[发明专利]一种包络线跟踪电源控制基准信号预测生成方法和装置

说明书

本发明公开了一种包络线跟踪电源控制基准信号预测生成方法和装置，方法包括：基于神经网络构建基准信号预测模型，该基准信号预测模型用于对导入的基带信号进行处理，预测拟合得到包络线跟踪电源中所需的包络线信息、开关变换器和线性放大器对应的基准信号；所述基准信号预测模型的拟合过程包括：通过加载函数导入基带信号，根据所采用的通信调制算法所定义码元所包含的比特位，将导入的基带信号比特位等分成组，每组比特位数对应一个码元，其组数等于码元个数；分别拟合得到包络线信息、开关变换器和线性放大器对应的基准信号，使之与等分得到的码元分别对应，输出相应的基准信号。本发明能够有效提升包络线跟踪电源生成射频功放所需电压波形速度，降低RF信号延时和对硬件的计算需求。

技术领域

本发明涉及包络线跟踪电源控制技术领域，具体而言涉及一种包络线跟踪电源控制基准信号预测生成方法和装置。

背景技术

为了在相同频带内提高传输信息量，5G等现代移动通信中调制策略对RF输入信号的幅值、相位和频率进行调制，RF输入信号的包络线幅值不为恒定信号，RF信号的峰均比值不断提高。为保证RF输入信号所携带信息不失真地传输，如采用恒压供电方式的射频线性功放，其工作效率非常低。同时由于损耗的电能以热量形式耗散，基站还需要增大空调制冷的耗电，给运营商带来了沉重的电费负担。因此提高基站射频线性功放效率是现代移动通信基站节能的源头。目前，包络线跟踪技术是提高射频功放效率最有前途的方法之一。RF包络信号中包含的频谱能量丰富，但是能量集中在低频部分，高频部分的能量相对较少。开关变换器处理能量效率高，工作带宽相对较低，比较适合处理低频段能量。线性变换器工作带宽高、效率低，比较适合处理高频段能量。由线性放大器和开关变换器的组合结构的包络线跟踪电源，其可有效提高射频功放的工作效率。

包络线跟踪电源系统中开关变换器、线性放大器的参考信号通常需要由基带信号调制生成的包络线并滤波产生。图1是典型的包络线跟踪电源基准信号生成架构，基带信号提供给如QAM等通信协议调制模块生成RF射频信号。RF射频信号提供给包络线生成模块产生射频线性功放所需的供电电源包络线信号；该信号输入到基准生成模块生成包络线跟踪电源中所需的基准信号，基准生成模块主要由不同滤波器构成，滤波器的特性与包络线跟踪电源中线性放大器和开关变换器工作特征有关。可见，传统的包络线跟踪电源基准信号产生的流程较长，所占用的硬件计算资源较多。RF输入信号需要经过较长的延时模块才能送入射频线性功放，以与包络线跟踪电源供电波形匹配。由此可见，典型的包络线跟踪电源方案中的包络检波环节和基准信号生成所需要的时间较长、计算量大。目前亟需一种方法能够减少延时时长，并且提高运算效率。

神经网络可避免对系统工作过程的建模计算，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理输入信息的目的并产生输出控制信号。在实际应用中，通过建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，能够使建造的神经网络模型广泛应用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制(纠错和检错编码)、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等技术领域。在包络线跟踪电源中，从基带信号到包络线电源中基准信号的生成过程运算复杂，需要经过调制、包络线生成、滤波等多过环节，基带信号与包络线电源中基准信号之间存在较大的数据格式和时序差异，且没有明确的对应关系。目前尚未有研究人员提出将输入基带信号通过神经网络直接预测生成包络线跟踪电源中基准信号的可行方法。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种包络线跟踪电源控制基准信号预测生成方法和装置，能够从基带信号经由基准信号预测模型直接生成包络线及其开关变换器、线性放大器基准信号，有效提升包络线跟踪电源生成射频功放所需电压波形速度，降低RF信号延时和对硬件的计算需求。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提出了一种包络线跟踪电源控制基准信号预测生成方法，所述预测生成方法包括以下步骤：