジタルベースバンドＩＱサンプルの最大振幅である。サンプルの振幅が、システムが前置補償器ブロック参照テーブルに蓄積された推定複素係数を有する範囲を超えている場合、電力増幅器は、計算されたモデルで特徴付けれらていない領域に及ぶ。これは、以前に推定された１２０４のための最大振幅にセットされているキャプチャー閾値によって自動キャプチャーシステムを可能とする制御システムによって検出でき、成功しているキャプチャー１２０８のためにモニタできる。キャプチャーが行われた場合、制御システムは、図１３に示されるように、前置補償モデル１２０９の範囲を超えたサブルーチンを読み出す。システムは、推定１３０３のための振幅バンドにおける十分なサンプルがあるかどうかを確認する前に、まず整列１３０１を行い、自動キャプチャーからのサンプルを消費１３０２する。自動キャプチャーシステムは再び利用可能１３０４ではなく、提供されるより多くのデータは、キャプチャー１３０５されないならば、ループは、推定１３０６のための十分なデータが得られるまで繰り返される。その結果の係数は、モデルが有効である振幅の範囲の上限を拡張するために、モデル１３０７の既存の係数で平均される。
【０３２４】
図１４は、ゲインに対する出力電力の関数として、無線周波数高出力増幅器瞬時ゲインのデータポイントのプロットを示す。
【０３２５】
図１５は、Ｂ＝３２で、Ｑ＝１及びＱ＝２において、異なるモデルのための実際の電力増幅器における離散ＤＰＤ推定法を用いて実際に測定されたＤＰＤ性能を示す。その結果は、提案された離散ＤＰＤ推定法がスペクトル再生改良によって示されるように、電力増幅線形化を有効なレベルに達成させたことを示している。
【０３２６】
図１６は、本発明の複数の例が、無線通信ネットワークを形成する無線携帯端末１６０４（例えば、携帯電話）において相互接続される、無線ネットワークノード１６０２を形成するＲＦ増幅器に関連している、本発明の実施例における、システムレベルアプリケーションを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2012509614.tif 000087
【図７】
2012509614.tif 000088
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１４】
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