"増幅器の出力信号帯域幅に比べ通過帯域が制限されたフィードバック経路と、該増幅器の特性がモデル化された信号に、該フィードバック経路の制限された通過帯域幅によって誘導される干渉成分と同様な特性を持つ干渉成分を導入するレプリカ部と、該レプリカ部の出力信号と、該フィードバック経路によってフィードバックされる、該増幅器の出力信号との間の誤差信号を用いて、該増幅器の特性の逆特性を計算するトレーニング部と、該トレーニング部によって計算された逆特性に従って、該増幅器に入力される信号を歪ませるプレディストータと、を備えることを特徴とする適応的リニアライザ。前記フィードバック経路が、前記増幅器の出力信号をデジタル化するアナログ-デジタル変換器と、該アナログ-デジタル変換器の後段で、該フィードバック経路内に配置され、該アナログ-デジタル変換器の出力信号の帯域幅を制限するフィルタと、を備え、前記レプリカ部は、該フィルタの干渉成分と同様の干渉成分を導入することを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。前記フィルタは、第1のローパスフィルタであり、前記レプリカ部は、該第1のローパスフィルタと同様の特性を有する第2のローパスフィルタであることを特徴とする請求項2に記載の適応的リニアライザ。前記トレーニング部は、前記増幅器の特性をモデル化する増幅器モデルユニットと、前記増幅器の特性の逆特性を計算し、前記プレディストータに該逆特性を出力する逆ユニットと、を備えることを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。前記増幅器の特性は、メモリ多項式によって表され、前記増幅器モデルユニットは、該メモリ多項式の係数を調整することによって、該増幅器の特性をモデル化することを特徴とする請求項4に記載の適応的リニアライザ。前記増幅器は、非線形領域にまで広がる動作領域で動作することを特徴とする請求項1に記載の適応的リニアライザ。請求項1の適応的リニアライザが搭載された送信機。増幅器と、該増幅器の出力信号の帯域幅と比べて制限された等価帯域を有するフィードバック経路を備える適応的リニアライザのための適応的線形化方法であって、該フィードバック経路の制限された通過帯域幅によって誘導される干渉成分と同様な特性を有する干渉成分を、該増幅器が特性をモデル化された信号に導入し、該増幅器の特性がモデル化された信号に対して該干渉成分が導入された結果の信号と、該フィードバック経路によってフィードバックされる、該増幅器の出力信号との間の誤差信号を用いて、該増幅器の特性の逆特性を計算し、該増幅器の特性の逆特性に従って、該増幅器へ入力される信号を歪ませる、ことを特徴とする適応的線形化方法。以下に記載の実施形態では、フィードバック経路の帯域幅の制限による信号スペクトルの再成長を減少させるリニアライザを提供する。実施形態の一側面によれば、適応的リニアライザは、増幅器の出力信号帯域幅に比べ透過帯域が制限されたフィードバック経路と、増幅器の特性をモデル化する出力信号に、フィードバック経路の制限された透過帯域幅によって誘導される干渉成分と同様な特性を持つ干渉成分を導入するレプリカ部と、レプリカ部の出力信号と、フィードバック経路によってフィードバックされる、増幅器の出力信号との間の誤差信号を用いて、増幅器の特性の逆特性を計算するトレーニング部と、トレーニング部によって計算された逆特性に従って、増幅器に入力される信号を歪ませるプレディストータとを備える。以下に記載の実施形態によれば、フィードバック経路の帯域幅の制限による信号スペクトルの再成長を減少させるリニアライザを提供することができる。以下に記載の実施形態は、プレディストータPDのフィードバック帯域幅への要求を削減し、HPAの非線形性を補償するための、狭帯域のフィードバック経路を伴った、単純な、適応的プレディストーションシステムの設計を可能とする。したがって、フィードバック経路に配置されたアナログ-デジタル変換器ADCへの要求を緩めることができる。したがって、低速、高ビット解像度の商用ADCを、高価な高速中ビット解像度ADCの代わりに、PDに実装することができる。実施形態で、HPA出力におけるアウトオブバンドスペクトルのレベルは結果的に縮小される。現在、大体、ADCの高ビット解像度は、19÷16ビット以上、低ビット解像度は、約6÷8ビット、中ビット解像度は、約10÷12ビットを言う。実施形態は、誤差信号εnのISI項δnのレベルを減少される。したがって、より少ないノイズより高精度のHPAモデルを得ることができる。したがって、HPAモデルの逆関数の計算において、線形化の質を改善することができる。図5は、実施形態に従ったリニアライザのブロック図である。図5において、図4と同様の構成要素には同様に符号を付す。図5において、ADC、RFI-Q変調器、RFI-Q復調器は、説明の簡単化のため省略されている。図1のトレーニングPD17は、HPAモデルユニット32とINVERSEユニット33に置き換えられているが、プレディストーションの機能は同様である。ISIレプリカユニット31は、δnと同様のISI項δ^nを、HPAモデルユニット32の出力信号に加える。したがって、減算器30の出力において、すなわち、誤差信号εの計算の間、HPAモデルユニット32からのISI項δ^nとLFP16からのδnとは、互いに打ち消しあう。ISIレプリカユニット31は、LPF16による干渉成分のレプリカを生成し、減算器30の出力において、LPF16による干渉成分は、ISIレプリカユニット31によって生成されるレプリカによってキャンセルされる。したがって、HPAモデルユニット32は、ISIの影響が少なくなった状態で、信号znとεからHPA12の特性のモデルを計算することができ、正確なモデル化と、より良い線形化性能を可能とする。HPAモデルユニット32によるHPAの計算された特性は、INVERSEユニット33に送られる。INVERSEユニット33は、HPAモデルユニット32によって計算されたHPAの特性からメモリ多項式の係数を計算する。メモリ多項式の係数によって表される特性関数は、HPAモデルユニット32によってモデル化されるHPAの特性の逆関数である。レプリカISIδ^nを生成し、HPAモデルユニット32の出力信号にこのISIを加える最も単純な方法は、PDのフィードバック経路に配置されるLPFと同様なLPFを実装することである。実施形態では、追加のフィルタが、図6に示されるように、HPAモデルユニット32からの参照信号経路に導入される。図6は、実施形態による送信機の構成例を示す図である。図6において、図1及び図5と同様な構成要素には、同様な参照符号を付し、それらの説明を省略する。このLPF40は、フィードバック経路に配置されるLPF16からのISI項δnを補償する、ISI項δ^nISI項δnと同様を導入する詳細説明については、式10~14を参照。レプリカISIδ^n生成の他の考えられる方法は、等化器を用いることである。通常、等化器は、LPFと同様に動作する。等化器の構成の例としては、米国特許5,175,747号を参照されたい。線形化処理は、2つの主なステップに分けられる。-ステップ1第1のステップの間では、HPA12とHPAモデルユニット32のモデルの間の狭帯域フィードバック経路を介したHPA同定が行なわれ、HPAモデルパラメータがえられる。HPAモデルは、直接学習によって同定することが可能である非特許文献1、4。この場合、HPAモデル多項式係数pkは、次の式9及び10によって更新される。HPAモデル同定アルゴリズムは、式10の誤差信号εnを0とさせるようにする。適応的最小自乗平均アルゴリズムをこの目的のために使用可能である非特許文献1、3。したがって、図6によれば、誤差信号は、次に示す参照信号y^FBとフィードバック信号yFB間の差である。式11及び12において、LPF{●}は、LPFによるフィルタリングの動作を示す。HPAモデルユニット32の最小自乗平均アルゴリズムは、誤差信号εnを0とさせる。したがって、収束後は、次式が成立する。式11及び12を式10に代入すると、が得られる。収束の間、であるので、差の項、すなわち、が達成される。したがって、狭帯域フィードバックLPFを実装したにもかかわらず、LPF16とLPF40が完全に一致する場合誤差信号εnにおけるISI項は存在しない。言い換えると、ISI項δ^nとδnは、式10による誤差信号εnの計算の間に互いに打ち消しあう。HPAモデルのパラメータが同定されたら、第1のステップは終了である。-ステップ2第2のステップの間に、HPAモデルのための逆関数すなわち、逆メモリ多項式の係数A=[a10、、aK0、、a1Q、、aKQ]Tが得られ、得られた結果は、送信経路のプレディストータ10にコピーされる。式7は、間接学習の間、逆メモリ多項式係数の計算に用いることが可能である非特許文献3、4。狭帯域のフィードバックを備えた図6のブロック図では、ステップ1で得られたHPAモデルの逆関数を計算するINVERSEユニット33を含む。逆関数の解析的に閉じられた形式の式は、多項式の次数Pが5以下のメモリなし多項式によってモデル化されるHPAモデルについてのみ得ることができる。次数が5より大きいメモリなし多項式HPAモデルあるいは、メモリ多項式のより一般的な場合は、数値的再帰的アプローチが必要である。非特許文献3による間接学習は、メモリ多項式逆関数の良い近似を与える。図7は、間接学習を用いる一般のHPAメモリ多項式モデルへの2ステップアプローチの1実装例を示す。図7において、図6と同様な構成要素には、同様な参照符号を付し、それらの説明を省略する。図7において、ADC、RFI-Q変調器、RFI-Q復調器は、説明の簡単化のため省略している。第2のステップの間、HPAモデルに対する逆関数は、トレーニングPD50で計算される。この動作は、非特許文献3に記載されるものと同じである図1。トレーニングアルゴリズムは、誤差信号が0になるように、トレーニングPDパラメータA=[a10、、aK0、、a1Q、、aKQ]Tを調整する。行列表式では、次式が成立するようにパラメータAを調整する。最小自乗平均解法によると、PDパラメータAは、非特許文献3によって定義される。最後に、式15で得られる係数A=[a10、、aK0、、a1Q、、aKQ]Tは、送信経路に配置される実際のPD10にコピーされる図7。したがって、提案した2ステップ線形化アルゴリズムの間、干渉項δnのDPD線形化性能に対する負の影響は、消去される。HPAモデルユニット32のトレーニングPD50に対する出力信号yFBは、LPF40によるフィルタリングなしにトレーニングPD50に送られる。したがって、この、トレーニングPD50へのフィードバック信号は、干渉項δ^nを含まない。したがって、トレーニングの間、トレーニングPD50は、干渉項によって歪まされることなく、HPAモデルユニット32によってモデル化されたモデルの逆伝達関数を計算する。図8は、式9のステップサイズパラメータμの異なる値に対するトレーニングOFDMシンボル数の関数として、RMSメモリ多項式HPAP=5、メモリ深さQ=2残留同定誤差εを示す図である。図9は、ステップサイズ定数μを2.0として、トレーニングOFDMシンボル数をパラメータとした、間接学習アーキテクチャを用いた線形化後のメモリ多項式HPA出力信号を示す。図8において、全ての場合について、トレーニングシンボル数が増えると、誤差εは、0に近づく。メモリがない場合には、誤差εが0に最も速く近づく。他の場合は、ステップサイズパラメータμが増加すると、誤差εがより速く0に近づく。図9においては、目標の信号が点線で示されている。AvPは、信号の平均パワーを示し、全ての場合で同じである。Nは、トレーニングシンボル数を示す。トレーニングシンボル数が増えると、信号のアウトオブバンド成分が減り、目標の信号に近づいている。これは、トレーニングシンボル数が増えると、トレーニングが進行し、正しい解に導かれることを意味する。上記実施形態では、アンチエイリアシングのための要素として、フィードバック経路にLPFのみが示されている。しかし、さまざまな応用例に従って、LPFの代わりに、バンドパスフィルタや、ハイパスフィルタを使うことが可能である。この場合、ISIレプリカユニットは、対応する周波数特性を有するバンドパスフィルタ、ハイパスフィルタ、あるいは、等化器でよい。ISIレプリカユニットは、アンチエイリアシングのためにフィードバック経路に導入されるフィルタと同様の周波数特性を持つなら、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、等化器にも限定されない。"