本发明涉及一种基于OFDM体制卫星转发器的EVM测试优化方法，属于通信卫星领域。
背景技术：
随着卫星通信技术的不断发展，基于新通信体制的数字化有效载荷层出不穷，其中，多载波调制技术更是通信载荷将来一个主要趋势。
正交频分复用(OFDM)是一种子载波相互混叠的多载波调制技术，其各个子载波在时域上相互正交，在频谱上部分重叠。未来的LTE体制通信卫星及超宽带体制通信卫星等均是依托OFDM核心技术而做预研。EVM性能是衡量OFDM体制下通信数字载荷中通信性能、通信协议正确性和信号传输质量的关键指标。因此针对OFDM体制下卫星载荷的EVM性能的高精度测试至关重要。
测试通信卫星转发器的EVM性能，主要是对信号经过转发之后的EVM恶化情况进行测试。测试系统的测试发射机发出EVM性能足够好的测试信号，经过卫星转发后，由测试接收机接收。接收机通过帧同步、位同步、载波同步等一系列接收机同步算法之后，测量卫星转发输出信号的EVM性能，并据此来直接评估卫星转发器对转发信号的EVM恶化情况。在实际应用中，测试发射机发出信号的频率或者功率可能达不到卫星入口信号的要求(例如，频率不在卫星转发器的上行通带内，功率低于卫星接收机灵敏度等)，因此需要在测试发射机后端加入功率放大器或者变频器等非线性器件。此时，这种非线性器件的引入，会导致卫星转发器输入的测试信号EVM恶化，即变得非理想或者高于工程要求的3％，这将会造成转发器输出信号的EVM受到输入信号EVM恶化的影响，导致测试结果不准确，而这种测试误差完全是由测试系统本身所带来。
技术实现要素：
本发明解决的技术问题是：针对测试系统本身引入非线性器件而造成的转发器EVM测试精度不高的问题，提出一种基于OFDM体制卫星转发器的EVM测试优化方法，提出了测试发射机的EVM预失真算法，最大程度提升系统级EVM测试精度。
本发明解决上述技术问题是通过如下技术方案予以实现的：
一种基于OFDM体制卫星转发器的EVM测试优化方法，步骤如下：
(1)对经过非线性器件后的测试信号进行建模，并确定测试信号训练序列频域表达式及相关参数；
(2)对测试信号进行下变频及模数转换，对转换后所得测试信号进行符号同步及载波同步，并进行FFT处理为频域信号；
(3)利用最小二乘法对步骤(2)所得频域信号幅相值进行估计，得到测试信号的各个子载波经过非线性器件后的幅相变化值，并对所有幅相值进行比较得出幅相变化情况；
(4)利用步骤(3)所得各子载波的幅相变化值对进入非线性器件前测试信号进行预失真处理，得到预失真后的发射测试信号；
(5)实时计算输出步骤(4)所得的发射测试信号的EVM值，若所述EVM值达到测试要求，进行后续EVM值测试，否则重复进行步骤(2)～步骤(5)重新进行该子载波的幅相值估计及测试信号预失真处理。
所述步骤(1)中测试信号训练序列为OFDM符号流，经过非线性器件后，子载波经历幅相衰落，所述建模为建立并行高斯衰落信道模型，测试信号训练序列频域表达式及相关参数如下：
Y＝HX+N
式中，Y为经过非线性器件之后转发器入口的的训练序列信号向量，X为发射机发出的进入非线性器件之前的已知训练序列，H为各子载波经过非线性器件后幅相变化的频域特性向量，N为各子载波加性噪声。
所述测试信号训练序列相关参数具体表达式如下：
所述步骤(3)中，利用最小二乘法估算各个子载波经过非线性器件后的幅相变化值计算方法如下：
对H求偏导，可得
式中，为各个子载波经过非线性器件后的幅相变化值。
所述步骤(4)中，发射测试信号的预失真处理方法为：
式中，为预失真后的发射测试信号幅相值。
优选的，所述步骤(5)中测试信号本身的EVM值测试要求为低于3％。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明提供了一种基于OFDM体制卫星转发器的EVM测试优化方法，利用OFDM体制下通信载荷传输多载波信号的子载波间正交性，采用最小二乘方法，估计出引入非线性器件后的发射源信号在各个子信道上的幅相变化情况；
(2)本发明根据算法估计结果对发射机IFFT之前的各个子信道的数据分别进行预失真，利用经过非线性器件之后的反补偿效果来抵消或是减小源信号EVM的恶化，通过提出的EVM预失真算法来修复测试信号经过非线性器件后的EVM损失，使得卫星转发器入口测试信号的EVM性能更优，进一步提高系统级测试精度。
附图说明
图1为发明提供的卫星转发器EVM性能测试连接结构图；
图2为发明提供的系统中加入非线性器件之后的EVM测试连接结构图；
图3为发明提供的EVM测试系统中发射机内部原理框图；
图4为发明提供的测试信号幅相变化估计及预失真的原理框图；
图5为发明提供的并行高斯信道模型图；
图6为发明的实施步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
正常测试时，如图1所示，测试信号由发射机发射至被测转发器，通过接收机测量输出信号的EVM值。当测试信号不满足转发器入口信号要求时，如图2所示，在发射机和被测转发器之间加入非线性器件，非线性器件一般为放大器、变频器等器件。
测试发射机的内部原理框图如图3所示，测试原始数据首先经过信道编码，然后进行星座映射、插入导频，进行IFFT形成OFDM符号，最后经过数模变换及上变频形成最终的测试信号，输入被测转发器。测试卫星转发器转发信号的EVM性能，最重要的一点就是要求被测转发器的输入测试信号具有足够理想的EVM性能，这样才能使得测试接收机测出的转发器输出信号的EVM值完全反映出转发器本身的EVM性能。因此，测试系统中，若引入非线性器件，则必然会造成被测转发器输入测试信号的EVM恶化，因此需要首先估计出非线性器件的引入对转发器输入的测试信号的EVM恶化情况(即信号的幅相变化情况)，然后再根据幅相变化估计结果对发射机内部的测试信号进行EVM预失真，最后测量转发器入口信号的EVM值，以满足测试要求(工程上一般要求输入测试信号的EVM值低于3％)。
发射机产生的测试信号中，每个OFDM符号数据之前，都有训练序列，训练序列包含的子载波数目与测试信号OFDM符号中的子载波数目相同，且训练序列在每一个子载波上经历的幅相变化与测试信号OFDM符号在每一个子载波上经历的幅相变化相同。本发明利用训练序列，完成对发射测试信号幅相变化的估计，并进而完成对发射机信号EVM预失真处理。测试信号幅相变化估计及预失真的原理框图如图4所示，首先对输入被测转发器的信号进行提取和预处理，接着对测试信号的幅相变化进行最小二乘估计，最后利用估计结果对源端信号进行预失真处理。
如图6所示，本发明的实现步骤如下：
(1)、对经过非线性器件后的测试信号建模
测试信号的训练序列同样为OFDM符号流，在经过非线性器件之后，可以认为每一个子载波都经历了不同的幅相衰落和高斯噪声。因此，可以将经过非线性器件后的测试信号训练序列建模为经过了一个如图5所示的并行高斯衰落信道模型。因此经过了非线性器件之后的转发器入口的测试信号训练序列频域表达式如下：
Y＝HX+N
其中，Y为经过非线性器件之后转发器入口的的训练序列信号向量，
对应的X为发射机发出的进入非线性器件之前的已知训练序列，
H是各个子载波经过非线性器件之后幅相变化的频域特性向量，
N为各个子载波上的加性噪声，
(2)、对测试信号进行提取与幅相估计前的处理
如图4所示，要对转发器入口信号的各个子载波的幅相变化做估计，首先需要对测试信号下变频到中频，进而再进行模数转换，同时为了准确地提取训练序列，还需要完成符号同步和载波同步，最后通过FFT处理，将测试信号变为频域信号。
以上操作均为公知技术，下文将介绍具体幅相估计方法。
(3)、转发器入口信号幅相变化估计
本发明采用最小二乘方法，估计出训练序列经过非线性器件后在各个子载波上的幅相变化情况，并认为此估计结果就是测试信号OFDM符号所经历的EVM恶化。接下来对频域最小二乘幅相变化估计算法做详细阐述介绍。
频域最小二乘幅相变化估计算法就是估计所得的幅相变化估计值要使下式具有最小值：
对H求偏导，并令结果为零，可得
其中，X为已知的训练序列向量，Y为接收到的经过非线性器件之后转发器入口的的训练序列信号向量。
在实际应用中，由于系统存在噪声，当采用频域最小二乘估计时，噪声引起较大估计误差，加大训练序列的发送功率可以减小估计误差。
(4)、发射机EVM预失真
步骤3中计算得出的即为测试信号经过非线性器件之后，每个子载波的EVM恶化情况。
将得到的反馈作用于发射机中IFFT之前的每一个OFDM符号上，得到经过预失真后的发射测试信号。
其中X'为发射机中IFFT之前的测试信号向量。此时，即完成了对发射机内部测试信号中的每一个子载波信号的EVM预失真，之后经过预失真的测试信号再经过非线性器件之后，非线性器件对每一个子载波的幅相衰落和发射机内部的预失真处理结果相互抵消，使得非线性器件输出的测试信号(即被测转发器入口信号)的EVM性能得到提升。
(5)、对转发器入口测试信号进行EVM实时测量
对被测转发器的入口信号进行FFT之后，分别引出两路，一路进行步骤2中的幅相变化估计，另一路进行并串转换及星座逆映射，并进而计算测试信号的EVM值。若测试信号的EVM值达到转发器测试要求低于3％，则可以进行后续EVM测试，若达不到3％以下，则重复迭代步骤(2)(3)(4)，直至最终到达测试信号EVM值满足要求。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。