基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法

1.本发明涉及无线通信技术领域。


背景技术：

2.随着信息时代的发展，无线通信技术的应用范围日渐扩大。组成通信系统的一个重要器件就是功率放大器(power amplifier，pa)，它的主要功能是将射频信号放大并传播到无线信道中，但是其非线性特会直接影响无线信号的传输质量，对整个通信系统的性能具有重大影响。严重的非线性失真不仅会导致接收机解调信号失败，也会因为频谱的扩展影响临近信道的通信。为了保证通信系统的正常工作，3gpp协议对传输信号的线性度做出了规定。线性度常用的衡量指标可分为频域衡量指标和时域衡量指标两类，频域衡量指标主要是acpr(adjacent channel power ratio，相邻信道功率比)，时域衡量指标包括nmse(normalized mean square error，归一化均方误差)，evm(error vector magnitude，误差矢量幅度)等。因此，任何一个满足规范的通信系统都会采用一系列的线性化技术来保证传输信号的质量。
3.从第二代移动通信系统(2g)发展到第四代移动通信系统(4g)以及目前热门的第五代移动通信系统(5g)，系统传输带宽不断增加。4g通信系统的带宽可以达到100mhz甚至更宽，对于5g通信系统而言，在sub-6 ghz频段(450mhz～6000mhz)和毫米波频率范围(24250mhz～52600mhz)，每个5gnr载波的最大信道带宽分别为100mhz和400mhz，结合载波聚合技术，整体带宽将达到2ghz。然而，由于功率放大器的非线性特性还会使得输出信号带宽相比于原始输入信号带宽扩展3-5倍，在这种情况下，使用高精度模数转换器(adc)以奈奎斯特采样(nyquist sampling，ns)速率捕获功放的输出信号是不切实际的。另外，5g基站系统演进的主要方向是基站系统的小型化,当基站小型化后，系统功耗也就会随之降低，这就要求降低dpd实现过程中的一系列算法的计算复杂度。因此，业界寻求如何降低系统反馈回路adc采样率的方法，同时也需要研究更低复杂度的数字信号处理算法以满足基站小型化对功耗的要求。
4.间接学习结构作为一种成熟的预失真学习结构，可以使用一种全局最优算法(lease square，最小二乘算法)识别预失真器参数，并且不需要实时更新dpd的参数，当系统的线性度恶化到阈值以下重新进行参数的识别和更新，一定程度上增强了系统的稳定性，并且降低了实验的硬件限制。该数字预失真系统仅需对功率放大器输出信号同相和正交分量中的一个进行降采样，采样速率可降低到奈奎斯特采样率以下，在大大降低对模数转换器采样速率要求的同时，将模数转换器的个数从两路减少到一路，降低了数字预失真的硬件成本和功耗。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
6.为此，本发明的目的在于提出一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，
用于实现高速率高功率大带宽信号功率放大器的数字预失真效果。
7.为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，包括：
8.通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；
9.对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将所述反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过所述功放多项式模型参数构建功放多项式模型；
10.利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；
11.通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；
12.获取输入信号，将所述输入信号输入预失真器后再输入到所述功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。
13.另外，根据本发明上述实施例的一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法还可以具有以下附加的技术特征：
14.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据，包括：
15.通过模数转换器以低于奈奎斯特采样率的速率进行降采样，其中所述模数转换器的采样速率为数模转换器速率的1/d，d为整数且大于等于1。
16.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到抽样数据，包括：
17.对功放的输入信号进行移位操作并进行d倍抽样得到其中的同向分量抽样数据，其中d为降采样因子，再将所述同向分量抽样数据与功放输出数据降采样信号进行相关运算，通过移位相关并比较相关峰值得到二者的时间偏移值，根据所述时间偏移值对功放输入数据做相应的移位得到抽样数据。
18.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将所述反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数，包括：
19.根据功放的多项式模型有其中《x(md))＝x(md)，x(md-1)，
…
，x(md-l)，ψi为对应的基函数，令y
l
＝[y
l
(m)，y
l
(m+1)，
…
，y
l
(m+k-1)]k×
1t
，即可通过最小二乘法得到功放多项式模型的参数矩阵b
l
＝(a
lhal
)-1alhyl
，对矩阵内的元素考虑复数情况，令mr＝[a
r-ai]，则可得]，则可得其中，即为功放单路输出信号的降采样数据，其与mr可求出得到即可得到功放多项式模型
的参数矩阵
[0020]
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值，包括：
[0021]
根据其中，
[0022]
其中，为功放输出信号在高倍采样速率下的数据估计值组成的矩阵，为功放输出信号在高倍采样率下的估计值。
[0023]
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器，包括：
[0024]
将功放输出信号在高倍采样率下的估计值和高倍采样率下的功放输入数据分别作为功放后逆多项式模型的输入和输出，通过最小二乘法求解功放后逆多项式模型参数，并将功放后逆多项式模型作为预失真器模型。
[0025]
进一步地，在本发明的一个实施例中，在获取预失真器之后，还包括：
[0026]
将测试信号输入预失真器后再输入功放得到输出信号，检测输入数据与输出数据的线性化误差，误差大于阈值则重启训练并更新预失真器模型参数，否则停止训练。
[0027]
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了基于单路降采样反馈的功放数字预失真装置，包括：
[0028]
降采样模块，用于通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；
[0029]
计算模块，用于对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到单路抽样数据，将所述反馈数据与单路抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过所述功放多项式模型参数构建功放多项式模型；
[0030]
估计模块，用于利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；
[0031]
训练模块，用于通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；
[0032]
补偿模块，用于获取输入信号，将所述输入信号输入预失真器后再输入到所述功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。
[0033]
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。
[0034]
为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于单路
降采样反馈的功放数字预失真方法。
[0035]
本发明实施例的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，提出了一种适用于高速率高功率大带宽信号功率放大器的数字预失真方案，通过adc以低于奈奎斯特采样率的采样速率对功放输出的单路(同向或正交分量)信号进行降采样得到反馈数据，并与经过相同降采样倍数抽样后的功放输入数据通过ls算法求得功放mp模型参数，再利用功放mp模型和输入数据对输入数据同等速率条件下的功放输出数据进行估计，再通过功放输入数据和功放输出数据的估计值采用ls算法进行预失真器的模型参数训练。该方法的预失真器对功放非线性有较好的补偿效果并且接近于传统方案中的双路过采样反馈预失真效果，同时可将反馈回路中的adc采样速率要求降低到奈奎斯特采样率以下，节约实现成本，并且节省了一个adc通道，避免了两个通道间同步问题，降低了工程复杂度。
附图说明
[0036]
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0037]
图1为本发明实施例提供的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法的流程示意图。
[0038]
图2为本发明实施例提供的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法的方案框图。
[0039]
图3为本发明实施例提供的放输入输出信号、预失真器输入输出信号以及预失真器和功放串联后的输入输出信号的am/am仿真曲线图。
[0040]
图4为本发明实施例提供的单独功放和加入预失真器补偿后的功放的am/pm仿真曲线图。
[0041]
图5为本发明实施例提供的功放输入前信号、功放输出信号以及预失真器补偿后的功放输出信号的功率谱密度图。
[0042]
图6为本发明实施例提供的纯信号、功放输入信号、功放输出信号以及预失真器补偿后的功放输出信号对应的解调星座图。
[0043]
图7为本发明实施例提供的通过功放mp模型对功放输出估计出的数据与功放实际输出数据之间的归一化均方误差(nmse)随降采样因子d变化的关系图。
[0044]
图8为本发明实施例提供的基于单路降采样反馈的功放数字预失真装置的流程示意图。
具体实施方式
[0045]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0046]
下面参考附图描述本发明实施例的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。
[0047]
图1为本发明实施例所提供的一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法的流程示意图。
[0048]
如图1所示，该基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法包括以下步骤：
[0049]
s101：通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；
[0050]
s102：对功放的输入信号进行与降采样相同倍数的抽样，并与数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过功放多项式模型参数构建功放多项式模型；
[0051]
s103：利用功放多项式模型对与功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；
[0052]
s104：通过功放输入数据和功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；
[0053]
s105：获取输入信号，将输入信号输入预失真器后再输入到功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。
[0054]
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据，包括：
[0055]
通过模数转换器以低于奈奎斯特采样率的速率进行降采样，其中模数转换器的采样速率为数模转换器速率的1/d，d为整数且大于等于1。
[0056]
进一步地，在本发明的一个实施例中，对功放的输入信号进行与降采样相同倍数的抽样，并与数据反馈完成时间同步得到抽样数据，包括：
[0057]
对功放的输入信号进行移位操作并进行d倍抽样得到其中的同向分量抽样数据，其中d为降采样因子，再将所述同向分量抽样数据与功放输出数据降采样信号进行相关运算，通过移位相关并比较相关峰值得到二者的时间偏移值，根据所述时间偏移值对功放输入数据做相应的移位得到抽样数据。
[0058]
进一步地，在本发明的一个实施例中，将反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数，包括：
[0059]
根据功放的多项式模型有其中《x(md))＝x(md)，x(md-1)，
…
，x(md-l)，ψi为对应的基函数，令y
l
＝[y
l
(m)，y
l
(m+1)，
…
，y
l
(m+k-1)]k×
1t
，即可通过最小二乘法得到功放多项式模型的参数矩阵b
l
＝(a
lhal
)-1alhyl
，对矩阵内的元素考虑复数情况，令mr＝[a
r-ai]，则可得]，则可得其中，即为功放单路输出信号的降采样数据，其与mr可求出得到即可得到功放多项式模型的参数矩阵
[0060]
进一步地，在本发明的一个实施例中，利用功放多项式模型对与功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值，包括：
[0061]
根据其中，
[0062]
其中，为功放输出信号在高倍采样速率下的数据估计值组成的矩阵，为功放输出信号在高倍采样率下的估计值。
[0063]
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过功放输入数据和功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器，包括：
[0064]
将功放输出信号在高倍采样率下的估计值和高倍采样率下的功放输入数据分别作为功放后逆多项式模型的输入和输出，通过最小二乘法求解功放后逆多项式模型参数，并将功放后逆多项式模型作为预失真器模型。
[0065]
对于数字预失真模型参数训练来说，功放的输出数据为预失真器的输入数据，功放的输入数据为dpd的输出数据。根据其中
[0066]
，可得其中为预失真器模型训练输出数据组成的矩阵，为预失真器模型训练dpd输入数据组成的矩阵，即为预失真器训练得到的参数矩阵。
[0067]
进一步地，在本发明的一个实施例中，在获取预失真器之后，还包括：
[0068]
将测试信号输入预失真器后再输入功放得到输出信号，检测输入数据与输出数据的线性化误差，误差大于阈值则重启训练并更新预失真器模型参数，否则停止训练。
[0069]
以上为本方案完整的流程，图2是基于间接学习结构和单路降采样反馈的功放数字预失真方法的方案框图。
[0070]
图3是功放输入输出信号、预失真器输入输出信号以及预失真器和功放串联后的输入输出信号的am/am仿真曲线图。由于功放具有记忆性，即功放输出不仅和当前输入有关也与之前的输入有关，所以其对应am/am曲线不是单一曲线，而是曲线周围的点集，同时由于功放非线性，当输入信号到达一定幅度后，am/am关系呈非非线性曲线状。如图所示，预失真器的am/am曲线与功放的am/am曲线刚好互补，因为预失真器的模型是通过功放模型求逆得到的，所以可以通过预失真器和功放级联进行非线性补偿，如图所示经过预失真器补偿后的功放am/am曲线基本呈直线，非线性有明显改善。
[0071]
图4是单独功放和加入预失真器补偿后的功放的am/pm仿真曲线图。功放的非线性对信号的影响不仅在幅度上，同时对信号相位也有相应的影响。如图所示，am/pm曲线对应
输出信号相对于输入信号的相位变化，由于功放具有记忆性，所以其am/pm曲线也不是单一曲线而是曲线周围的点集，理想状态的am/pm曲线应该在纵轴上尽量靠近零值，表示输入输出信号未发生变化，经过数字预失真补偿后如图所示am/pm曲线也有所改善。
[0072]
图5是功放输入前信号、功放输出信号以及预失真器补偿后的功放输出信号的功率谱密度图。功放的非线性会使输入信号产生带内失真和带外失真，带内失真具体表现为幅度和相位失真，带外失真则表现为频谱扩展，信号带宽一般会扩展为初始带宽的3-5倍，因而采用传统的满足奈奎斯特采样定理的采样反馈会对反馈回路的采样adc有极高采样率的要求，同时，带外衰减减弱，相邻信道功率比(adjacent channel power ratio，acpr)减小，如图所示，对于64qam的ofdm信号的功率谱密度在经过功放后由于其非线性导致其带外衰减明显变缓，经过上述的数字预失真方法补偿后其相邻信道功率比(adjacent channel power ratio，acpr)有明显提升。
[0073]
图6是纯信号、功放输入信号、功放输出信号以及预失真器补偿后的功放输出信号对应的解调星座图。通过接收端对信号进行解调得到星座图，对比预失真器补偿前后的信号质量。如图所示，在经过功放后未使用预失真器进行补偿解调星座可看出星座点扩散以及相应的相位偏移，对应功放的记忆性和非线性影响，经过预失真器补偿后星座点分隔开并且相位偏移也完成矫正。表1是功放输入信号、功放输出信号以及预失真器补偿后的功放输出信号对应的解调误码率和解调星座对应的误差向量幅度(error vector magnitude，evm)，如表中所示，数字预失真器对误码率和解调星座的误差向量幅度(error vectormagnitude，evm)都有明显的改善，并且改善效果接近于传统方案中以奈奎斯特采样和双路反馈进行预失真补偿的效果。
[0074]
表1
[0075]
信号error_ratermsevmmaxevmpctevm进入pa前04.179912.73696.2788pa输出(未补偿)0.00699.609730.605814.4831pa输出(dpd补偿)05.999618.42439.0333
[0076]
图7是通过功放mp模型对功放输出估计出的数据与功放实际输出数据之间的归一化均方误差(nmse)随降采样因子d变化的关系图，如图所示，在输入信号信噪比(snr)固定的情况下，功放输出估计值与功放实际输出的归一化均方误差(nmse)基本保持不变，即降采样因子变化对功放输出估计值的准确度没有明显影响，也说明在一定条件下可以通过调节降采样因子来降低反馈回路的adc采样速率要求同时保持功放输出估计值的准确度不变，从而保证对后续求预失真器参数的准确度不变。另一方面，考虑到降采样因子d越大，则对功放输入数据和输出数据做时间对齐的难度也越大，在硬件实现过程中对应的计算量和所需的硬件资源也越多，所以降采样因子的选择需要兼顾硬件实现复杂度和计算量。
[0077]
根据本发明实施例提出的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，不需要实时更新预失真器参数，而是先使用一部分输入信号训练预失真器参数，在预失真器补偿效果低于设置的阈值时重新启动训练过程并更新预失真器参数。该方法基于间接学习结构，采用mp模型描述功放的后逆，将功放输出信号(估计值)作为后逆模型的输入数据，功放输入信号作为后逆模型的输出数据，训练得到后逆对应的模型参数。训练结束后，用后逆代替前逆，将功放的后逆模型作为预失真器模型对功放进行非线性补偿。该方法在获取功放输
出数据时，反馈回路中的adc模块采样速率为dac模块速率的1/d，d为降采样倍数且为整数，当d大于1则adc以低于奈奎斯特采样率的速率对功放输出信号采样，极大降低了dpd系统中大带宽信号对反馈路径中adc的采样速率要求。该方法中adc模块是以低于奈奎斯特采样率的速率对功放输出单路(i路)信号采样，由于降采样导致反馈信号中有信息丢失，为了获得更加准确的反馈信息，便于提高最终预失真器的模型准确度，先通过功放输出同向分量(i路)的降采样数据和功放输入数据的d倍抽样以ls算法求解功放的mp模型，再通过功放输入信号的完整数据(高倍采样率下)和功放mp模型获得功放输出的完整数据(高倍采样率下)估计值，再用该估计值和功放输入的完整数据(高倍采样率下)训练功放后逆模型。该dpd系统中训练部分通过数字信号处理完成，并且反馈回路中只需对功放输出信号单路(i路)降采样，节省了一个adc通道，避免了双通道的同步问题，也降低了硬件复杂度和实现成本，并且其预失真补偿效果和传统双通道过采样反馈的预失真方案补偿效果相当。
[0078]
图8为本发明实施例提供的一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真装置的结构示意图。
[0079]
如图8所示，该基于单路降采样反馈的功放数字预失真装置包括：降采样模块100，计算模块200，估计模块300，训练模块400，补偿模块500，其中，
[0080]
降采样模块，用于通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；
[0081]
计算模块，用于对功放的输入信号进行与降采样相同倍数的抽样，并与数据反馈完成时间同步得到单路抽样数据，将反馈数据与单路抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过功放多项式模型参数构建功放多项式模型；
[0082]
估计模块，用于利用功放多项式模型对与功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；
[0083]
训练模块，用于通过功放输入数据和功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；
[0084]
补偿模块，用于获取输入信号，将输入信号输入预失真器后再输入到功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。
[0085]
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。
[0086]
为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。
[0087]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0088]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0089]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，其特征在于，包括以下步骤：通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将所述反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过所述功放多项式模型参数构建功放多项式模型；利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；获取输入信号，将所述输入信号输入预失真器后再输入到所述功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据，包括：通过模数转换器以低于奈奎斯特采样率的速率进行降采样，其中所述模数转换器的采样速率为数模转换器速率的1/d，d为整数且大于等于1。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到抽样数据，包括：对功放的输入信号进行移位操作并进行d倍抽样得到其中的同向分量抽样数据，其中d为降采样因子，再将所述同向分量抽样数据与功放输出数据降采样信号进行相关运算，通过移位相关并比较相关峰值得到二者的时间偏移值，根据所述时间偏移值对功放输入数据做相应的移位得到抽样数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数，包括：根据功放的多项式模型有其中<x(md))＝x(md)，x(md-1)，
…
，x(md-l)ψ
i
为对应的基函数，令y
l
＝[y
l
(m)，y
l
(m+1)，
…
，y
l
(m+k-1)]
k
×
1t
，即可通过最小二乘法得到功放多项式模型的参数矩阵b
l
＝(a
lh
a
l
)-1
a
lh
y
l
，对矩阵内的元素考虑复数情况，令m
r
＝[a
r
ꢀ‑
a
i
]，则可得]，则可得其中，即为功放单路输出信号的降采样数据，其与m
r
可求出得到即可得到功放多项式模型的参数矩阵5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值，包括：根据其中，
其中，为功放输出信号在高倍采样速率下的数据估计值组成的矩阵，为功放输出信号在高倍采样率下的估计值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器，包括：将功放输出信号在高倍采样率下的估计值和高倍采样率下的功放输入数据分别作为功放后逆多项式模型的输入和输出，通过最小二乘法求解功放后逆多项式模型参数，并将功放后逆多项式模型作为预失真器模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取预失真器之后，还包括：将测试信号输入预失真器后再输入功放得到输出信号，检测输入数据与输出数据的线性化误差，误差大于阈值则重启训练并更新预失真器模型参数，否则停止训练。8.一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真装置，其特征在于，包括以下模块：降采样模块，用于通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；计算模块，用于对所述功放的输入信号进行与所述降采样相同倍数的抽样，并与所述数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将所述反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过所述功放多项式模型参数构建功放多项式模型；估计模块，用于利用所述功放多项式模型对与所述功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；训练模块，用于通过所述功放输入数据和所述功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；补偿模块，用于获取输入信号，将所述输入信号输入预失真器后再输入到所述功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7中任一所述的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法。

技术总结
本发明提出一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，包括：通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；对功放的输入信号进行与降采样相同倍数的抽样，并与数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过功放多项式模型参数构建功放多项式模型；利用功放多项式模型对与功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；通过功放输入数据和功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；获取输入信号，将输入信号输入预失真器后再输入到功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。


技术研发人员：段伟骏 赵民建 李立言 罗群平 邱伏韬
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2023/8/24