所需的输出带宽的传感器带宽中所需带宽之外的传感器输入信号的分量。所采 样的传感器数据具有比驱动信号数据速率实质上较小的数据速率。预失真器配置数据从采 样传感器数据和驱动信号来确定。
[0035] 各方面可以包括一个或多个以下特征。
[0036] 提供输出信号包括：在驱动信号的采样速率和驱动信号精度，使用数模转换器 (DAC)转换驱动信号。
[0037] 处理传感器输入信号包括:在实质上小于驱动信号采样速率的传感器信号采样速 率，或在实质上小于驱动信号的精度的传感器信号精度，或两者，确定数字输出，从而提供 比所述驱动信号速率实质上较低的传感器信号数据速率。
[0038] 确定数字输出包括:使用适合于在传感器带宽处理传感器信号的模拟电路采样和 转换所述传感器信号以在比传感器带宽较小的转化率形成数字输出。
[0039] 确定数字输出包括在连续的时间间隔，形成数字输出以表示比传感器带宽更小的 不同子带，并且其中，确定预失真器的配置数据包括来自多个子带的组合数字输出。
[0040] 传感器信号的精度小于驱动信号的精度的一半。
[0041 ]确定数字输出包括将△ - Σ (△ Σ )变换方法应用于传感器信号。
[0042] 本发明的其它特征和优点从下面的描述以及权利要求是显而易见的。
【附图说明】
[0043] 图1是线性功率放大器系统的框图；
[0044] 图2是基于Δ -Σ的数字化方法的框图；
[0045] 图3是子带采样法的框图；
[0046] 图4是输出采样电路的框图；
[0047]图5A-B是采样器的两个例子的原理图；以及 [0048]图6是输出采样电路的示意图。
【具体实施方式】
[0049] 参照图1，在一个实施例中，射频功率放大器122的线性化系统100接收在离散时间 信号w[n]的输入108,代表期望的基带信号。在这个例子中，所期望的基带信号的带宽为 40MHz，离散的时间信号w[n]具有在40MHz采样速率的复合数字样本值。所期望的信号w[n] 通过插入器109传送，以产生所期望信号的上采样版本作为序列^。该上采样所期望的序列 然后通过数字预失真器110传递，以产生输出复合离散时间信号 Xl，通常在相同的采样速率 Wl。预失真器110的输出传递通过数模转换器(DAC)116,它提供了连续时间信号(在实践中 为两个实值的正交分量信号）。然后这个信号在具有本地振荡器(L0) 126的混合器125中被 调制，到所希望的射频频带输出，并传送到功率放大器(PAH22,它通常呈现无存储和/或存 储器依赖的非线性输入-输出特性。
[0050] 功率放大器122的输出驱动天线123。驱动天线的信号也被感测并使用混合器127 进行解调，其由调制DAC 116的输出的相同本地振荡器126驱动，产生连续时间输出信号y (t)(再次在实践中两个正交实值信号）。从输入x(t)到混合器125向混合器127的输出y(t) 的路径被视为由系统线性化的非线性"设备"120。
[0051]注意：由于该非线性特性在这种方法中建模和补偿，虽然输入信号w[n]可频带受 限(例如，采样以表示40MHz的信号），以更大的带宽捕获已解调的输出信号y(t)(即，传感器 信号）的特征通常是重要，例如在带宽的倍数(例如，5倍的带宽为200MHz)。
[0052]许多不同的实施例使用由预失真器110的数字采样信号^输出，以及"设备"120的 连续信号y(t)输出，以确定用于配置预失真器110的参数Φ 152。图1示出实施例，其中数字 化器130确定xdPy(t)的数量，其被传递给估计参数Φ的估计器150。
[0053]在图1下面的一个实施例中，输入信号Xl和输出信号y(t)在感测期间（例如，1.0秒 的持续时间）监测。这些感测周期被例如使用估计器重复，所述估计器处理一个感测期间的 样本并收集下一个感测期间的样本。在本实施例中，在采样周期，耦合到模数转换器(ADC) 136的采样器134在全速率和数字精度(例如，14位)数字化输出信号，例如，每秒在800M14位 值作为每秒400M复数值(借此满足Nyquist采样标准）。在同一期间，存储元件144保持过去 的值xi的存储和输出值xi的(T+1)矢量Xi = (Xi，Xi-!，…Xi-丁）
[0054] 在此示例中，并且通常在下述的许多实施例中，设备120(其包括功率放大器122) 的非线性模型具有形式：
[0055] ym = ^a^s{Xm) s=l
[0056] 其中S是非线性换算的数，并且乂》=(&，&-1，...&+ 1)是在&之前的尾随窗口中的 输入值。例如，每个函数％ 具有形式：
[0057] (Xm) - \ xm-4 I xm-d
[0058] 其中滞后lag OScKT和指数0<k<N依赖分量s。
[0059] 表征功率放大器的输入/输出特性的参数被设置为S元素列向量：
[0060] a=[ai...as]T
[0061 ]在下面的讨论中，这些参数值的估算值被表示Φ =味！ e
[0062] 在该全速度和精度采样，输出值的Μ元列向量形成：
[0063] y= [yi. .，ym]T
[0064] 以及S个独立的Μ元列向量具有对应的输入值，形成为
[0065] 纪、（义）二[朽（)…外.（X w )]7
[0066] 该模型可以被表示为
[0067] J = 9(^)4.
[0068] 其中MXS矩阵Φ(Χ)形成为i/)(^〇 = bW)…竹〇')] 〇
[0069] 参数g的最小均方误差估计然后确定为
[0070]
[0071]因此，需要确定估计参数的充分统计是：
[0072]
[0073] 以及
[0074]
[0075] 对于全部1 < i，j < S。确定Φ = 的整个过程因此包括从输出信号y(t)数字化输 出值yi，并使用预失真器11〇(其在由插入器109所产生的上采样速率)的输出 Xl，然后计算充 分统计并形成其结果为：
[0076]
[0077]其是SXS矩阵乘以S矢量的乘积。
[0078] 应当理解，所涉及计算的矩阵/向量表示可以被修改以实现相同的结果，因此该方 法的实现方式不限于该特定配置。
[0079] 注意，上述的例子中，Μ个连续样本(其中，下标i = l对应于估计间隔的开始，以及i =M对应于所述估计间隔的最后样本），其中连续的样本由在全采样速率(例如，每秒400M采 样）在连续时间采样的采样器134采样。因此，连续样本之间的时间是采样速率（例如，1/ 400M=2.5纳秒）。连续样本随后用于形成矢量 Z=[yi. . .yM]T，其与估计器所使用的 15()$(夂)=[外.(七）…组合。在一些实施，估算器首先累加足够的统计ctij和如 上概述β?，然后计算参数估计逢.6
[0080] 多个轻松数字化方法可以理解为形成估计器150的替代版本所使用的近似(或概 率预期)充分统计。
[0081] 在一个替代方案中，数字化器130不在连续抽样在全采样速率进行采样输出y(t)。 并非在估计间隔的采样时间U，2,. . .，M}采样，采样器134在一组时间T = {Η，τ2，...，τΜ}采 样输出y(t)。通过间隔采样时间，模拟-数字转换器136不必在全采样速率进行转换(例如， 每秒400M转换），只要采样器134采样输出y(t)，而不会引入显着低通滤波（例如，通过不平 均超过2.5毫微秒的y(t))。输出向量然后形成为z=[yτl...yτM] τ。
[0082] 尽管不使用输出y(t)的连续样本，每个采样时间m的连续值^用于设备输入的尾 随历史，设备被形成为Xm= (Xim, Xtm-1，· · · Xtm-T+1)，和数直 ( A )=[巧.()…％ ( )]"'由 估计器所使用的。然而的连续值可无任何模拟-数字转换，并且因此我们高采样速率 不会招致以相同的高速率采样y(t)输出的缺点。
[0083] 利用该输出的稀疏采样，用于估计该设备的参数的统计数据实质上使用和连续采 样情况的相同方法计算：
[0084]
[0085] 以及
[0086]
[0087] 在一些示例中，采样时间被均匀间隔(例如，每10个采样时间或每25毫微秒），尽管 这种规则的间距不一定需要。在一般情况下，采样时间被选择使得所述估计查= 是无偏的。
[0088] 在另一种替代方案中，如上所述其可以被应用于以全速率采样的输出或施加到定 期或不定期地间隔开的子样本的任何采样，输出信号由显着降低精度的模数转换器136转 换成数字形式。例如，并非为每数量14比特的精度转化，可以使用4比特或精度（即，最高有 效4位）。这些数字化的样本可认为是表示附加误差：
[0089 ] ym - ym + em
[0090] 其中em是量化误差。在这种方法中，数量(?如上所述计算，因为降低精度转换不影 响输入的内插。然而，统计量&被计算为：
[0091]
[0092] 在一定程度上，项em不相关于相应的项在估计的误差具有零预期的值。因 此，估计
[0093]
[0094]未偏置。
[0095] 在进一步的实施例中，混合器127的输出y(t)用"宽松" Δ -Σ ( Δ Σ )转换器被数字 化，具有很少或没有抽取。参考图2，数字转换器230使用△ - Σ方法来进行数字化输出y (t)。 输出y(t)