[发明专利]一种发射机射频非理想特性矫正方法在审

专利信息
申请号: 201710564997.7 申请日: 2017-07-12
公开(公告)号: CN107395294A 公开(公告)日: 2017-11-24
发明(设计)人: 徐小珂;岳光荣;陈雷 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04B17/10 分类号: H04B17/10;H04B17/11;H04L25/06;H04L25/49
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232 代理人: 孙一峰
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于无线通信技术领域,涉及一种发射机射频非理想特性矫正方法。本发明提出一种针对发射机I/Q不平衡、载波泄露和带内失真进行纠正的方法。通过对系统模型进行处理,利用自适应算法直接求出预失真所需要的逆滤波器,避免了先估计支路响应,再求逆滤波器的额外运算。同时,本发明还提供了一种高效率的追踪算法,利用自适应的方式,不断在线更新预失真器的参数,降低了复杂度。
搜索关键词: 一种 发射机 射频 理想 特性 矫正 方法
【主权项】:
一种发射机射频非理想特性矫正方法,所述非理想特性包括发射机I/Q不平衡、带内失真和载波泄露,其特征在于,所述矫正方法包括以下步骤:S1、建立目标函数模型:定义原始信号的频域表达式为:X(ω)=Xi(ω)+jXq(ω)Xi(ω)和Xq(ω)分别为I路和Q路信号的离散傅里叶变换;受发射机非理想特性影响后的输出信号为:Y(ω)=K1(ω)X(ω)+K2(ω)X(ω)+(di+jdq)δ(ω),其中X(ω)=Xi(ω)‑jXq(ω)为I/Q不平衡引入的共轭成分;I/Q不平衡系数的频域形式K1(ω)、K2(ω)分别为:K1(ω)=[Hi(ω)+ejφtHq(ω)]/2]]>K2(ω)=[Hi(ω)-ejφtHq(ω)]/2]]>(di+jdq)δ(ω)为载波泄漏引入的等效复直流分量的频域形式;定义某一频点的镜像抑制比IIR为该频点镜像干扰信号与所需信号的功率之比:IRR(ω)=20log(K1(ω)/K2(ω))定义经过预失真的数字信号为:Xp(ω)=Hp(ω)(X(ω)‑dpδ(ω)),其中Hp和dp分别为预失真模块参数组成的矩阵和向量,且:Hp(ω)=Ci(ω)λCi(ω)0Cq(ω),dp=dpidpq]]>其中Ci(ω),Cq(ω)为I/Q两支路的预失真滤波器,用于抵消I/Q两路带内失真,包括相同部分和不平衡的部分;常数λ为I/Q两路交叉串扰的矫正系数,用于抵消相位不平衡带来的非对称串扰;dp=[dpi dpq]T为两支路载波泄漏等效直流的预失真分量;通过预失真处理后的发射信号:Yp(ω)=H(ω)Xp(ω)+dδ(ω)=H(ω)Hp(ω)[X(ω)‑dpδ(ω)]+dδ(ω)在理想估计情况下,发射机输出理想信号为:Yp,ideal(ω)=H(ω)Hp,ideal(ω)[X(ω)‑dp,idealδ(ω)]+dδ(ω)=X(ω),建立目标函数模型为:J(n)=|Hp(Y(n)‑dp)‑x(n)|2其中向量x(n)=[xi(n) xq(n)],向量y(n)=[yi(n) yq(n)],yi(n)和yq(n)为逆时序向量,即yi,q(n)=[yi,q(n)yi,q(n‑1)…yi,q(n‑L+1)]T,L为I/Q两路预失真滤波器的长度;Hp为Hp(ω)的时域形式,S2、直接估计预失真器参数:如S1所述,需要求得两支路响应hi和hq的逆滤波器ci和cq;利用收发数据对发射机响应的最小均方误差估计,当发射机的I/Q不平衡以及带内失真在合理范围之内,预失真参数的估计值为:当预失真器处于未工作状态时,H(ω)X(ω)+dδ(ω)项恰好为系统的输出,则:(Hp,dp)=arg min E{|Hp(ω)(Y(ω)‑dpδ(ω))‑X(ω)|2},通过步骤S1所建立的目标函数模型,将输出Y(ω)带入其中,各个预失真器参数可以通过以下方式得到:c(n)=c(n-1)-μ▿(n)|e(n)|,]]>其中是梯度算子,由代价函数对各个预失真参数求偏导得到,即:▿n=[∂J(n)∂cinT,∂J(n)∂cqnT,∂J(n)∂λn,∂J(n)∂din,∂J(n)∂dqn]T;]]>S3、追踪变化的预失真参数:假定在n时刻,预失真器中已经存在一套预失真参数和由于温度漂移引起非频选I/Q参数的改变,将该时刻系统输出带入到S2中所述预失真器处于未工作状态中,记估计得到的预失真器参数为则n时刻更新之后的预失参数可以表示为:Hp(n)(ω)=Hp(n-1)(ω)ΔHp(n)dp(n)=Δdp(n)+dp(n-1)]]>根据S2中所述的求解过程,对目标函数求偏导即可得到更新后的预失真器参数,上述过程在时域上等效于:ci(n)=Δci(n)ci(n-1),cq(n)=Δcq(n)cq(n-1),[λ(n),dpi(n),dpq(n)]=[λ(n-1),dpi(n-1),dpq(n-1)]+[Δλ(n),Δdpi(n),Δdpq(n)]]]>其中λ的更新过程利用近似关系进行了简化,因为和随着估计越发准确,会渐渐逼近1。
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