[发明专利]失真特性估算法预失真装置以及方法有效

专利信息
申请号: 201310276899.5 申请日: 2013-07-03
公开(公告)号: CN103326973A 公开(公告)日: 2013-09-25
发明(设计)人: 任智源;张海林;杨栋;武德斌;王涛宁 申请(专利权)人: 苏州工业园区昶辰通信科技有限公司
主分类号: H04L25/49 分类号: H04L25/49
代理公司: 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 代理人: 杨林洁
地址: 215300 江苏省苏州*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 失真 特性 算法 装置 以及 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及宽带通信邻域,特别是涉及一种失真特性估算法预失真装置以及方法。

背景技术

在过去的20年间,移动通信呈现了爆炸式的增长,所提供的无线通信业务也从90年代的单纯语音业务拓展到全面的多媒体无线宽带数据业务。然而,随着移动用户的不断增多、无线网络规模的不断扩大,通信网络对能源的需求也呈现了巨大的增长,这就引发了一系列的环境和能源问题。据有关数据显示,信息通信产业已成为全球第五大耗能产业,碳排放占据全球碳排放总量的2.5%。

具体到我国而言,依据资料显示,2008年国内三大电信运营商的总耗电量为229亿千瓦时,到了2009年则达到了290亿千瓦时,比2008年增长26%,接近当年全年的发电总量的1%。自2011年以来,通信产业的增长趋势并未减缓,预计“十二五”期间我国电话用户会突破14亿户,电信基础设施数量将达到2万亿,这也意味着我国通信业发展还将有较大幅度的增长,能量消耗预计会进一步增加。能耗问题已经成为当前制约无线通信产业发展的重要障碍,属于重大国计民生问题。

为了达到国家“节能减排”的目标,根据研究发现在通信网络中通信基站的耗电量是其主要的耗电部分,占到总耗电量的70%,达到了综合运营成本的3%。因此对于通信网络来说,降低基站耗电量是首要的节能降耗目标。图1所示为基站能源消耗的统计示意图。如图所示,根据针对基站的调研发现,基站放大器的能源消耗占到总能源消耗的22%。因此研究通信网络中基站放大器的节能问题是研究的重中之重。

由于基站功率放大器(以下简称功放)的效率影响移动终端电池的大小和通信系统的能量消耗,因此它在移动通信系统中是一个关键的原件。一个理想的功放必须是完美线性的器件,但是实际应用中功放会表现出非线性失真,它会导致输出信号幅度和相位的失真。这些失真会导致在相邻频段频率再生并且使信号星座发生旋转,因此显著地影响了通信系统性能。使用恒包络调制,例如:最小频移键控(Minimum Shift Keying,简称MSK),能够避免这个问题。然而,随着通信技术的迅速发展,广泛应用的现代调制技术例如正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,简称QAM),正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing ,简称OFDM)等,均会导致信号有较高的峰均比(Peak to Average Power Ratio ,简称PAPR)并且受功放的非线性失真影响严重。为了使功放线性工作,又由于功放的线性范围较小,可以使功放保持一个很大的输出功率回退,但是这样又会降低功率效率。

为了解决这个问题,旨在拓宽功放线性范围的功放线性化技术在这几年有了一定的研究。在功放线性化的现有技术中,数字预失真法是一个高效的方法。数字预失真法的原理是通过一个叫预失真器的额外器件预畸变功放的输入信号,其中预失真器的特性刚好是功放的逆特性。在现有技术的数字预失真法中,查找表(Look-Up-Table,简称LUT)预失真法是一个经常在窄带数字预失真系统中使用的技术,LUT预失真法又被进一步分为映射预失真、极坐标预失真以及基于增益的预失真。

然而,随着功放带宽的增加,功放不仅仅表现出非线性,在宽带通信系统中也会有记忆性失真,即:输出信号是现在信号和之前信号值的函数,而且记忆性失真严重降低LUT数字预失真装置的性能。随着记忆性失真问题逐渐严重,设计和研发同时消除记忆性失真和非线性失真的预失真装置成为了业界关注的热点。为此,Jardin等人在2007年提出了时域滤波器查找表(Filter Look-Up Table, 简称FLUT)预失真法。请参考图2,其中示出了一种FLUT预失真装置2的结构示意图,根据如图结构可知,由于这种FLUT预失真器2在其反馈支路采用非直接的更新方式,因而导致其反馈支路结构较为复杂,非常不利于工程实现;同时,由于需要一个长期的训练和迭代更新的过程,如图2所示的FLUT预失真装置2从开机到稳定工作的时间较长,换言之,具有收敛速度慢的缺点,因此,在实际系统中的应用前景仍然有限。

本领域的技术人员应当知晓,数字预失真技术研究中首要地是确定功放模型,而用于记忆性预失真技术方案包括但不限于伏尔特拉级数(Volterra series)、维纳-哈默斯坦(Wiener-Hammerstein)模型、记忆多项式以及神经网络。尽管这些模型能精确地表示功放特性,但他们都需要复杂的结构。

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