本發(fā)明涉及寬帶通信鄰域，特別是涉及一種失真特性估算法預(yù)失真裝置以及方法。

背景技術(shù)：
在過去的20年間，移動(dòng)通信呈現(xiàn)了爆炸式的增長，所提供的無線通信業(yè)務(wù)也從90年代的單純語音業(yè)務(wù)拓展到全面的多媒體無線寬帶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。然而，隨著移動(dòng)用戶的不斷增多、無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，通信網(wǎng)絡(luò)對(duì)能源的需求也呈現(xiàn)了巨大的增長，這就引發(fā)了一系列的環(huán)境和能源問題。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，信息通信產(chǎn)業(yè)已成為全球第五大耗能產(chǎn)業(yè)，碳排放占據(jù)全球碳排放總量的2.5％。具體到我國而言，依據(jù)資料顯示，2008年國內(nèi)三大電信運(yùn)營商的總耗電量為229億千瓦時(shí)，到了2009年則達(dá)到了290億千瓦時(shí)，比2008年增長26％，接近當(dāng)年全年的發(fā)電總量的1％。自2011年以來，通信產(chǎn)業(yè)的增長趨勢(shì)并未減緩，預(yù)計(jì)“十二五”期間我國電話用戶會(huì)突破14億戶，電信基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量將達(dá)到2萬億，這也意味著我國通信業(yè)發(fā)展還將有較大幅度的增長，能量消耗預(yù)計(jì)會(huì)進(jìn)一步增加。能耗問題已經(jīng)成為當(dāng)前制約無線通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要障礙，屬于重大國計(jì)民生問題。為了達(dá)到國家“節(jié)能減排”的目標(biāo)，根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)在通信網(wǎng)絡(luò)中通信基站的耗電量是其主要的耗電部分，占到總耗電量的70％，達(dá)到了綜合運(yùn)營成本的3％。因此對(duì)于通信網(wǎng)絡(luò)來說，降低基站耗電量是首要的節(jié)能降耗目標(biāo)。圖1所示為基站能源消耗的統(tǒng)計(jì)示意圖。如圖所示，根據(jù)針對(duì)基站的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，基站放大器的能源消耗占到總能源消耗的22％。因此研究通信網(wǎng)絡(luò)中基站放大器的節(jié)能問題是研究的重中之重。由于基站功率放大器(以下簡(jiǎn)稱功放)的效率影響移動(dòng)終端電池的大小和通信系統(tǒng)的能量消耗，因此它在移動(dòng)通信系統(tǒng)中是一個(gè)關(guān)鍵的原件。一個(gè)理想的功放必須是完美線性的器件，但是實(shí)際應(yīng)用中功放會(huì)表現(xiàn)出非線性失真，它會(huì)導(dǎo)致輸出信號(hào)幅度和相位的失真。這些失真會(huì)導(dǎo)致在相鄰頻段頻率再生并且使信號(hào)星座發(fā)生旋轉(zhuǎn)，因此顯著地影響了通信系統(tǒng)性能。使用恒包絡(luò)調(diào)制，例如：最小頻移鍵控(MinimumShiftKeying，簡(jiǎn)稱MSK)，能夠避免這個(gè)問題。然而，隨著通信技術(shù)的迅速發(fā)展，廣泛應(yīng)用的現(xiàn)代調(diào)制技術(shù)例如正交幅度調(diào)制(QuadratureAmplitudeModulation，簡(jiǎn)稱QAM)，正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，簡(jiǎn)稱OFDM)等，均會(huì)導(dǎo)致信號(hào)有較高的峰均比(PeaktoAveragePowerRatio，簡(jiǎn)稱PAPR)并且受功放的非線性失真影響嚴(yán)重。為了使功放線性工作，又由于功放的線性范圍較小，可以使功放保持一個(gè)很大的輸出功率回退，但是這樣又會(huì)降低功率效率。為了解決這個(gè)問題，旨在拓寬功放線性范圍的功放線性化技術(shù)在這幾年有了一定的研究。在功放線性化的現(xiàn)有技術(shù)中，數(shù)字預(yù)失真法是一個(gè)高效的方法。數(shù)字預(yù)失真法的原理是通過一個(gè)叫預(yù)失真器的額外器件預(yù)畸變功放的輸入信號(hào)，其中預(yù)失真器的特性剛好是功放的逆特性。在現(xiàn)有技術(shù)的數(shù)字預(yù)失真法中，查找表(Look-Up-Table，簡(jiǎn)稱LUT)預(yù)失真法是一個(gè)經(jīng)常在窄帶數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)中使用的技術(shù)，LUT預(yù)失真法又被進(jìn)一步分為映射預(yù)失真、極坐標(biāo)預(yù)失真以及基于增益的預(yù)失真。然而，隨著功放帶寬的增加，功放不僅僅表現(xiàn)出非線性，在寬帶通信系統(tǒng)中也會(huì)有記憶性失真，即：輸出信號(hào)是現(xiàn)在信號(hào)和之前信號(hào)值的函數(shù)，而且記憶性失真嚴(yán)重降低LUT數(shù)字預(yù)失真裝置的性能。隨著記憶性失真問題逐漸嚴(yán)重，設(shè)計(jì)和研發(fā)同時(shí)消除記憶性失真和非線性失真的預(yù)失真裝置成為了業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。為此，Jardin等人在2007年提出了時(shí)域?yàn)V波器查找表(FilterLook-UpTable,簡(jiǎn)稱FLUT)預(yù)失真法。請(qǐng)參考圖2，其中示出了一種FLUT預(yù)失真裝置2的結(jié)構(gòu)示意圖，根據(jù)如圖結(jié)構(gòu)可知，由于這種FLUT預(yù)失真器2在其反饋支路采用非直接的更新方式，因而導(dǎo)致其反饋支路結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，非常不利于工程實(shí)現(xiàn)；同時(shí)，由于需要一個(gè)長期的訓(xùn)練和迭代更新的過程，如圖2所示的FLUT預(yù)失真裝置2從開機(jī)到穩(wěn)定工作的時(shí)間較長，換言之，具有收斂速度慢的缺點(diǎn)，因此，在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用前景仍然有限。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)知曉，數(shù)字預(yù)失真技術(shù)研究中首要地是確定功放模型，而用于記憶性預(yù)失真技術(shù)方案包括但不限于伏爾特拉級(jí)數(shù)(Volterraseries)、維納-哈默斯坦(Wiener-Hammerstein)模型、記憶多項(xiàng)式以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。盡管這些模型能精確地表示功放特性，但他們都需要復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。為了簡(jiǎn)化，采用如圖3a所示的維納(Wiener)模型來表示功放30a的特性。如圖所示，功放30a可以看作是有限沖擊響應(yīng)(Finiteimpulseresponse，簡(jiǎn)稱FIR)濾波器300和無記憶功放302級(jí)聯(lián)，其分別產(chǎn)生記憶性失真和非線性失真。和前述其他模型相比，Wiener模型有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，并且在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中更加容易實(shí)現(xiàn)。Hammerstein模型是Wiener模型的逆模型，由于預(yù)失真器的特性剛好是功放的逆特性，因此，Hammerstein模型適合構(gòu)成預(yù)失真器。在一個(gè)實(shí)施例中，采用如圖3b所示的Hammerstein模型來表示簡(jiǎn)單濾波器查找表(SFLUT)預(yù)失真器30b的特性。如圖所示，SFLUT預(yù)失真器30b可以看作是無記憶預(yù)失真器304和自適應(yīng)濾波器306級(jí)聯(lián)，然后SFLUT預(yù)失真器30b與功放30a級(jí)聯(lián)，構(gòu)成如圖3b所示的SFLUT預(yù)失真裝置3。其中，自適應(yīng)濾波器306是FIR濾波器300的逆特性。因此，F(xiàn)IR濾波器300的抽頭系數(shù)dw和自適應(yīng)濾波器306的抽頭系數(shù)w滿足如下等式(1)：dw*w＝δ(1)其中，δ是沖擊響應(yīng)。根據(jù)等式(1)，存在一個(gè)自適應(yīng)濾波器306的抽頭系數(shù)w的最佳狀態(tài)。而，無記憶預(yù)失真器304采用LUT預(yù)失真法來補(bǔ)償非線性失真。假設(shè)源信號(hào)Sin＝xa·exp(j·xp)，它將被無記憶預(yù)失真器304提前進(jìn)行預(yù)失真處理，即按照如下等式(2)的處理得到信號(hào)xDPD：xDPD＝(xa·TAxa)exp[j(xp+TPxa)](2)其中，TAxa和TPxa分別是幅度放縮和相位旋轉(zhuǎn)，是在LUT上根據(jù)索引xa對(duì)應(yīng)的幅度和相位的值。經(jīng)過如等式(2)的預(yù)失真處理，無記憶功放302會(huì)引起信號(hào)xDPD的變形這里，A()和分別是幅度失真函數(shù)和相位失真函數(shù)。如果預(yù)失真器是理想元件，則無記憶功放302的輸出信號(hào)SOUT等于Sin，得到如下等式(3)：也就意味著TAxa和TPxa如果滿足如下等式(4)和等式(5)，就有最佳狀態(tài)：根據(jù)等式(1)和等式(5)可知，對(duì)于SFLUT預(yù)失真器30b存在一個(gè)最佳狀態(tài)，該最佳狀態(tài)最終可以通過持續(xù)更新逼近得到。SFLUT預(yù)失真器30b有低復(fù)雜度和收斂精確的優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)訓(xùn)練信號(hào)有嚴(yán)格的限制。因此，功放的記憶性失真和功放的非線性失真可以分別被看作頻率選擇性失真和幅度選擇性失真，訓(xùn)練信號(hào)必須有豐富的頻率和幅度分量，例如高斯白噪聲。在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，帶寬是受限的，意味著類似高斯白噪聲的信號(hào)是不可能使用的。換言之，選擇其他形式的訓(xùn)練信號(hào)會(huì)導(dǎo)致性能明顯地下降。因此，業(yè)界急需一種新的能夠用在寬帶通信系統(tǒng)中的數(shù)字預(yù)失真裝置以及方法，其能夠同時(shí)消除通信系統(tǒng)的記憶性失真和非線性失真。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于提供一種失真特性估算法預(yù)失真裝置以及方法，能同時(shí)消除記憶性失真和非線性失真。為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種失真特性估算法預(yù)失真裝置，其應(yīng)用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中，所述失真特性估算法預(yù)失真裝置包括預(yù)失真器以及功率放大器，所述預(yù)失真器用于預(yù)畸變所述功率放大器的輸入信號(hào)，所述失真特性估算法預(yù)失真裝置還包括：訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器，用于產(chǎn)生訓(xùn)練信號(hào)，并將所產(chǎn)生的訓(xùn)練信號(hào)傳送給所述預(yù)失真器；以及失真估計(jì)器，用于在所述預(yù)失真器開始工作之前，利用所述訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器產(chǎn)生的所述訓(xùn)練信號(hào)來提取功放失真特性，進(jìn)而得到所述功放失真特性的逆特性，并由所述逆特性計(jì)算出所述預(yù)失真器的初始狀態(tài)參數(shù)并存入所述預(yù)失真器中。本發(fā)明還提供一種失真特性估算法預(yù)失真方法，其應(yīng)用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中，所述失真特性估算法預(yù)失真方法至少包括下列步驟：在預(yù)失真器開始工作之前，利用訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器所產(chǎn)生的訓(xùn)練信號(hào)來提取功放失真特性，從而在通信系統(tǒng)初始化時(shí)預(yù)先得到功放失真特性的逆特性，并由此逆特性直接計(jì)算出預(yù)失真器的初始狀態(tài)參數(shù)并存入預(yù)失真器中；跟蹤功放的變化，并結(jié)合更新算法連續(xù)地更新預(yù)失真器的狀態(tài)。本發(fā)明的失真特性估算法預(yù)失真裝置以及方法既能夠補(bǔ)償非線性失真又可以補(bǔ)償記憶性失真，并能夠提高收斂速度和精度，且在采樣時(shí)鐘同步誤差很大的情況下，能保持較好的性能。附圖說明以下通過對(duì)本發(fā)明的一些實(shí)施例結(jié)合其附圖的描述，可以進(jìn)一步理解本發(fā)明的目的、具體結(jié)構(gòu)身份和優(yōu)點(diǎn)。圖1所示為基站能源消耗的統(tǒng)計(jì)示意圖；圖2所示為現(xiàn)有技術(shù)的一種FLUT預(yù)失真裝置的結(jié)構(gòu)示意框圖；圖3a所示為采用Wiener模型來表示功放特性的示意圖；圖3b所示為采用Hammerstein模型來表示SFLUT預(yù)失真器特性的示意圖；圖4所示為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的失真特性估算法(Distortioncharacterestimationmethod，簡(jiǎn)稱DCEM)預(yù)失真裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5所示為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的失真特性估算法(Distortioncharacterestimationmethod，簡(jiǎn)稱DCEM)預(yù)失真裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6a-6d所示依次為LUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置的AM-AM曲線；圖7所示為LUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置的功放輸出信號(hào)的功率譜密度(Powerspectrumdensity，簡(jiǎn)稱PSD)；圖8所示為LUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置的收斂速度和收斂精確度；圖9所示為在傳輸信號(hào)高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置中不同的延時(shí)對(duì)EVM的影響；圖10所示為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的DCEM預(yù)失真方法的操作流程示意圖。具體實(shí)施方式以下將對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例給出詳細(xì)的參考。盡管本發(fā)明通過這些實(shí)施方式進(jìn)行闡述和說明，但需要注意的是本發(fā)明并不僅僅只局限于這些實(shí)施方式。相反，本發(fā)明涵蓋所附權(quán)利要求所定義的發(fā)明精神和發(fā)明范圍內(nèi)的所有替代物、變體和等同物。另外，為了更好的說明本發(fā)明，在下文的具體實(shí)施方式中給出了眾多的具體細(xì)節(jié)。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，沒有這些具體細(xì)節(jié)，本發(fā)明同樣可以實(shí)施。在另外一些實(shí)例中，對(duì)于大家熟知的方法、手段、元件和電路未作詳細(xì)描述，以便于凸顯本發(fā)明的主旨。圖4所示為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的失真特性估算法(Distortioncharacterestimationmethod，簡(jiǎn)稱DCEM)預(yù)失真裝置4的結(jié)構(gòu)示意圖，其能夠廣泛地應(yīng)用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中。如圖4所示，該DCEM預(yù)失真裝置4包括訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器40、失真估計(jì)器42、預(yù)失真器44以及功放46。其中，失真估計(jì)器42進(jìn)一步包括記憶性失真估計(jì)器420以及非線性失真估計(jì)器422，預(yù)失真器44進(jìn)一步包括時(shí)域信號(hào)修整器440以及自適應(yīng)濾波器442，結(jié)合圖2可知，本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4與現(xiàn)有技術(shù)的FLUT預(yù)失真裝置2在結(jié)構(gòu)上相似，圖4中與圖2中名稱相同的元件具有相似的功能，在此不復(fù)贅述。訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器40用于產(chǎn)生訓(xùn)練信號(hào)SP,K，并將所產(chǎn)生的訓(xùn)練信號(hào)SP,K傳送給預(yù)失真器44。在功放46中，記憶性失真和非線性失真可以分別看作是頻率選擇性失真和幅度選擇性失真，也即不同的頻率分量和幅度分量有不同的失真。因此，必須精心設(shè)計(jì)合適的訓(xùn)練信號(hào)以保證有豐富的頻率分量和幅度分量。在本發(fā)明的一個(gè)較佳的實(shí)施例中，提供一種訓(xùn)練信號(hào)涉及階梯頻率掃描(Steppedfrequencyscanning，簡(jiǎn)稱SFS)信號(hào)SP,K如下等式：其中，N是SFS的長度，它決定反噪聲特性。P和K分別表示SP,K的幅度分量和頻率分量。它們可以定義為如下等式(7)和等式(8)：其中，ΔK是頻率間隔，越小的ΔK表示越高的頻率階梯精度。而且，由SFS的定義可知，其具有豐富的頻率分量和幅度分量，因此很適合做失真特性估計(jì)。失真估計(jì)器42用于在預(yù)失真器44開始工作之前，利用訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器40所產(chǎn)生的訓(xùn)練信號(hào)SP,K來提取功放失真特性，從而在通信系統(tǒng)初始化時(shí)預(yù)先得到功放失真特性的逆特性，并由此逆特性直接計(jì)算出預(yù)失真器44的初始狀態(tài)參數(shù)并存入預(yù)失真器44中。預(yù)失真器44還接收傳輸信號(hào)。再結(jié)合圖3a所示，由于功放30a中可以看作是有限沖擊響應(yīng)(Finiteimpulseresponse，簡(jiǎn)稱FIR)濾波器300和無記憶功放302級(jí)聯(lián)，其分別產(chǎn)生記憶性失真和非線性失真。由于行為類似FIR濾波器300，記憶性失真引入對(duì)訓(xùn)練信號(hào)SP,K的幅度放縮Hk和相位旋轉(zhuǎn)Qk。所以記憶性失真信號(hào)Tp,k(其中，Tp,k是個(gè)虛擬的信號(hào)，僅用于分析)可以表示為如下等式(9)：經(jīng)此，非線性失真將會(huì)影響記憶性失真信號(hào)Tp,k。而幅度失真(AM-AM)和相位失真(AM-PM)都與PHK有關(guān)，可以表示為如下等式(10)：其中，A()和phi()的定義參照前文背景技術(shù)中的相關(guān)描述。因此，反饋信號(hào)RP,K可以表示為如下等式(11)：通過分析反饋信號(hào)RP,K，在它的相位中是無用的并且可以通過與信號(hào)S*P,K相關(guān)來消除，得到如下等式(12)：當(dāng)遍歷了所有的P和K的值時(shí)，可以估計(jì)出失真特性矩陣Y如下等式(13)：建立了如等式(13)所示的矩陣Y后，在下文中，將進(jìn)一步分別討論分析記憶性失真和非線性失真的特性。記憶性失真估計(jì)器420用于估計(jì)記憶性失真特性。由于記憶性失真特性可以看作一個(gè)FIR濾波器，記憶性失真的估計(jì)可以等效為定義FIR濾波器300的抽頭系數(shù)dw。此外，幅度放縮HK和相位旋轉(zhuǎn)QK和dw有如下等式(14)的關(guān)系：dw＝IFFT(HKexp{jQK})(14)所以，問題的關(guān)鍵是估計(jì)HK和QK的值。由于等式(7)，幅度矩陣YAP，KYA和相位矩陣YPP，KYP可以分別由如下等式(15)得到：其中，YA表示非線性失真特性。正如一個(gè)特殊情況，零頻信號(hào)由于它沒有頻率分量所以免于記憶性失真，意味著HK0＝1(K0表示零頻率)。因此，得到如下等式(16)：YAP,K0＝A(P)(16)即純粹的非線性失真特性，沒有記憶性失真的影響。因此，函數(shù)A()的逆函數(shù)即A-1()可以通過線性插值得到，由此根據(jù)如下等式(17)得到函數(shù)A()的采樣數(shù)據(jù)P～YAP,K0：P＝A-1(YAP,K0)(17)當(dāng)K≠K0，等式(17)變?yōu)槿缦碌仁?18)：由此HK可以估計(jì)出來。接著，確定QK。由等式(15)得到，YP由QK和構(gòu)成，分別是由記憶性失真和非線性失真引起的。函數(shù)是可微函數(shù)，并且若提供一個(gè)足夠小的PHK，就趨近與零。根據(jù)此結(jié)論，得到如下等式(19)：QK≈YPP,K|P→0(19)在本實(shí)施例中，用Pmin＝P1來估計(jì)QK。將P1帶入等式(15)得到如下等式(20)：QK＝Y(jié)PP1,K(20)QK可以被估計(jì)出來，由等式(18)和等式(20)可知，dw可以表示為如下等式(21)：dw＝IFFT(HKexp{jQK})(21)因此，可以根據(jù)如下等式(22)計(jì)算得到本實(shí)施例的DCEM預(yù)失真裝置4中自適應(yīng)濾波器442的抽頭系數(shù)w的最佳狀態(tài)：w＝IFFT{[FFT(dw)]-1}(22)非線性失真估計(jì)器422用于估計(jì)非線性失真特性。由于非線性失真特性的估計(jì)相當(dāng)于確定AM-AM的失真函數(shù)(即A())，和AM-PM的失真函數(shù)(即phi())，在本實(shí)施例中即相當(dāng)于估計(jì)幅度表TA和相位表TP。如等式(17)所示，函數(shù)A-1()可以線性表示為如下等式(23)：P＝A-1(YPP,0)(23)由等式(5)和等式(23)可以得到如下等式(24)：對(duì)于任意確定的xa，TAxa可以由等式(24)計(jì)算得到。在LUT方法中xa均勻地隨表項(xiàng)索引而改變，即xa＝[Δ,2Δ,3Δ,...]。那么每個(gè)對(duì)應(yīng)的TAxa的值可以由等式(24)估計(jì)出來，進(jìn)而得到最終幅度LUT。如果K＝K*，則得到如下等式(25)：也即函數(shù)也可以用線性逼近來估計(jì)。因此，由等式(25)知，由于對(duì)應(yīng)的xa和TAxa已經(jīng)得到，最終也可以根據(jù)如下等式(26)得到TPxa：根據(jù)前文所述，得到了TAxa和TPxa，也即估計(jì)出無記憶預(yù)失真器的最佳狀態(tài)。在此，需要補(bǔ)充說明的是，如圖2所示的現(xiàn)有技術(shù)的FLUT預(yù)失真裝置2在初始化時(shí)功放輸出的是失真信號(hào)，因此最終的輸出信號(hào)存在很大的頻譜帶外擴(kuò)展，在硬件設(shè)計(jì)時(shí)必須使用性能很高的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器來實(shí)現(xiàn)工作。相反地，對(duì)比本實(shí)施例的DCEM預(yù)失真裝置4而言，由于在初始化時(shí)，就可以將預(yù)失真器44置為一個(gè)理想的工作參數(shù)，這就意味著功放46的輸出從一開始就是一個(gè)非線性失真和記憶性失真都比較小的信號(hào)，也就是說輸出信號(hào)的頻譜帶外擴(kuò)展很微弱。這就意味著在硬件設(shè)計(jì)時(shí)可以采用更為性能較低的模/數(shù)轉(zhuǎn)換器來實(shí)現(xiàn)工作，節(jié)約硬件實(shí)現(xiàn)成本，提升可靠性。圖5所示為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的失真特性估算法(Distortioncharacterestimationmethod，簡(jiǎn)稱DCEM)預(yù)失真裝置5的結(jié)構(gòu)示意圖，其能夠廣泛地應(yīng)用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中。如圖5所示的DCEM預(yù)失真裝置4包括訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器50、失真估計(jì)器52、預(yù)失真器54以及功放56；其中，失真估計(jì)器52進(jìn)一步包括記憶性失真估計(jì)器520以及非線性失真估計(jì)器522，預(yù)失真器54進(jìn)一步包括時(shí)域信號(hào)修整器540以及自適應(yīng)濾波器542，結(jié)合圖4可知，本實(shí)施例的DCEM預(yù)失真裝置5與圖4所示實(shí)施例中的DCEM預(yù)失真裝置5在結(jié)構(gòu)上相似，圖5中與圖4中名稱相同的元件具有相似的功能，在此不復(fù)贅述。理想狀況下，即如果功放的特性是固定的，則如圖4所示實(shí)施例的DCEM預(yù)失真裝置4能夠完美地完成失真補(bǔ)償?shù)墓ぷ鞑⑶也恍枰~外的步驟。但在實(shí)際中，功放的特性總是慢變化的。因此如圖5所示實(shí)施例的DCEM預(yù)失真裝置5還包括狀態(tài)更新器58，用于跟蹤功放56的變化，并結(jié)合更新算法連續(xù)地更新預(yù)失真器54的狀態(tài)。其中，所述狀態(tài)更新器58進(jìn)一步包括抽頭系數(shù)更新器580以及LUT更新器582，分別用于更新預(yù)失真器54的抽頭系數(shù)和LUT。本發(fā)明的發(fā)明人于2009年9月30日向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交了申請(qǐng)?zhí)枮?00910024169.X，發(fā)明名稱為《寬帶多載波通迅系統(tǒng)中的線性裝置以及線性化方法》的發(fā)明專利申請(qǐng)，所述發(fā)明專利申請(qǐng)于2012年11月14日經(jīng)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局審定授予發(fā)明專利。在前述發(fā)明專利中記載了一種改良的抽頭系數(shù)和LUT更新算法。在一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置5的狀態(tài)更新器54可以采用前述發(fā)明專利中所揭示的抽頭系數(shù)更新算法和LUT更新算法，在此不負(fù)贅述。此外，本發(fā)明的DECM預(yù)失真裝置5的狀態(tài)更新器還可以采用其他方法更新抽頭系數(shù)和LUT，而不限于前述發(fā)明專利中的方法。為了更清楚地展示本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的有益技術(shù)效果，以下將結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)條件(即通過預(yù)設(shè)功放模型和輸入信號(hào))描述本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的較佳實(shí)施方式，并確定描述本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的各參數(shù)的最佳設(shè)置，所述DCEM預(yù)失真裝置4/5的參數(shù)包括但不限于LUT的大小以及自適應(yīng)濾波器的長度。最后，通過比較本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5和現(xiàn)有技術(shù)的LUT預(yù)失真裝置3a和SFLUT預(yù)失真裝置3b的性能，凸顯本發(fā)明的顯著進(jìn)步。如之前所述，本發(fā)明選用如圖3a所示的Wiener模型來構(gòu)建記憶性功放。為了表現(xiàn)壞的記憶性失真，F(xiàn)IR濾波器的長度設(shè)為59。如下表1給出了FIR濾波器的一組系數(shù)值：coefficients0.51920.12380.05690.050.020.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0020.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.001表1根據(jù)Saleh模型用來構(gòu)建無記憶功放，可以表示為如下等式(27)：訓(xùn)練信號(hào)SP,K采用N＝2048SFS，并且間隔ΔK＝32。為了歸一化Pmax等于1。經(jīng)過訓(xùn)練階段，可以構(gòu)造一個(gè)25MHz基帶通信系統(tǒng)并且采用功率歸一化的64QAM調(diào)制信號(hào)。采樣頻率Fs＝200MHz，即4倍過采樣。64QAM已經(jīng)廣范應(yīng)用在高速率通信系統(tǒng)中，例如Wi-Fi，LTE等。但是它表現(xiàn)出很大的PAPR，當(dāng)沒有使用線性化技術(shù)時(shí)，功放的效率非常低。星座的變化經(jīng)常在線性發(fā)射機(jī)的輸出端用誤差向量大小(Errorvectormagnitude，簡(jiǎn)稱EVM)來評(píng)估，EVM定義為如下等式(28)：其中，和分別是傳輸信號(hào)和功放輸出信號(hào)。這里可以選擇EVM作為準(zhǔn)則來確定本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的參數(shù)的最佳設(shè)置。LUT的大小影響最終性能。為了確定合適的LUT大小，經(jīng)過測(cè)試N＝256,512,1024,2048和4096的情況(對(duì)應(yīng)濾波器長度L＝128)。結(jié)果如下表2所示，EVM值隨LUT大小的增加而減小，但是大的LUT需要更多的RAM資源。考慮性能和資源的平衡，較佳地選擇N＝2048。LUTsize256512102420484096EVM1.1e-39.2e-47.3e-41.7e-51.5e-5表2在本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5中自適應(yīng)濾波器的長度也會(huì)影響性能。經(jīng)過分別測(cè)試L＝64、128和256。結(jié)果如表3所示，從L＝64到L＝128時(shí)EVM值明顯下降。盡管L＝256有最好的EVM性能，但是自適應(yīng)濾波器需要大量的乘法器也就意味著復(fù)雜的機(jī)構(gòu)。較佳地，采用L＝128能夠達(dá)到性能和復(fù)雜度的平衡。adaptivefilterlength64128256EVM1.9e-31.7e-51.5e-5表3為了評(píng)估本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的性能，選擇現(xiàn)有技術(shù)的LUT預(yù)失真裝置3a和SFLUT預(yù)失真裝置3b進(jìn)行比較。其中，LUT預(yù)失真裝置3a采用由Kenny提出的RASCAL方法。而SFLUT預(yù)失真裝置3b采用更新算法，其中，為了公平起見，理想訓(xùn)練信號(hào)即高斯白噪聲和非理想訓(xùn)練信號(hào)即傳輸信號(hào)分別用作測(cè)試來得到仿真結(jié)果，并且分別命名為SFLUT-1和SFLUT-2(需要說明的是，SFLUT1實(shí)際中無法實(shí)現(xiàn)，僅作為比較結(jié)果)。圖6a-6d所示依次為LUT預(yù)失真裝置3a、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的AM-AM曲線，其直接表現(xiàn)了功放的線性程度。如圖所示，非線性失真和記憶性失真對(duì)信號(hào)引起了嚴(yán)重的失真，LUT預(yù)失真裝置3a完全不能處理失真。由于訓(xùn)練信號(hào)是非理想的，盡管SFLUT預(yù)失真裝置3b有一些作用，但它依然存在明顯失真。與SFLUT預(yù)失真裝置3b相比，本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5完美地解決了這些問題，并且曲線是線性的。頻譜擴(kuò)展算法對(duì)于顯示在通信系統(tǒng)中非線性失真引起的頻譜再生是一個(gè)很有用的工具。它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的方法來觀察ACI級(jí)別和由失真?zhèn)鬏斝盘?hào)造成的頻率泄露對(duì)旁邊通信信道的影響。圖7所示為LUT預(yù)失真裝置3a、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的功放輸出信號(hào)的功率譜密度(Powerspectrumdensity，簡(jiǎn)稱PSD)。其中，曲線(a)對(duì)應(yīng)于失真信號(hào)，曲線(b)對(duì)應(yīng)于LUT預(yù)失真裝置3a的功放輸出信號(hào)，曲線(c)對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b的功放輸出信號(hào)，曲線(d)對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b的功放輸出信號(hào)、曲線(e)對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的功放輸出信號(hào)。PSD數(shù)據(jù)在調(diào)制頻率帶的中心頻率點(diǎn)都?xì)w一化到采樣值，因此未補(bǔ)償?shù)暮脱a(bǔ)償過的失真信號(hào)的PSD曲線才是可比的。水平軸是歸一化的弧度頻率，在這個(gè)范圍內(nèi)PSD被估計(jì)，單位是弧度/采樣，這里π實(shí)際上代表最大物理采樣頻率Fs的一半，單位是Hz。根據(jù)圖7所示，非線性失真和記憶性失真引起嚴(yán)重的頻率再生，LUT預(yù)失真裝置3a不能補(bǔ)償這種失真。與LUT預(yù)失真裝置3a和傳輸信號(hào)為非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b相比，使用傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b可以獲得18dB的性能提升，而本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的性能比使用傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b更好一些，這對(duì)于構(gòu)建滿足電信監(jiān)管機(jī)構(gòu)嚴(yán)格頻譜要求的無線通信系統(tǒng)是很重要的。收斂速度是評(píng)估系統(tǒng)性能的一個(gè)重要因素，越快的收斂速度意味著越短的準(zhǔn)備時(shí)間。圖8所示為LUT預(yù)失真裝置3a、傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的收斂速度和收斂精確度。其中，曲線(a)對(duì)應(yīng)于LUT預(yù)失真裝置3a的功放輸出信號(hào)，曲線(b)對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b的功放輸出信號(hào)，曲線(c)對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b的功放輸出信號(hào)、曲線(d)對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5的功放輸出信號(hào)。根據(jù)圖8所示，LUT預(yù)失真裝置3a是最差的。傳輸信號(hào)為非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b的EVM隨著迭代時(shí)間的增加而減小，但是減小的速度太慢不能滿足要求。本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5在收斂速度方面有最好的性能。傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b也有比較好的收斂精確度，但是它需要較長時(shí)間獲得10-4級(jí)的EVM。眾所周知，通信系統(tǒng)存在采樣時(shí)鐘同步誤差，即延時(shí)，造成源信號(hào)和反饋信號(hào)的時(shí)間不匹配。SFLUT預(yù)失真裝置3b需要源信號(hào)和反饋信號(hào)間的誤差信息來不斷更新，但是采樣時(shí)鐘同步誤差會(huì)畸變這個(gè)信息。因此，同步誤差在數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)中是一個(gè)問題。圖9所示為在傳輸信號(hào)高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置中不同的延時(shí)對(duì)EVM的影響。其中，在傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b、傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b以及本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5中延時(shí)分別為采樣周期Ts的不同百分比。其中，三角符號(hào)標(biāo)識(shí)的曲線對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b中不同的延時(shí)對(duì)EVM的影響，方形符號(hào)標(biāo)識(shí)的曲線對(duì)應(yīng)于傳輸信號(hào)為非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b中不同的延時(shí)對(duì)EVM的影響、圓形符號(hào)標(biāo)識(shí)的曲線對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5中不同的延時(shí)對(duì)EVM的影響。根據(jù)圖9所示，傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b和本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5都受同步誤差的影響，而傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b例外。對(duì)于傳輸信號(hào)為高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b，到當(dāng)延時(shí)為Ts的5％時(shí)，EVM隨延時(shí)延時(shí)的增加而顯著增大。對(duì)于τ/Ts＞15％時(shí)，結(jié)果很快地變壞。傳輸信號(hào)非高斯白噪聲的SFLUT預(yù)失真裝置3b不受同步誤差的影響，但它的EVM一直保持一個(gè)較高的值。與SFLUT預(yù)失真裝置3b相比，本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置4/5也受同步誤差的影響，但在較差的環(huán)境下它也能夠保持良好的性能，在τ/Ts＝50％的條件下，EVM甚至可以接近10-2。圖10所示為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的DCEM預(yù)失真方法的操作流程示意圖，其能夠廣泛地應(yīng)用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中。盡管圖3中公開了具體的步驟，但這些步驟僅是示例性的。也就是說，本發(fā)明可以很好地適用于各種其他步驟或圖10中所示步驟的變形。在步驟S10中，在預(yù)失真器開始工作之前，利用訓(xùn)練信號(hào)發(fā)生器所產(chǎn)生的訓(xùn)練信號(hào)SP,K來提取功放失真特性，從而在通信系統(tǒng)初始化時(shí)預(yù)先得到功放失真特性的逆特性，并由此逆特性直接計(jì)算出預(yù)失真器的初始狀態(tài)參數(shù)并存入預(yù)失真器中；在步驟S20中，跟蹤功放的變化，并結(jié)合更新算法連續(xù)地更新預(yù)失真器的狀態(tài)。本發(fā)明提供了一種DCEM預(yù)失真裝置以及方法，其通過失真特性估計(jì)算法來估計(jì)預(yù)失真器的最佳狀態(tài)。然后，通過跟蹤率放的變化，并結(jié)合更新算法連續(xù)地更新預(yù)失真器的狀態(tài)。采用本發(fā)明的DCEM預(yù)失真裝置以及方法既能夠補(bǔ)償非線性失真又可以補(bǔ)償記憶性失真，并能夠提高收斂速度和精度，且在采樣時(shí)鐘同步誤差很大的情況下，能保持較好的性能。在此使用之措辭和表達(dá)都是用于說明而非限制，使用這些措辭和表達(dá)并不將在此圖示和描述的身份之任何等同物或部分等同物排出在發(fā)明范圍之外，在權(quán)利要求的范圍內(nèi)可能存在各種修改。其他的修改、變體和替代物也可能存在。因此，權(quán)利要求旨在涵蓋所有此類等同物。