专利名称：用于功率放大器数字预失真中的具有可变抽头延迟线的联合过程估计器的制作方法
技术领域：
一般来说，本发明涉及用于构建非线性电子装置的物理模型的技术，更具体来说，涉及用于对信号进行预失真以补偿由电子装置随后对信号引入的失真的方法和设备。
背景技术：
用于通信应用的射频功率放大器的设计常常涉及线性度与效率之间的折衷。功率放大器通常当工作在饱和点或其附近时最有效率。但是，在饱和点或其附近的放大器的响应是非线性的。一般来说，当工作在高效率范围时，功率放大器的响应呈现非线性响应和记忆效应。改进功率放大器的效率及其整体线性度的一种方式是以数字方式对功率放大器的输入进行预失真，以便补偿由功率放大器所引入的失真。实际上，在预期失真将由功率放大器引入的情况下调整输入信号，使得输出信号在很大程度上没有失真产物。一般来说，数字预失真在基带频率(即，在将信号上变频到射频之前)应用于信号。在线性度和效率两方面改进发射器系统的整体性能时，这些技术能够是相当有益的。此外，这些技术因预失真器的数字实现而能够相对廉价。实际上，由于这些技术的可用性，可考虑到比原本可准许的更宽松的线性度要求来设计功率放大器，因而潜在地降低整体系统的成本。
发明内容
本发明的各种实施例针对用于对输入信号进行预失真以补偿由对输入信号进行操作的电子装置所引入的失真以产生输出信号的技术。具体来说，这些技术使用以格栅预测器记忆模型对记忆效应建模的预失真的非线性模型。更具体来说，格栅预测器记忆模型在格栅预测器中的相邻抽头之间使用一个或多个多抽样间隔延迟元件。在一些实施例中，这一个或多个多单位延迟间隔中的特定延迟按照抽样率与预失真器的输入信号的基带带宽之比来适配。在各种实施例中，应用这个失真模型结构以对PA数字预失真系统中的功率放大器或其对应预失真器的失真传递函数建模。本文所述的方式便于以相对较低的复杂度对电子装置的失真中的记忆效应进行高性能建模。虽然以下主要在补偿由无线应用中的功率放大器所引起的失真的上下文中描述，但是同样的技术可在其它领域中用于对非线性装置所引入的失真进行建模和/或补
\-ZX O相应地，本发明的实施例包括用于对输入信号补偿由对输入信号进行操作的电子装置所引入的失真以产生输出信号的各种方法。在一种示例方法中，生成表示电子装置的输入和输出的第一和第二信号样本。第一和第二信号样本以单位延迟间隔(即，以抽样间隔)来间隔开，并且第二信号样本中的每个在时间上对应于第一信号样本其中之一。从第一和第二信号样本来计算预失真权重，预失真权重对应于具有格栅预测器记忆模型结构的预失真模型。格栅预测器记忆模型具有多个延迟，其中包括相邻延迟之间的至少一个多单位延迟间隔。然后，使用格栅预测器记忆模型将所计算的预失真权重应用于输入信号，从而产生预失真的输入信号以供输入到电子装置。在各种实施例中，可使用间接学习方式和直接学习方式。在前一种方式中，第二信号样本是预失真模型的输入，以及第一信号样本是预失真模型的输出。在这种方式中，从第一和第二信号样本来直接估计预失真权重。在直接学习方式中，从第一和第二信号样本来计算预失真权重是二步过程。首先，从第一和第二信号样本来估计装置失真模型的装置失真参数。在这种情况下，第一信号样本是装置失真模型的输入，以及第二信号样本是装置失真模型的输出，并且其中所述装置失真模型反映由非线性电子装置所引入的失真。接下来，从装置失真参数来计算预失真权重。在上述方法的任一个中，可适配格栅预测器记忆模型结构中的延迟间隔中的一个或多个。因此，在一些实施例中，基于第一和第二样本流的抽样率与输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择格栅预测器记忆模型结构的至少一个多单位延迟间隔。在一些情况下，格栅预测器记忆模型结构可设计成在每对相邻延迟之间具有均匀多单位延迟间隔。在这些情况下，在一些实施例中，可再次基于第一和第二样本流的抽样率与输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择均匀多单位延迟间隔。以上概述和以下更详细描述的方法可应用于各种类型的电路中，包括其中电子装置是无线发射器电路中的功率放大器的那些电路。本文还描述用于执行这些方法的电路和无线设备。示例电路包括抽样子电路，该抽样子电路配置成对于多个抽样时间实例中的每个，收集分别表不所述输入信号和输出信号的第一和第二信号样本，其中第一和第二信号样本以单位延迟间隔来间隔开，并且其中第二信号样本中的每个在时间上对应于第一信号样本其中之一。预失真建模电路配置成从第一和第二信号样本来计算预失真权重，使得预失真权重对应于包括格栅预测器记忆模型结构的预失真模型，所述格栅预测器记忆模型结构具有多个延迟并且在相邻延迟之间具有至少一个多单位延迟间隔。最后，预失真电路配置成将预失真权重应用于输入信号，从而产生预失真的输入信号以供输入到电子装置。当然，本发明并不局限于上述特征、优点和上下文，并且通过阅读以下详细描述并且参看附图，熟悉预失真电路和技术的那些技术人员将会知道其它特征和优点。
图1示出用于预失真电路的间接学习架构。图2示出用于预失真电路的直接学习架构。图3示出用于对预失真器或功率放大器所引入的失真建模的通用失真模型。图4示出用于对预失真器或功率放大器所引入的失真建模的无记忆失真模型。图5示出基于幂函数的使用的基函数集合结构。图6示出用于对失真建模的正交基函数集合结构。图7示出包括无记忆部分和记忆部分的预失真模型。图8示出基于具有单位延迟的抽头延迟线的记忆模型。图9示出基于具有非单位延迟的抽头延迟线的记忆模型。图10示出基于具有单位延迟的预测格栅的记忆模型。
图11示出基于具有非单位延迟的预测格栅的记忆模型。图12是示出用于对输入信号补偿由电子装置所引入的失真的示例方法的过程流程图。图13是示出预失真模型权重的推导和应用的另一个过程流程图。图14是示出按照本发明的一些实施例的失真补偿电路的示意图。
具体实施例方式现在参照附图，图1示出预失真系统100，预失真系统100配置成补偿由功率放大器120对通信信号引入的失真。如上所述，功率放大器当工作在非线性范围时通常最有效率。但是，功率放大器的非线性响应引起不希望的带外发射，并且降低通信系统中的谱效率。在图1的系统100中，预失真器110用于通过对功率放大器的输入信号进行“预失真”以补偿由功率放大器120所引入的非线性失真，来改进功率放大器的效率和线性度。即使在以高效率操作功率放大器120时，预失真器110和功率放大器120的级联也改进输出信号的线性度。虽然预失真在本文所述电路和系统中用于使功率放大器120的输出线性化，但是本领域的技术人员将会理解，本文所述的技术更一般地可适用于表征和/或补偿任何类型的非线性电子装置所引起的失真。如在图1所示的预失真系统100中看到的，输入信号χ (η)被输入到预失真器110。预失真器110对输入信号X (η)进行预失真，以便补偿当功率放大器120工作在其非线性范围时由功率放大器120所引入的失真。预失真器110所生成的预失真的输入信号ζ (η)则应用于功率放大器120的输入，功率放大器120放大预失真的输入信号ζ (η)以产生输出信号y(n)。如果预失真器110经过适当设计和配置，则输出信号y(n)包含比单独使用功率放大器120时更少的失真产物和带外发射。为了补偿由功率放大器120所引入的失真，预失真器110必须具有有效地逆转功率放大器120的非线性效应的非线性传递函数。为了适当配置预失真器110，需要用于这个非线性传递函数的适当模型。推导这个非线性传递函数的两种不同方式是可能的。第一种方式利用如图1所示的间接学习架构，以及第二种方式使用图2的直接学习架构。在两种情况下，将输入到功率放大器120的信号ζ (η)以及放大器输出信号y (η)的缩放形式应用于失真建模电路。在图1的间接学习架构中，这个失真建模电路包括预失真器模型系数评估块130。在图2的直接学习架构中，失真建模电路具有两个功能块:功率放大器模型系数评估块210和预失真器模型系数推导块220。下面描述这些失真建模电路的详细操作。在任一种情况下，图1和图2中示为衰减器140的功率放大器信号的缩放反映从预失真器110和功率放大器120的组合所预期的净线性增益G。通过G的倒数来缩放输出信号y (η)准许由功率放大器120所引入的非线性度与其增益无关地被分析。在图1的间接学习架构中，预失真器110的模型的一般结构被视为给定的，并且预失真器模型的系数(参数)直接从功率放大器120的输入和输出来估计。因此，预失真器建模电路130按照预失真器的预定非线性模型来评估放大器输入信号ζ (η)和经缩放的放大器输出信号y (n)/G，以便直接确定要由预失真器110应用的加权系数的集合。(下面描述这个过程的细节。)通过这种间接方式，没有得出功率放大器120的模型。而是，通过抵消功率放大器120引入的失真所必需的预失真的建模来间接地学习功率放大器120的非线性特性。相比之下，图2的直接学习架构直接表征功率放大器120的非线性性能。首先，功率放大器建模电路210按照功率放大器120的预定非线性模型来评估放大器输入信号ζ (η)和放大器输出信号y (n) /G0在块120中使功率放大器的非线性特性最佳地拟合功率放大器模型的加权系数则由系数推导电路220用来生成用于配置预失真器110的权重。在直接学习架构中，由功率放大器120所引入的失真通常由复杂的非线性函数(这在本文中将称作失真函数)来表示。在间接学习架构中，预失真器100的响应通过类似的非线性失真函数来表示。在任一种情况下，在本文中称作分解方式的对失真函数建模的一种方式是将失真函数分解为不太复杂的基函数的集合，其中的每个基函数分别对输入信号起作用。失真函数的输出则被建模为基函数输出的加权和。用于对失真函数建模的基函数的集合在本文中称作基函数集合。图3示出一般化多分支失真模型300，一般化多分支失真模型300可表示由功率放大器120所引入的失真(例如，如由图2的直接学习架构中的模型系数评估单元210所建模的)或者预失真器110的预失真传递函数(例如，如由图1的预失真器模型系数评估单元130所建模的)。在任一种情况下，失真模型300包括结构310，结构310具有标记为U0(η)至Uim (η)的P个输出抽头。这些输出抽头中的每个表示对输入信号χ(η)的操作一这些操作可对应于预定基函数集合，下面将更详细论述。模型结构310对输入信号x(n)进行操作以产生数据样本
失真模型 300 则计算数据样本…丨的加权和，以便得到失真的输入信号d(n)。更具体来说，将数据样本liid/0.1yii).…与对应加权系数>’0(略叫{ )，...即.—..|( 丨::相乘，以及所产生的乘积相加在一起以得到d(n)。图3所示的失真模型能够表示为:
权利要求
1.一种用于对输入信号进行预失真以补偿由对所述输入信号进行操作的电子装置所引入的失真以产生输出信号的方法，所述方法包括: 对于多个抽样时间实例中的每个，生成分别表示所述输入信号和输出信号的第一和第二信号样本，其中，所述第一和第二信号样本以单位延迟间隔来间隔开，并且其中，第二信号样本中的每个在时间上对应于第一信号样本其中之一； 从所述第一和第二信号样本来计算预失真权重，其中，所述预失真权重对应于包括格栅预测器记忆模型结构的预失真模型，所述格栅预测器记忆模型结构具有多个延迟并且在相邻延迟之间具有至少一个多单位延迟间隔；以及 将所述预失真权重应用于所述输入信号，从而产生预失真的输入信号以供输入到所述电子装置。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二信号样本是所述预失真模型的输入，并且所述第一信号样本是所述预失真模型的输出，以及其中，从所述第一和第二信号样本来计算所述预失真权重包括从所述第一和第二信号样本直接估计所述预失真权重。
3.如权利要求1所述的方法，其中，从所述第一和第二信号样本来计算所述预失真权重包括: 从所述第一和第二信号样本来估计装置失真模型的装置失真参数，其中，所述第一信号样本是所述装置失真模型的输入，而所述第二信号样本是所述装置失真模型的输出，并且其中，所述装置失真模型反映由所述非线性电子装置所引入的失真；以及 从所述装置失真参数来计算所述预失真权重。
4.如权利要求1 所述的方法，还包括:基于第一和第二样本流的抽样率与所述输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择所述格栅预测器记忆模型结构的至少一个多单位延迟间隔。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述格栅预测器记忆模型结构具有每对相邻延迟之间的均匀多单位延迟间隔。
6.如权利要求5所述的方法，还包括:基于所述第一和第二样本流的所述抽样率与所述输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择所述均匀多单位延迟间隔。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述电子装置包括无线发射器电路中的功率放大器。
8.一种预失真电路，用于对输入信号进行预失真以补偿由对所述输入信号进行操作的电子装置所引入的失真以产生输出信号，所述预失真电路包括: 抽样子电路，配置成对于多个抽样时间实例中的每个，收集分别表不所述输入信号和输出信号的第一和第二信号样本，其中，所述第一和第二信号样本以单位延迟间隔来间隔开，并且其中，第二信号样本中的每个在时间上对应于第一信号样本其中之一； 预失真建模电路，配置成从所述第一和第二信号样本来计算预失真权重，其中，所述预失真权重对应于包括格栅预测器记忆模型结构的预失真模型，所述格栅预测器记忆模型结构具有多个延迟并且在相邻延迟之间具有至少一个多单位延迟间隔；以及 预失真电路，配置成将所述预失真权重应用于所述输入信号，从而产生预失真的输入信号以供输入到所述电子装置。
9.如权利要求8所述的预失真电路，其中，所述第二信号样本是所述预失真模型的输入，并且所述第一信号样本是所述预失真模型的输出，以及其中，从所述第一和第二信号样本来计算所述预失真权重包括从所述第一和第二信号样本直接估计所述预失真权重。
10.如权利要求8所述的预失真电路，其中，从所述第一和第二信号样本来计算所述预失真权重包括: 从所述第一和第二信号样本来估计装置失真模型的装置失真参数，其中，所述第一信号样本是所述装置失真模型的输入，而所述第二信号样本是所述装置失真模型的输出，并且其中，所述装置失真模型反映由所述非线性电子装置所引入的失真；以及 从所述装置失真参数来计算所述预失真权重。
11.如权利要求8所述的预失真电路，还包括:基于第一和第二样本流的抽样率与所述输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择所述格栅预测器记忆模型结构的至少一个多单位延迟间隔。
12.如权利要求8所述的预失真电路，其中，所述格栅预测器记忆模型结构具有每对相邻延迟之间的均匀多单位延迟间隔。
13.如权利要求12所述的预失真电路，还包括:基于所述第一和第二样本流的所述抽样率与所述输入信号的标称基带带宽之比，从多个候选多单位间隔中选择所述均匀多单位延迟间隔。
14.如权利要求8所述的预失真电路，其中，所述电子装置包括无线发射器电路中的功率放大器。`
全文摘要
用于对信号进行预失真以补偿由对该信号进行操作的电子装置引入的失真的方法和电路。在一种示例方法中，生成表示电子装置的输入和输出的第一和第二信号样本。第一和第二信号样本以单位延迟间隔分隔开，并且第二信号样本中的每个在时间上对应于第一信号样本其中之一。然后，从第一和第二信号样本来计算预失真权重，预失真权重对应于包括格栅预测器记忆模型结构的预失真模型，该格栅预测器记忆模型结构具有多个延迟并且在相邻延迟之间具有至少一个多单位延迟间隔。然后，使用具有与格栅预测器记忆模型对应的结构的预失真器，将所计算的预失真权重应用于输入信号，以产生预失真的输入信号以供输入到电子装置。
文档编号H03F1/32GK103201950SQ201080070186
公开日2013年7月10日 申请日期2010年11月16日 优先权日2010年11月16日
发明者C.白, S.基兰比, B.勒曼 申请人:瑞典爱立信有限公司