[发明专利]组合算法应用于组合学习结构数字预失真系统的方法

说明书

本发明公开了一种组合算法应用于组合学习结构数字预失真系统的方法，采用经典的峰均比抑制CFR技术和数字预失真DPD技术联合方案，同时针对直接学习结构和间接学习结构的优缺点，提出间接学习结构与直接学习结构结合的组合学习结构设计数字预失真系统，然后结合LMS算法、RLS算法以及变步长LMS即NLMS算法的优势，提出RLS和NLMS联合的组合算法对数字预失真器参数估计和更新，组合算法具有RLS算法收敛迅速的特点，同时简化了计算量。对输入的高峰均比信号先进行CFR处理,再经DPD处理之后送给功放,得到比较理想的线性输出,有效改善了功放非线性引起的带内失真和带外频谱扩展。本发明不仅降低了宽带功放因记忆效应造成的性能下降，而且改善了宽带功放的线性度和效率。

技术领域

本发明涉及到一种宽带数字通信系统发射端功放的线性化技术，特别是一种数字自适应预失真方法。

背景技术

功放是无线通信系统的重要组成器件，也是最主要的非线性器件之一。功放的非线性使信号经过功放产生带内及带外失真，造成误码率升高，并对相邻信道产生干扰，从而降低通信系统的性能。

提高功放的线性度有两种方法，其一是功率回退，功放的工作点回退到线性区，但功放的效率非常低；其二是功放仍工作在非线性区，信号先经预失真器，再经过功放。预失真器也是非线性器件，其非线性特性恰与功放的非线性特性相反，使输入信号经过两次非线性变化后得到输入/输出信号之间呈线性关系。

功放不只有非线性特性，而且对如OFDM的宽带信号有记忆效应，即功放的输出不仅与当前输入有关，还与以前的输入有关。随着传输信号带宽的不断增加，记忆效应变得更加明显，宽带功放的记忆效应校正将变得更加重要，因此，研究记忆非线性功放的预失真有非常重要的实际意义。

目前数字预失真技术广泛应用的间接学习结构，在实际中反馈到自适应算法模块的功放输出信号将受到A/D转换器带来的量化噪声等污染，该噪声将降低系统的性能；另外，目前的自适应算法LMS算法、RLS算法等都存在一定的局限性。

发明内容

本发明的目的是为了解决宽带输入信号引起功率放大器的记忆效应，从而严重影响数字预失真的补偿效果技术。

因此，本发明为了消除高峰均比的宽带输入信号经过功放产生的非线性失真和记忆效应，采用经典的CFR技术和DPD技术联合方案，为了抑制噪声影响，同时针对直接学习结构和间接学习结构的优缺点，提出间接学习结构与直接学习结构结合的组合学习结构设计数字预失真系统，然后结合LMS算法、RLS算法以及NLMS算法的优势，提出RLS和NLMS联合的混合算法对数字预失真器参数估计和更新，混合算法具有RLS算法收敛迅速的特点，同时简化了计算量。对输入的高峰均比信号先进行CFR处理,再经DPD之后送给功放,得到比较理想的线性输出,有效改善了功放非线性引起的带内失真和带外频谱扩展。

为了实现上述目的，本发明技术方案是这样实现的，组合算法应用于组合学习结构数字预失真系统的方法，包括两个部分，组合学习结构数字预失真系统，以及组合算法基于搭建的组合学习结构数字预失真系统对信号处理方法；

所述组合学习结构数字预失真系统包括前向通路和反馈回路。所述前向通路包括信号(Signal)产生模块、峰均值抑制模块即CFR模块、上变频模块即DUC模块、数字预失真模块即DPD模块、DSP模块、数模转换模块即DAC模块、带通滤波器、功率放大器即PA以及天线调谐器和天线。

所述反馈回路包括耦合器、衰减器和模数转换模块即ADC。

所述的信号(Signal)产生模块是对数据进行调制，生成基带数据。

所述上变频(DUC)模块是对基带信号搬移到所要求的频率。

所述CFR模块是先对输入号进行极坐标下削峰，然后通过低通滤波器(LPF)滤除直接削峰引起的带外频谱扩散，形成误差脉冲信号，再反向叠加在相应的输入信号上，达到峰值抵消的效果。