非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第1のコスト関数を算出し、且つ前記第1のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置と、を備える、デジタルプレディストーション処理装置。前記パラメータ最適化装置は、更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に、プレディストータのパラメータの最適化を続行させるように、前記プレディストーション処理装置における他の装置を制御するために配置された、請求項1に記載の装置。前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第1のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、請求項1又は2に記載の装置。前記出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、前記信号変換装置の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを、更に備え、前記パラメータ最適化装置は、更に、前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記信号変換装置の出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、前記帯域外信号の電力を第2のコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、請求項1又は2に記載の装置。前記パラメータ最適化装置は、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出し、且つ前記差又は前記差の絶対値のN乗に対して積分を求めることにより、第1のコスト関数を算出するために配置された、請求項3に記載の装置。非線形装置からの出力信号をデータソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するステップと、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから、前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延するステップと、前記変換された出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第1のコスト関数を算出するステップと、前記第1のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化するステップと、を含む、プレディストータのパラメータの最適化方法。更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に前記のプロセスを繰返して実行することを含む、請求項6に記載の方法。前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第1のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、請求項6又は7に記載の方法。更に、前記非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、否定の場合に前記変換された出力信号の帯域外電力を第2のコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化することを含む、請求項6又は7に記載の方法。前記第1のコスト関数を算出することは、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出すること、及び前記第1のコスト関数として、前記の差或いは前記の差の絶対値のN乗に対して積分を求めること、を含む、請求項8に記載の方法。本発明の目的は、非線形信号処理素子又は装置に対してプレディストーションを行うデジタルプレディストーション処理装置、及びプレディストータのパラメータの最適化方法を提供することにある。本発明の実施例によれば、デジタルプレディストーション処理装置が提供される。当該装置は、非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第1のコスト関数を算出し、且つ前記第1のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置とを備える。本発明の実施例によれば、非線形信号処理素子又は装置に対してプレディストーションを行うデジタルプレディストーション処理装置、及びプレディストータのパラメータの最適化方法を提供する。以下に、図面を参照して本発明の実施例を説明する。本発明の一つの図面或いは一種類の実施形態において記述された要素と特徴は、一つ又は複数の別の図面或いは実施形態において示した要素と特徴と組合せることができる。明瞭のため、図面と説明には、本発明と関係なく、当業者にとって既知の部品及び処理に対する表示と記述を省略することに注意すべきである。図1Aは、本発明による一実施例の無線通信システムに用いられるデジタルプレディストーション処理装置を示す一例である。図1Aに示したように、プレディストーション処理装置100は、プレディストータ101と、信号変換装置109と、遅延装置105と、パラメータ最適化装置104とを備える。プレディストータ101は、データソース120からのデジタル信号に対してプレディストーションを行い、プレディストーションされた信号を非線形装置110へ出力するために用いられるものである。非線形装置110の入力信号と出力信号との間には非線形関係がある。プレディストータ101がデータソース信号に対してプレディストーションを行うのは、当該非線形性を補償するためである。図1Bは、非線形装置110の一例示的な構成を示した。図1Bにおいて、非線形装置110はRF出力装置であり、デジタルアナログ変換器130と、変調器140と、電力増幅器150とを備える。ここで、電力増幅器150は非線形素子である。プレディストータ101は、電力増幅器150の特性に応じてデータソース信号に対してプレディストーションを行うことができる。図1Bに示した非線形装置は、例示的なものであり、当該実施例をより容易に理解するためのものであり、限定的なものではないことを理解すべきである。本発明による実施例のプレディストーション処理装置を、通信分野における例えば非線形増幅器、信号発信伝送リンク等の非線形装置に適用してプレディストーションを行うことができ、ここでは一つ一つ列挙しない。信号変換装置109は、非線形装置110に接続され、非線形装置110からの出力信号をデータソースから出力されたデジタル信号と同じフォーマットを有する信号に変換するために用いられる。以降は、信号変換装置109から出力された信号を、変換された出力信号と称する。図1Cは、図1Bにおける非線形装置に対応する信号変換装置の一例を示している。当該例示において、信号変換装置109は、復調器102とアナログデジタル変換器103とを備えてもよい。復調器102は前記電力増幅器150からの出力信号を復調するために用いられる。アナログデジタル変換器103は復調された出力信号をデジタル出力信号に変換するために用いられる。図1Cにおける信号変換装置109も例示的なものであることを理解すべきである。非線形装置から出力された信号をデータソース信号と同じフォーマットを有する信号に変換するため、対応する非線形装置の構成に応じて、信号変換装置109もその他の異なる構成を有する。ここでは具体的な説明を省略する。遅延装置105は、データソース信号を所定の時間だけ遅延させ、遅延されたデータソース信号をパラメータ最適化装置104へ出力するために用いられる。遅延した時間は、前記データソース信号がデータソース120により生成されてから、前記信号変換装置109から変換された出力信号を出力するまでの所要時間に近似的に等しい。パラメータ最適化装置104は、変換された出力信号の統計的特性と、前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいてコスト関数を算出し、且つ当該第1のコスト関数により前記プレディストータ101のパラメータを収束させるために用いられる。第1のコスト関数は、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差異を反映する。例示として、ここで記述した統計的特性は、累積分布関数であっても良い。即ち、第1のコスト関数は、出力信号のCDFとデータソース信号のCDFとの差を反映し、CDFによるコスト関数と称してもよい。好ましくは、前記統計的特性は、信号の振幅に関連するCDF、例えば振幅のCDF或いは電力のCDFであっても良い。図15は、データソース信号の、振幅に関連するCDF曲線F1、及び、出力信号の、振幅に関連するCDF曲線F2を模式的に示した。この二本のCDF曲線は、それぞれ図面符号1501と1502で示している。理論上では、プレディストータにより非線形装置のAM歪みを完全に補償することができる場合に、この二本の曲線は重なり合うことに接近するべきである。その一方、AM歪みが存在している場合に、図15に示されたように、その二本の曲線には明らかな差異が存在する。一例として、パラメータ最適化装置104は、出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出し、且つ前記差又は前記差の絶対値のM乗に対して積分を求めることにより、前記の第1のコスト関数を算出することができ、ここでM>0である。例えば、CFで当該第1のコスト関数を表すとすると、下記の式によりCFを算出することができる。ただし、Mは任意の正数、例えば12、1、2、3等と等しくてもよい。ここでは一つ一つ列挙しない。好ましくは、M=2とすると、コスト関数CFは二本の曲線1501と1502との間のハッチング部分の面積を反映する。図3はパラメータ最適化装置104により第1のコスト関数を算出するプロセスの一例を示した。図3に示したように、ステップ303において、パラメータ最適化装置は複数の振幅の閾値th0th1...thi...thp1を決定する。これら振幅の閾値は互いに異なり、何れも0より大きく且つ非線形装置からの出力信号の振幅の最大絶対値より小さい。P>1、振幅の閾値の数を示し、Pが大きいほど、算出されたコスト関数が正確になる。Pの値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。初期設定として、i0且つコスト関数CF0とする。ステップ305において、振幅の閾値th1に対して、データソース信号において振幅の絶対値が当該振幅の閾値よりも小さいサンプル点の個数Ni1、及び変換された出力信号において振幅の絶対値が当該振幅の閾値よりも小さいサンプル点の個数Ni2を算出する。ステップ307において、二つの個数の差の平方値を求めてCFに累算する。ステップ307において、thp1まで処理したか否かを判断する。肯定の場合にコスト関数の算出が終了する。さもなければ、前記のステップを繰返す。このように算出されたコスト関数は、以下のように示すことができる。図3に示した例示において、コスト関数を算出するプロセスは、カウント、乗算及び加算のみを含むため、演算過程が比較的に簡単であり、演算過程を速くすることができ、パラメータ最適化装置の複雑度やコストを削減することができる。一つの例示として、パラメータ最適化装置は、取得されたコスト関数の値が最小になるようにプレディストータのパラメータを次第に調整してもよい。例えば、パラメータ最適化装置は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差が所定の閾値よりも小さいであるか否かを判断しても良い。肯定の場合に、プレディストータのパラメータが最適に達したと見なし、統計的特性の差によりプレディストーションパラメータを最適化する過程を終了する。否定の場合に、パラメータ最適化装置は、プレディストーション処理装置における他の装置を制御してプレディストーションパラメータの最適化を続行させることができる。前記の閾値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。このように数回繰返して、プレディストータのパラメータを次第に収束させることができる。一つの例示として、パラメータ最適化装置104は、放物線最適化手法を採用してプレディストータのパラメータを最適化しても良い。具体的には、y0を始点、即ちプレディストータの現在のパラメータを表すとする。プレディストータのパラメータをk次元の数のグループと想定すれば、当該点は一つのk次元のパラメータの組合せに対応する。Y1はk次元の数のクループのある次元上において始点y0からixdを離れた点を表し、i...21012...。dの値は、実際の必要に応じてを選択することができ、ここでは限定しない。fy0は始点y0が対応するパラメータを用いてプレディストーションを行うことにより得られたコスト関数、即ち当該グループのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行った後、非線形装置から出力された出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を算出することにより得られたコスト関数を表す。1回目の最適化において、y0はプレディストータの初期設定パラメータを示すことができる。Y0を中心としてk次元のベクトル空間においてある次元上の幾つかの点、即ち...y2y1y0y1y2...が対応するコスト関数の値、即ち...fy2fy1fy0fy1fy2...を求める。これら点が対応するコスト関数の値は、図9に示した曲線901を構成する。そして、最小平均二乗誤差を基準として、2次多項式gay2bycを用いてこれら点により構成した曲線901に接近する。ただし、N≧1である。k次元空間においてこの次元上で取られた点の数は2N1である。したがって、2次多項式の最小点xoptb2aは、最適点即ち、対応するコスト関数の一グループのパラメータであるに対する推定である。以上のようなプロセスを繰返して探索区間を縮小することにより、最適点に次第に接近することができる。図9は前記の放物線の最適化手法の模式図を示した。勿論、パラメータ最適化装置104は、その他の任意の適切なアルゴリズムを採用してプレディストータのパラメータを最適化しても良い。1つの例示として、座標転換法を参照するを採用しても良い。別の例示として、ダイレクト検索アルゴリズムを採用しても良い。その他の例示として、最急降下法、ニュートン法、黄金分割法等、その他の最適化アルゴリズムを採用しても良く、ここでは一つ一つ列挙しない。ここでは、前記文献は引用によりここで結合される。前記の実施例例示において、第1のコスト関数は、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映すると共に、非線形装置の線形性も反映する。このように最適化されたプレディストータのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行うことにより、非線形装置の非線形性を効率的に補償し、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差異を最小化することができる。また、同一信号に対して、その異なるセグメントのデータにより算出された統計的特性の間の差異が非常に大きいである可能性がある。図5はこのような例を示した。当該例示において、WCDMAとWiMAX信号に対して、100個の異なるデータセグメントを取り、各データセグメントのそれぞれは、異なるタイミングで取られた1000個のサンプル点を含む。図5における曲線はこれらデータセグメントの統計的特性を示している。ここで、横軸はサンプル点の振幅の絶対値、縦軸は振幅に関連するCDFを示している。これにより、異なるデータセグメントの統計的特性の差異が非常に大きいであることがわかる。したがって、安定のコスト関数を算出することを確保し、プレディストーションパラメータの最適化の収束速度を速くするために、パラメータ最適化装置104に入力されるデータソース信号と変換された出力信号とが同一セグメントのデータに基本的に対応するべきである。遅延装置105は、パラメータ最適化装置104に入力されるデータソース信号と変換された出力信号とが同一セグメントのデータに基本的に対応するように、データソース信号を遅延させる。したがって、遅延装置105によって、パラメータ最適化装置104は比較的に少ないサンプル点を利用して有効なコスト関数を取得することができる。本実施例において、信号の統計的特性の間の差異を利用してコスト関数を算出するため、データソース信号と変換された出力信号との間の極めて精確な同期を要求としない。言い換えれば、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号の間で一つまたは二つのサンプル点或いは数個のサンプル点の遅延のずれが発生しても、統計パラメータにわずかな誤差が発生することに過ぎず、本実施例において受けられる。したがって、遅延装置105はリンクの総遅延に対する推定値を遅延の時間量として採用することができる。例えば、当該推定値は、データソースから信号が生成されてから信号変換装置から信号が出力されるまでの総遅延に対する推定値であっても良く、この推定値はリンクに対して殆ど一定である。以上のように、本発明の実施例において、遅延装置105は、粗遅延装置であっても良く、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号間で精確な合わせを維持する必要がない。したがって、本発明の実施例は、精確な遅延を採用した方法と比べて、処理の速度を効率的に向上すると共に装置全体の複雑度とコストを削減することができる。また、本発明の実施例において、信号変換器におけるAD変換器は高いサンプルレートとビット数を採用しなくても良い。これに対し、データソース信号と電力増幅器の出力信号との時間領域における差を算出してコスト関数として採用する場合に、精確な遅延、精確な同期等の他に、高速で且つ高精度なアナログデジタル変換器も必要であるため、フィードバックリンクが複雑になり、その自身にも大きい電力損失が発生することになる。したがって、本発明の実施例は、装置全体の複雑度、コストと電力損失を削減することができると共に、パラメータの収束の速度を速くすることができる。一つの例示として、パラメータ最適化装置は変換された出力信号と遅延されたデータソース信号の統計的特性を算出する前に、また、この二つの信号のサンプルレートを完全に一致するようにこれら二つの信号のサンプルレートを調整する必要があり、これにより、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号が同一セグメントのデータに基本的に対応することが更に確保される。また、出力信号の電力とデータソース信号の電力が近似的等しくなるようにこれら二つの信号の電力を調整する必要がある。図11はこのような例示的なプロセスを示している。このように調整したからこそ、算出された信号の統計的特性の差は有効となるのである。図2は本発明による別の実施例におけるプレディストーション処理装置の構成を示した。当該実施例において、パラメータ最適化装置は非線形装置の出力電力の変化の度合いに応じて異なるコスト関数を選択することができる。具体的に、非線形装置の出力電力が快速に変化している場合に、統計的特性の差によるコスト関数を選択してプレディストータのパラメータを最適化する。その一方、非線形装置の出力電力が安定している場合に、非線形装置の出力信号の帯域外電力によるコスト関数を選択してプレディストータのパラメータを最適化する。図2に示したように、プレディストーション処理装置200は、プレディストータ201と、信号変換装置209と、遅延装置205と、パラメータ最適化装置204とを備える。また、プレディストーション処理装置200は更にバンドパスフィルタ206と、切替装置207とを備える。プレディストータ201、信号変換装置209、遅延装置205及びパラメータ最適化装置204は、前記の実施例例示における対応の装置と類似の機能を有するため、ここでは具体的に説明しない。バンドパスフィルタ206は、信号変換装置209と切替装置207との間に接続され、変換された信号変換装置209から出力された出力信号に対して、バンドパスフィルタリングを行って、前記変換された出力信号の帯域外信号を得るために用いられる。当該バンドパスフィルタは、変換された出力信号の帯域外信号を抽出すると共に帯域内信号及び高周波干渉を抑制する機能を有する。非線形装置の非線形によって、信号のスペクトルがその他のチャンネルに漏洩して新たな周波数成分が生じることがある。ここで言及した帯域外信号はその他のチャンネルに漏洩した信号成分である。実際の適応シーン例えば、出力信号の帯域幅、帯域などに応じてバンドパスフィルタ206のパラメータを選択することができ、ここでは具体的に説明しない。切替装置207は、信号変換装置209の出力側とバンドパスフィルタ206の出力側とを切替えて、これら二つの装置209と206の何れかの出力側をパラメータ最適化装置204の入力側に接続するために用いられる。パラメータ最適化装置204は、更に、非線形装置210の出力電力が快速に変化しているか否かを判断することができる。パラメータ最適化装置204は、任意の適切な方法を採用して出力電力の変化の度合いを判断することができる。例えば、当該デジタルプレディストーション処理装置200が、移動通信システムにおける移動端末に設けられ、移動端末のRF発信リンクにおける電力増幅器に対してプレディストーションを行うために用いられることを想定している。この場合に、当該移動端末が基地局から送信されたTPC命令を受信した時に、移動端末におけるメインコントロールユニットがパラメータ最適化装置204へ通知することができ、これにより、パラメータ最適化装置204は、電力増幅器の出力電力が快速に変化していることを確定することができる。また、移動端末が移動中に出力電力を変更する必要がある時にも、移動端末におけるメインコントロールユニットはパラメータ最適化装置204へ通知することができる。出力電力が快速に変化している場合に、パラメータ最適化装置204は、信号変換装置209の出力側をパラメータ最適化装置204の入力側に接続するように切替装置207を制御する。この場合に、信号変換装置209から出力された、バンドパスフィルタリングされなかった信号は、パラメータ最適化装置204へ直接に入力されることになる。パラメータ最適化装置は、当該信号及び遅延されたデータソース信号の統計的特性の間の差を利用して第1のコスト関数を算出し、プレディストータ201のパラメータを最適化することができる。出力電力が快速に変化していない場合に、例えば出力電力が一定時間安定した後に、パラメータ最適化装置204はバンドパスフィルタ206の出力側をパラメータ最適化装置204の入力側に接続するように切替装置207を制御する。この場合に、バンドパスフィルタリングされた帯域外信号はパラメータ最適化装置に入力される。パラメータ最適化装置204は、当該帯域外信号の電力をコスト関数として算出し、且つ当該コスト関数を利用して前記プレディストータのパラメータを最適化することができる。パラメータ最適化装置204は、電力増幅器の出力信号の帯域外電力を最小化するように、当該帯域外電力による関数を利用してプレディストータのパラメータを次第に最適化することができる。第1のコスト関数と第2のコスト関数により、いずれも、非線形装置の非線形性をよく計測することができる。図6のAとBは、これら二種類のコスト関数のAMパラメータによる等高線をそれぞれ示している。図面に示したように、これら二つのコスト関数は、いずれも凸関数であり、且つ最適点の位置もほぼ同じである。したがって、この二種類のコスト関数を使用すれば、いずれもよい収束性を取得することができる。当該実施例において、非線形装置の出力電力が快速に変化している時に、或いは電力増幅器が飽和状態に近づいた時に、出力信号の帯域外電力の変動が非常に激しくなり、第2のコスト関数を採用すれば、収束時間が長くなり、発信電力の快速変化について行くことができなくなる。この場合に、適応的に統計的特性の差によるコスト関数を選択して使用することにより、AMパラメータを快速に収束させ、電力増幅器のAM歪みを補償することができる。非線形装置の出力電力が安定になると、帯域外電力によるコスト関数を利用してPMパラメータを収束させ、更にAMパラメータを最適化する。図7は図2に示した装置が移動通信システムの移動端末に適用された場合に基地局のTPC命令に応じて適応的にコスト関数を選択することを示した模式図である。図7に示したように、移動端末の電力増幅器の出力電力が快速に変化している場合に第1のコスト関数を選択し、一方、発信電力が安定している場合に第2のコスト関数を選択する。これにより、プレディストータは発信電力、温度及びその他の外部環境の変化を快速に追尾することができ、良い収束性を得ることもできる。図2の実施例において、プレディストータの収束速度、性能とフィードバックリンクの複雑度を総合に考慮し、統計的特性によるコスト関数、或いは帯域外電力によるコスト関数を適応的に選択して、収束に使用する。ここで、プレディストータは、直交多項式又は直交ルックアップテーブルの線形な組合せにより構成されることができ、パラメータ最適化装置で取得したパラメータに基づいてプレディストーションためのAM及びPM曲線を生成する。第1のコスト関数及び第2のコスト関数は、いずれも各パラメータの凸関数であり、このような凸性によって、プレディストーションの収束のロバスト性が大幅に増加することになる。一つの例示において、二段のフィルタを採用して電力増幅器の出力信号の帯域外電力を求めることができる。例えば、先ずバンドパスフィルタを採用して復調器により復調された信号に対してバンドパスフィルタリングを行い、例えばOFDM信号では、帯域内電力と帯域外電力の差が30dB以上で且つ遷移帯域が非常に狭いため、このように得られた帯域外信号には依然として強い帯域内信号成分を有する。この時、デジタル領域のフィルタで、信号に対してフィルタリングを再度行うことにより、その中の帯域内信号成分を濾過により除去して、更に帯域外信号を抽出するようにする。図8は前記実施例によるデジタルプレディストーション処理装置の一例を示した。当該例示において、非線形装置はDA変換器830、直交変調器840と電力増幅器850を備える。プレディストーション処理装置800の構成は図1Aと図2に示した構成と類似し、その中の各要素も図1A又は図2に示した対応の要素と類似の機能を有する。変調器840は、直交変調方式を採用するため、装置800における変調器も対応する直交変調方式を採用する。また、I、Qの二つ経路の信号があるため、装置800は、復調されたI、Q信号をデジタルI、Q信号にそれぞれ変換するための二つのアナログデジタル変換器803を備える。遅延装置805も、I、Qの二つ経路のデータソース信号をそれぞれに遅延し、遅延された二つ経路の信号をパラメータ最適化装置804へ出力する。パラメータ最適化装置804の機能は図1Aに示した装置104と類似するため、ここでは再び説明しない。また、選択できるように、装置800は、図2に示した実施例と類似の機能を実現するように、二つのバンドパスフィルタ806と二つの切替装置807とを備えてもよい。即ち、パラメータ最適化装置804は電力増幅器の出力電力の変化度合いに応じて異なるコスト関数を適応的に選択することができる。具体的な操作及び機能は、前記の実施例例示と類似するため、ここでは再び説明しない。図10は本発明の一実施例によるプレディスタータのパラメータを最適化する方法を示した。図10に示したように、当該方法はステップ1001、1007、1009と1011を含む。ステップ1001において、変換された出力信号のフォーマットがデータソース信号と一致するように、非線形装置からの出力信号を、変換された出力信号へ変換する。前記の実施例例示と同様に、ここで、非線形装置は電力増幅器を備えるRF出力装置であっても良い。この場合に、ステップ1001はサブステップ1003と1005を含んでも良い。サブステップ1003において、電力増幅器からの出力信号を復調し、サブステップ1005において、復調された出力信号をデジタル出力信号に変換する。その他の例示において、非線形装置は、非線形増幅器、非線形発信伝送リンク等、その他のタイプの非線形素子であっても良い。この場合に、当該非線形装置の具体的な処理方式に応じてその出力信号をデータソース信号と同じフォーマットのデジタル信号に変換することができ、ここでは具体的に説明しない。ステップ1007において、データソース信号を一定の時間遅延させ、当該一定の時間は、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間に近似的に等しい。例えば、図1Bに示した例示の場合に、当該一定の時間は、データソースにより前記データソース信号が生成されてから、復調器から出力された信号がデジタル出力信号に変換されるまでの所要時間にほぼ等しくても良い。ステップ1009において、前記変換された出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいてコスト関数を算出する。前記の実施例例示と類似し、第1のコスト関数は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映する。また、第1のコスト関数は更に非線形装置の線形性を反映することもできる。上記の実施例例示と類似し、ここで、前記の統計的特性は情報の累積分布関数であっても良く、且つ前記第1のコスト関数は前記出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する。好ましくは、採用された累積分布関数は、振幅CDF又は電力CDFのような、振幅に関連する累積分布関数であっても良い。上記の例示と類似し、振幅に関連するCDFを採用する場合に、前記の式により第1のコスト関数を算出することができ、具体的なステップは、振幅に関連する前記出力信号のCDFと、振幅に関連する前記データソース信号のCDFとの差を算出し、前記差又は前記差の絶対値のM乗に対して積分を求めて第1のコスト関数とすることを含んでも良い。別の例示として、図3に示したプロセスにより第1のコスト関数を算出しても良く、ここでは再び説明しない。ステップ1011において、第1のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化する。上記の放物線法、座標転換法、直接探索アルゴリズム、最急降下法、ニュートン法、黄金分割法等の最適化アルゴリズムを採用してプレディストータのパラメータを最適化することができ、ここでは再び説明しない。前記の方法において、第1のコスト関数は出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差を反映し、更に非線形装置の線形性を反映する。このように最適化されたプレディストータのパラメータを採用してデータソース信号に対してプレディストーションを行うことにより、出力信号の統計的特性とデータソース信号の統計的特性との差異を最小化するように非線形装置の非線形を効率的に補償することができる。また、信号の統計的特性間の差異を利用してコスト関数を算出するため、データソース信号と変換された出力信号との精確な合わせ又は同期を要求しない。ステップ1007は、リンク総遅延に対する推定値を遅延の時間量として採用することができる。例えば、当該推定値は、データソースから信号が生成されてから信号変換装置から信号が出力されるまでの総遅延に対する推定値であっても良く、当該推定値がリンクに対してほぼ一定である。当該遅延ステップは粗遅延であり、二つの信号間で精確な合わせを維持する必要がない。したがって、精確な遅延を採用した方法と比べて、本発明の実施例は処理の速度を効率的に向上し、且つ装置全体の複雑度とコストを削減することができる。また、本発明の実施例において、高いサンプルレートとビット数を採用して出力信号に対してADサンプリングを行う必要がない。したがって、装置全体の複雑度、コスト及び電力損失を削減し、且つパラメータの収束の速度を向上することができる。一つの例示として、図10に示した方法は、図11に示したステップを更に含んでもよい。ステップ1013において、二つの信号のサンプルレートを完全に一致するように二つの信号のサンプルレートを調整して、パラメータ最適化装置に入力される二つの信号が同一セグメントのデータに基本的に対応することを更に確保する。また、ステップ1015において、出力信号の電力とデータソース信号の電力が近似的に等しくなるようにこれら二つの信号の電力を調整することができる。このように調整したからこそ、算出された信号の統計的特性の差が有効となるのである。図12は本発明の別の実施例によるプレディストータのパラメータを最適化する方法を示した。図12に示した方法は図10に示した方法と類似する。相違点としては、図12に示した方法がプレディストータのパラメータを次第に調整するプロセスを含むことにある。図12に示したように、ステップ1203、1205、1207、1209と1211は、何れも図11に示した対応のステップと類似し、ここでは再び説明しない。ステップ1213において、前記出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断する。肯定の場合に、プレディストータのパラメータが既に収束したと見なすことができ、統計的特性の差によりプレディストーションパラメータを最適化するプロセスを終了する。否定の場合に、前記のステップを繰返して実行し、即ちプレディストーションパラメータの最適化を続行する。前記の閾値は、必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。このように数回繰返して、プレディストータのパラメータを次第に収束させることができる。図13は本発明の別の実施例によるプレディストータのパラメータを最適化する方法を示した。図13に示したように、ステップ1304において、非線形装置の出力電力が快速に変化しているか否かを判断する。上記の方法により出力電力が快速に変化しているか否かを判断することができるため、ここでは再び説明しない。肯定の場合に、前記の統計的特性の差によるコスト関数を採用してプレディストーションパラメータを最適化する。第1のコスト関数の算出方法は前記の実施例例示と同じであるため、ここでは再び説明しない。出力電力が快速に変化していない場合に、非線形装置の出力信号の帯域外電力をコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化する。図13は、非線形装置が図1Bに示したような構成を備えた場合に第2のコスト関数を算出する具体的な過程を示した。ステップ1306において、電力増幅器からの出力信号を復調する。ステップ1308において、復調された出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って復調された出力信号の帯域外信号を取得する。前記の実施例例示におけるBPFを採用してバンドパスフィルタリングを行って、出力信号における帯域内信号を濾過により除去し、且つ高周波数のノイズを抑制することができ、ここでは再び説明しない。ステップ1310において、帯域外信号をデジタル信号に変換する。ステップ1312において、当該デジタル信号の電力を第2のコスト関数として算出する。ステップ1314において、当該第2のコスト関数を利用してプレディストータのパラメータを最適化する。前記の方法において、非線形装置の出力電力が快速に変化している場合に、統計的特性の差によるコスト関数を用いてAMパラメータを快速に収束させて電力増幅器のAM歪みを補償することができる。非線形装置の出力電力が安定になった場合に、帯域外電力によるコスト関数を利用してPMパラメータを収束させ、更にAMパラメータを最適化する。これにより、プレディストータは、発信電力、温度及びその他の外部環境の変化を快速に追尾することができる。前記の実施例と例示は、例示的なものであり、全面的なものではない。本発明は任意の具体的な実施例又は例示に限定されると見なすべきではない。前記の実施例と例示において、第1、第2等の表現を採用しているが、当業者は、前記の表現は、ただ技術用語に対して文字的な区分を行うためであり、その順序或いは任意の他の限定を表すものではないことを理解すべきである。一つの例示として、前記の方法の各ステップ及び前記のデジタルプレディストーション処理装置の各構成モジュール及び又は装置は、無線通信ネットワーク中の基地局、端末、或いはその他の通信装置におけるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、或いはその組合せとして実施されることができる。例えば、基地局又は端末中のRF伝送部の一部とすることができる。前記の装置における各構成モジュールがソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、或いはその組合せの方式により配置される時に使用可能な具体的な手段又は方法は当業者の既知のものであるため、ここでは具体的に説明しない。上記のように、前記の方法と装置においてデジタル信号を処理するステップ及びモジュールはソフトウェアにより実現することができる。記憶媒体又はネットワークから、専用ハードウェアの構成を有するコンピュータに当該ソフトウェアを構成するプログラムがインストールされる。当該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされた場合に各機能等を実行することができる。図14において、中央処理装置1401は、読取専用メモリ1402に記憶されたプログラム、又はメモリ部1408からランダムアクセスメモリ1403にアップロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM1403においても、必要に応じてCPU1401が各種の処理を実行するとき等に必要なデータが記憶されている。CPU1401、ROM1402及びRAM1403同士は、バス1404を介して接続されている。入力出力インタフェース1405もバス1404に接続されている。入力部1406キーボード、マウス等を含むと、出力部1407ディスプレイ、例えばブラウン管CRT、液晶ディスプレイLCD等とスピーカ等を含むと、メモリ部1408ハードディスク等を含むと、通信部1409ネットワークインターフェースカード、例えばLANカード、モデム等を含むとは、入力/出力インタフェース1405に接続されている。通信部1409がネットワーク、例えばインターネットを経由して通信処理を実行する。必要に応じて、入力/出力インタフェース1405にはドライブ1410も接続されている。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のような取り外し可能な媒体1411は、必要に応じてドライブ1410に取り付けられており、その中から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じてメモリ部1408にインストールされるようにする。ソフトウェアで前記の一連の処理を実現する場合、ネットワーク例えばインターネット、又は記憶媒体例えば取り外し可能な媒体1411からソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。このような記憶媒体は、図14に示したような、その中にプログラムが記憶されているものであって、デバイスから離れて配送されることでユーザにプログラムを提供する取り外し可能な媒体1411には限定されないことを、当業者は理解すべきである。取り外し可能な媒体1411の例として、磁気ディスクフロッピディスク登録商標含む、光ディスクコンパクトディスクリードオンリーメモリCD-ROMやディジタルヴァーサタイルディスクDVDを含む、光磁気ディスクミニディスク登録商標含む及び半導体メモリを含む。または、記憶媒体はROM1402、メモリ部1408に含まれるハードディスクなどでも良い。その中にプログラムが記憶されており、且つこれらを含むデバイスと一緒にユーザに配送される。本発明は更に、機器で読取可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を提供する。前記の命令コードが機器で読取られて実行されると、前記の本発明による実施例の方法を実行することができる。それに対して、前記の機器で読取り可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を搭載する記憶媒体も本発明の開示に含まれる。前記の記憶媒体は、フロッピディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらに限定されない。以上の本発明の具体的な実施例の記述においては、一種の実施形態について記述し及び/又は示した特徴は同一或いは類似の形態で一つ又は複数の他の実施形態で使用されたり、他の実施形態における特徴と組み合わせたり、或いは他の実施形態における特徴の代替とすることができる。ここで、説明する必要があるのは、専門用語含む/有するが本文で使用される場合には、特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在を意味するが、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。また、本発明の方法は明細書において記述した時間順に実行することには限られず、その他の時間順序に従って、並行に或いは個別に実行されてもよい。従って、本明細書で記述した方法の実行順序は本発明の技術的範囲への限定を構成しない。以上の説明からわかるように、本発明の実施例によれば、下記のような技術案を提供する。付記1非線形装置へ提供するデータソース信号に対してプレディストーションを行い且つプレディストーションされた信号を出力するために配置されたプレディストータと、前記非線形装置からの出力信号を前記データソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号に変換するために配置された信号変換装置と、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延させ、遅延されたデータソース信号を出力するために配置された遅延装置と、前記変換された出力信号の統計的特性と前記遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第1のコスト関数を算出し、且つ前記第1のコスト関数により前記プレディストータのパラメータを最適化するために配置されたパラメータ最適化装置と、を備えるデジタルプレディストーション処理装置。付記2前記パラメータ最適化装置は、更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に、プレディストータのパラメータの最適化を続行させるように、前記プレディストーション処理装置における他の装置を制御するために配置された、付記1に記載の装置。付記3前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第1のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、付記1又は2に記載の装置。付記4前記出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、前記信号変換装置の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを、更に備え、前記パラメータ最適化装置は、更に、前記非線形装置の出力電力が所定の時間安定してから快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記信号変換装置の出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記パラメータ最適化装置の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、前記帯域外信号により前記電力増幅器の出力信号の帯域外の電力を第2のコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、付記1又は2に記載の装置。付記5前記パラメータ最適化装置は、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出し、且つ前記差又は前記差の絶対値のN乗に対して積分を求めることにより、第1のコスト関数を算出するために配置された、付記3に記載の装置。付記6前記パラメータ最適化装置は以下のプロセスにより前記第1のコスト関数を算出し、このプロセスは、互いに異なっており、それぞれが0より大きく且つ前記変換された出力信号の振幅の最大絶対値より小さい複数の振幅の閾値を決定し、各振幅の閾値のそれぞれに対して、前記変換された出力信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数と、及び前記データソース信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数との差の平方値を算出し、振幅の閾値のそれぞれに対応する差の平方値の合計を前記第1のコスト関数として算出することを含むために配置された、付記3に記載の装置。付記7前記非線形装置は電力増幅器であり、前記信号変換装置は、前記電力増幅器からの出力信号を復調するために配置された復調器と、復調された出力信号をデジタル出力信号に変換するために配置されたアナログデジタル変換器とを備える、付記1又は2に記載の装置。付記8前記復調された出力信号に対してバンドパスフィルタリングを行って前記復調された出力信号の帯域外信号を得るために配置されたバンドパスフィルタと、前記復調器の出力側と前記バンドパスフィルタの出力側とを切替えるために配置された切替装置とを更に備え、前記パラメータ最適化装置は、更に、前記電力増幅器の出力電力が快速に変化しているか否かを判断し、肯定の場合に前記復調器の出力側を前記アナログデジタル変換器の入力側に接続するように前記切替装置を制御し、さもなければ、前記バンドパスフィルタの出力側を前記アナログデジタル変換器の入力側に接続して前記帯域外信号をデジタル帯域外信号に変換するように前記切替装置を制御し、前記デジタル帯域外信号の電力を第2のコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化するために配置された、付記7に記載の装置。付記9非線形装置である電力増幅器からの出力信号を復調し、復調された出力信号をデジタル信号に変換してデータソース信号と同じフォーマットに変換された出力信号を出力すること、前記データソース信号を、前記データソース信号が生成されてから、前記変換された出力信号が出力されるまでの所要時間と近似的に等しい一定の時間遅延すること、前記変換されたデジタル出力信号の統計的特性と遅延されたデータソース信号の統計的特性に基づいて、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差を反映する第1のコスト関数を算出すること、前記第1のコスト関数によりプレディストータのパラメータを最適化すること、を含むプレディストータのパラメータの最適化方法。付記10更に、前記変換された出力信号の統計的特性と前記データソース信号の統計的特性との差が所定の閾値より小さいか否かを判断し、否定の場合に前記のプロセスを繰返して実行することを含む、付記9に記載の方法。付記11前記統計的特性は累積分布関数であり、且つ前記第1のコスト関数は前記変換された出力信号の累積分布関数と前記データソース信号の累積分布関数との差を反映する、付記9又は10に記載の方法。付記12更に、前記非線形装置の出力電力が所定の時間安定してから快速に変化しているか否かを判断し、否定の場合に前記変換された出力信号の帯域外の電力を第2のコスト関数として算出し、且つ当該第2のコスト関数を利用して前記プレディストーションパラメータを最適化することを含む、付記9又は10に記載の方法。付記13前記第1のコスト関数を算出することは、前記変換された出力信号の、振幅に関連する累積分布関数と、前記データソース信号の、振幅に関連する累積分布関数との差を算出すること、前記第1のコスト関数として、前記の差或いは前記の差の絶対値のN乗に対して積分を求めること、を含む、付記11に記載の方法。付記14前記第1のコスト関数を算出することは、互いに異なっており、それぞれが0より大きく且つ前記変換された出力信号の振幅の最大絶対値より小さい複数の振幅の閾値を決定すること、各振幅の閾値のそれぞれに対して、前記変換された出力信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数と、及び前記データソース信号のうち、振幅の絶対値が当該振幅の閾値より小さいサンプル点の数との差の平方値を算出すること、振幅の閾値のそれぞれに対応する差の平方値の合計を前記第1のコスト関数として算出することを含む、付記11に記載の装置。上記に本発明の具体的実施例を記述することにより本発明を開示したが、前記の全ての実施例と例示はいずれも例示的なものであり、限定的なものではないことを理解すべきである。当業者は添付の特許請求の範囲の趣旨と範囲に、本発明に対する各種の修正、改良或いは均等物を設計することができる。これらの修正、改良或いは均等物は本発明の保護範囲内に含まれるものであると考えられるべきである。