失真补偿设备和方法、计算机可读存储介质和通信设备与流程

1.本公开涉及一种失真补偿设备、失真补偿方法、非暂时性计算机可读存储介质和通信设备。


背景技术：

2.放大器具有失真特性。失真特性也被称为非线性特性。失真特性由例如am
‑
am特性或am
‑
pm特性表示。
3.在放大器中，影响失真特性的内部状态可能改变。内部状态是例如idq漂移的生成的状态，该idq漂移是流过放大器的空闲电流idq改变的现象。idq漂移的生成改变放大器的失真特性。
4.idq漂移是由进入到半导体中的杂质能级中的载流子的捕获而引起的现象，并且是在使用诸如gan的化合物半导体的器件中引起的，特别是在高电子迁移率晶体管(hemt)中引起的。idq漂移的波动改变放大器的失真特性。
5.在日本专利申请公开no.2017
‑
220744和2014
‑
17670中公开了一种用于补偿由于idq漂移而导致的失真特性的方法。


技术实现要素：

6.然而，在针对影响失真特性的内部状态改变的放大器的失真补偿中，期望使用与改变的内部状态相对应的失真补偿特性。尽管专利文件1和2公开了用于补偿由于idq漂移而导致的失真特性的方法，但是未公开用于适当地表达与改变的内部状态相对应的失真补偿特性的方法。因此，不可能适当地进行与改变的内部状态相对应的失真补偿。
7.因此，期望使用与改变的内部状态相对应的失真补偿特性的失真补偿。
8.本公开的一方面是一种失真补偿设备。本公开的失真补偿设备是一种使用失真补偿模型来对要由放大器放大的信号进行失真补偿的失真补偿设备，在所述放大器中影响失真特性的内部状态是改变的，其中，所述失真补偿模型包括：多个计算模型，所述多个计算模型具有针对处于不同内部状态的放大器的相应的失真补偿特性；和组合器，所述组合器以与改变的所述内部状态相对应的组合比组合所述多个计算模型。
9.本公开的另一方面是一种失真补偿方法。本公开的失真补偿方法是一种用于对要由放大器放大的信号进行失真补偿的失真补偿方法，在所述放大器中影响失真特性的内部状态是改变的，所述失真补偿方法包括：失真补偿设备以与改变的所述内部状态相对应的组合比组合具有针对处于不同内部状态的所述放大器的相应的失真补偿特性的多个计算模型的步骤。
10.本公开的另一方面是一种计算机程序。本公开的计算机程序是一种用于对要由放大器放大的信号进行失真补偿的计算机程序，在所述放大器中影响失真特性的内部状态是改变的，所述计算机程序使计算机执行处理，所述处理包括：以与改变的所述内部状态相对应的组合比组合具有针对处于不同内部状态的所述放大器的相应的失真补偿特性的多个
计算模型。
11.本公开的另一方面是一种通信设备。本公开的通信设备是一种通信设备，所述通信设备包括：放大器，所述放大器放大用于通信的信号；和失真补偿设备，所述失真补偿设备使用失真补偿模型来对信号进行失真补偿，其中，所述放大器被配置为使得影响失真特性的内部状态是改变的，其中，所述失真补偿模型包括：多个计算模型，所述多个计算模型具有针对处于不同内部状态的所述放大器的相应的失真补偿特性；和组合器，所述组合器以与改变的所述内部状态相对应的组合比组合所述多个计算模型。
附图说明
12.图1是根据第一实施例的失真补偿设备中的失真补偿处理单元的框图；
13.图2是通信设备的配置图；
14.图3是失真补偿设备的硬件配置图；
15.图4是失真补偿模型的说明图；
16.图5图示输入功率与内部状态参数之间的关系；
17.图6图示内部状态参数与计算模型之间的关系；
18.图7是用于生成计算模型的说明图；
19.图8是生成失真补偿模型的处理的流程图；
20.图9是α[n]生成器的说明图；
[0021]
图10是根据第二实施例的失真补偿设备的框图；
[0022]
图11是失真补偿模型的说明图；
[0023]
图12图示内部状态参数与计算模型之间的关系；
[0024]
图13是生成放大器模型的处理的流程图；以及
[0025]
图14是α
p
[n]生成器的说明图。
具体实施方式
[0026]
[本公开的实施例的描述]
[0027]
(1)根据实施例的失真补偿设备使用失真补偿模型来针对放大器对要由该放大器放大的信号进行失真补偿，在该放大器中影响失真特性的内部状态是改变的。失真特性也被称作非线性特性。内部状态是例如生成了idq漂移的状态。失真补偿模型包括：多个计算模型，所述多个计算模型具有针对处于不同内部状态的放大器的相应的失真补偿特性；和组合器，所述组合器以与改变的内部状态相对应的组合比组合多个计算模型。与改变的内部状态相对应的失真补偿特性是通过以与改变的内部状态相对应的组合比组合计算模型来获得的。
[0028]
(2)失真补偿设备还可以包括生成指示内部状态的参数的生成器。在这种情况下，失真补偿设备能够生成指示内部状态的参数。可以在失真补偿设备的外部设备中提供生成器。可以在稍后描述的通信设备的外部设备中提供生成器。组合比可以基于参数。
[0029]
(3)优选地基于指示内部状态的参数来确定组合比。优选地基于信号的电平来计算出参数。在这种情况下，参数能够指示取决于要由放大器放大的信号的电平而改变的内部状态。由于基于指示内部状态的参数来确定组合比，所以获得了与要由放大器放大的信
号的电平相对应的组合比。
[0030]
(4)优选地基于参数的过去值来计算参数。参数的过去值指示过去的内部状态。因此，参数能够反映过去的内部状态。结果，放大器的记忆效应被反映到参数。
[0031]
(5)多个计算模型中的每一个的失真补偿特性优选地具有用于补偿在放大器中具有第一响应时间的第一记忆效应的特性。用于计算参数的参数计算模型优选地表达在放大器中具有比第一响应时间长的第二响应时间的第二记忆效应。在这种情况下，放大器第二记忆效应被反映到参数。
[0032]
(6)优选地基于信号的电平来计算组合比。在这种情况下，获得了与要放大的信号的电平相对应的组合比。
[0033]
(7)优选地使用取决于温度状况而改变的温度相关参数来计算组合比。在这种情况下，支持由于温度而导致的放大器的特性的改变。
[0034]
(8)多个计算模型可以是两个计算模型。在这种情况下，失真补偿模型变得简单。
[0035]
(9)失真补偿设备还可以包括选择器。多个计算模型可以包括三个或更多个计算模型。选择器被优选地配置成从三个或更多个计算模型当中选择两个或更多个计算模型。在这种情况下，能够选择更适当的计算模型。
[0036]
(10)选择器被优选地配置成基于指示内部状态的参数来选择两个或更多个计算模型。在这种情况下，选择与内部状态相对应的合适的计算模型。
[0037]
(11)多个计算模型可以包括：第一计算模型，该第一计算模型具有针对处于第一内部状态的放大器的第一失真补偿特性；和第二计算模型，该第二计算模型具有针对处于与第一内部状态不同的第二内部状态的放大器的第二失真补偿特性。组合比优选地具有和第一内部状态与第二内部状态之间的过渡内部状态相对应的值。在这种情况下，失真补偿模型能够针对处于过渡内部状态的放大器表达失真补偿特性。
[0038]
(12)多个计算模型可以包括：第一计算模型，该第一计算模型具有针对处于第一内部状态的放大器的第一失真补偿特性；第二计算模型，该第二计算模型具有针对处于与第一内部状态不同的第二内部状态的放大器的第二失真补偿特性；和第三计算模型，该第三计算模型具有针对处于与第一内部状态和第二内部状态不同的第三内部状态的放大器的第三失真补偿特性。第二内部状态优选地是第一内部状态与第三内部状态之间的过渡内部状态。在这种情况下，能够使用与至少三个内部状态相对应的计算模型。
[0039]
(13)根据实施例的失真补偿方法是一种用于对要由放大器放大的信号进行失真补偿的失真补偿方法，在该放大器中影响失真特性的内部状态是改变的，该失真补偿方法包括：失真补偿设备以与改变的内部状态相对应的组合比组合具有针对处于不同内部状态的放大器的相应的失真补偿特性的多个计算模型的步骤。
[0040]
(14)根据实施例的计算机程序是一种用于对要由放大器放大的信号进行失真补偿的计算机程序，在该放大器中影响失真特性的内部状态是改变的，该计算机程序使计算机执行处理，该处理包括：以与改变的内部状态相对应的组合比组合具有针对处于不同内部状态的放大器的相应的失真补偿特性的多个计算模型。计算机程序被存储在非暂时性计算机可读存储介质中。
[0041]
(15)根据实施例的通信设备包括：放大器，该放大器放大用于通信的信号；和失真补偿设备，该失真补偿设备使用失真补偿模型来对信号进行失真补偿，其中，放大器被配置
为使得影响失真特性的内部状态是改变的，其中，失真补偿模型包括：多个计算模型，该多个计算模型具有针对处于不同内部状态的放大器的相应的失真补偿特性；和组合器，该组合器以与改变的内部状态相对应的组合比组合多个计算模型。
[0042]
[本公开的实施例的细节]
[0043]
[第一实施例]
[0044]
图1和图2图示根据第一实施例的失真补偿设备20。图2还图示包括失真补偿设备20的通信设备50的配置。失真补偿设备20对要由放大器10放大的信号进行失真补偿。
[0045]
放大器10是例如功率放大器。放大器10是例如氮化镓(gan)
‑
hemt。放大器10不限于gan放大器，并且可以是使用诸如氮化铝(ain)或氮化铟(inn)或作为ain、inn的混合晶体的algan、inain或ingan的化合物半导体的hemt器件。
[0046]
使用诸如gan的化合物半导体的放大器10具有称作idq漂移的过渡响应。idq漂移是这样的现象：随着载流子被捕获到半导体中的杂质能级中，空闲电流idq减小并且失真特性由此改变。
[0047]
在引起了idq漂移的设备中，失真根据信号的电功率波动立即改变。特别地在交替地进行诸如时分双工(tdd)的发射和接收的通信系统中很可能发生信号的电功率波动。在生成了idq漂移的放大器中，由于失真特性改变，所以难以使用单个失真补偿模型来补偿失真。
[0048]
idq漂移的生成的可能性取决于输入功率(输入信号电平)和漂移的生成程度而改变。随着输入功率增加，更可能生成漂移。在生成了idq漂移的状态下，增益在输入功率小的区域中减小。相比之下，随着输入功率减小，已减小的空闲电流idq开始恢复，并且增益随着时间过去而恢复。
[0049]
通常，放大器10具有称作记忆效应的失真。记忆效应是放大器的输出信号受到过去输入信号影响的现象。记忆效应可以包括具有短响应时间的记忆效应(具有第一响应时间的第一记忆效应；短期记忆效应)和具有长响应时间的记忆效应(具有比第一响应时间长的第二响应时间的第二记忆效应；长期记忆效应)。在这里，响应时间是输出对于输入中的变化的响应时间，并且响应时间也被称作时间常数。
[0050]
由于idq漂移而导致的特性改变表示具有长响应时间的第二记忆效应的状态。构造仅表达具有短响应时间的第一记忆效应的放大器模型是相对容易的，但是难以构造除了具有短响应时间的第一记忆效应之外还表达具有长响应时间的第二记忆效应的单个放大器模型。特别地，当第二记忆效应的影响程度取决于诸如idq已减小至的程度的放大器的内部状态而改变时，建模变得更困难。
[0051]
因此，本实施例使用失真补偿模型200，该失真补偿模型200能够根据诸如idq漂移的生成的状态的内部状态(第二记忆效应的状态)的改变来适当地表达失真补偿特性。
[0052]
在下文中，信号主要由数字电路中处置的离散值*[n]表达。在这里，*[n]是在具有采样间隔t[秒]的系统中在时间n
×
t处采样的复基带iq信号。
[0053]
例如，x[n]是失真补偿之前的输入信号，并且由x[n]＝x
i
[n] j
×
x
q
[n]表达。在这里，x
i
[n]是x[n]的实部(i
‑
通道)，而x
q
[n]是x[n]的虚部(q
‑
通道)。相比之下，u[n]是失真补偿之后的输入信号，并且由u[n]＝u
i
[n] j
×
u
q
[n]表达。在这里，u
i
[n]是u[n]的实部(i
‑
通道)，而u
q
[n]是u[n]的虚部(q
‑
通道)。附加地，y[n]是输出信号，并由y[n]＝y
i
[n] j
×
y
q
[n]
表达。在这里，y
i
[n]是y[n]的实部(i
‑
通道)，而y
q
[n]是y[n]的虚部(q
‑
通道)。
[0054]
放大器10被用在例如图2所示的通信设备50中。放大器10是例如放大要从通信设备50发送的信号的功率放大器。
[0055]
通信设备50包括失真补偿设备20。失真补偿设备20使用数字信号处理来进行失真补偿。如图3所示，失真补偿设备20由包括处理器101和存储设备102的计算机构造。处理器101耦合到存储设备102。处理器101是例如中央处理单元(cpu)。存储设备102包括例如主存储设备和辅存储设备。主存储设备是例如随机存取存储器(ram)。辅存储设备是例如硬盘驱动器(hdd)或固态驱动器(ssd)。失真补偿设备20可以由有线逻辑电路构造。
[0056]
存储设备102存储使计算机作为失真补偿设备20操作的计算机程序102a。计算机程序102a被配置成使处理器101执行失真补偿处理101a。执行失真补偿处理101a的计算机作为图2所示的失真补偿设备20(失真补偿处理单元21和逆特性估计单元22)操作。
[0057]
处理器101从存储设备102读取计算机程序102a并执行计算机程序102a。计算机程序102a具有使计算机作为图1所示的失真补偿模型200和生成器300操作的代码。
[0058]
作为失真补偿设备20操作的计算机包括接口103。接口103包括选自包括以下项组成的组的至少一个接口：用于与其他计算机进行通信的通信接口、用于连接到诸如键盘或鼠标的输入设备的输入接口、以及用于连接到诸如显示器的输出设备的输出接口。
[0059]
诸如放大器10的温度的数据通过接口103被输入到失真补偿设备20。
[0060]
如图2所示，失真补偿设备20包括失真补偿处理单元21和逆特性估计单元22。逆特性估计单元22估计表示失真补偿特性的逆模型(失真补偿模型)。逆模型被配置为例如失真补偿函数。逆模型(失真补偿函数)指示放大器10的放大特性g的逆特性g
‑1。指示逆特性g
‑1的逆模型能够作为例如指示放大器10的特性g的函数的逆函数被获得。逆特性估计单元22将所估计的逆模型复制到失真补偿处理单元21。要复制的逆模型具体地是表达逆模型的参数，更具体地是构成失真补偿函数的失真补偿系数。
[0061]
失真补偿处理单元21使用从逆特性估计单元22复制的逆模型来对输入信号x[n]＝x
i
[n] j
×
x
q
[n]进行预失真补偿处理。预失真补偿处理是将失真补偿函数应用于输入信号x[n]的处理。失真补偿处理单元21然后输出通过预失真补偿处理生成的信号u[n]＝u
i
[n] j
×
u
q
[n]。在下文中，通过预失真补偿处理生成的信号有时被称为“补偿信号”。在这里，输入信号x[n]和补偿信号u[n]是数字信号。
[0062]
通信设备50包括da转换器(dac)32a和32b、正交调制器33、频率转换器34及驱动放大器35。
[0063]
dac 32a和32b将信号u[n]从数字信号转换为模拟信号。正交调制器33输出通过对从dac 32a和32b输出的模拟补偿信号(模拟iq基带信号)进行正交调制而获得的调制信号。频率转换器34是上转换器，并且对从正交调制器33输出的调制信号进行上转换。驱动放大器35放大经上转换的调制信号。
[0064]
从驱动放大器35输出的信号被作为到放大器10的输入信号提供给放大器10。放大器10输出通过放大输入信号u(t)而获得的输出信号y(t)。外围电路10a设置在放大器10的前级中，并且外围电路10b设置在放大器10的后级中。外围电路10a和10b中的每一个均包括诸如电阻器或电容器的电子电路元件。
[0065]
通信设备50还包括耦合器36、可变衰减器37、正交解调器42、滤波器41a和41b以及
ad转换器(adc)40a和40b。
[0066]
耦合器36输出通过监视放大器10的输出信号y(t)而获得的模拟监视信号。频率转换器38是下转换器，并且对通过可变衰减器37从耦合器36提供的模拟监视信号进行下转换。正交解调器42对从频率转换器38输出的模拟监视信号进行正交解调。
[0067]
滤波器41a和41b是低通滤波器或带通滤波器。从正交解调器42输出的解调信号通过滤波器41a和41b以被提供给adc 40a和40b。adc 40a和40b将从正交解调器42提供的解调信号从模拟信号转换为数字信号。adc 40a和40b将与放大器10的输出信号y(t)相对应的数字解调信号y[n]＝y
i
[n] j
×
y
q
[n]提供给逆特性估计单元22。
[0068]
逆特性估计单元22使用所估计的逆特性g
‑1来从与放大器10的输出信号y(t)相对应的数字解调信号y[n]＝y
i
[n] j
×
y
q
[n]获得失真补偿信号u[n]＝u
i
[n] j
×
u
q
[n]的副本信号u'[n]＝u'
i
[n] j
×
u'
q
[n]。
[0069]
逆特性估计单元22获得指示失真补偿信号u[n]＝u
i
[n] j
×
u
q
[n]与该失真补偿信号的副本信号u'[n]＝u'
i
[n] j
×
u'
q
[n]之间的差的误差信号(u'
i
[n]
‑
u
i
[n]、u'
q
[n]
‑
u
q
[n])。逆特性估计单元22连续地更新构成要成为失真补偿特性的逆特性g
‑1的参数(失真补偿系数；失真补偿模型)，使得误差信号变小。经更新的失真补偿系数(失真补偿模型)被复制到失真补偿处理单元21。
[0070]
返回参考图1，根据实施例的失真补偿设备20的失真补偿处理单元21包括失真补偿模型200。失真补偿模型200具有要成为失真补偿特性的逆特性g
‑1。失真补偿模型200包括多个计算模型g1‑1和g2‑1。作为示例，图1所示的失真补偿模型200中包括的计算模型g1‑1和g2‑1的数量是两个。也就是说，失真补偿模型200包括第一计算模型g1‑1和第二计算模型g2‑1。失真补偿模型200的失真补偿特性g
‑1被表示为计算模型g1‑1和g2‑1的合成特性。计算模型g1‑1和g2‑1中的每一个均由例如函数表示。计算模型的数量可以是三个或更多个，并且可以将失真补偿模型200中的失真补偿特性g
‑1表示为三个或更多个计算模型的合成特性。
[0071]
在该实施例中，第一计算模型g1‑1的计算由第一算术单元210进行。第一算术单元210将第一计算模型g1‑1应用于输入信号x[n]，并输出计算结果g1‑1(x[
·
])。第二计算模型g2‑1的计算由第二算术单元220进行。第二算术单元220将第二计算模型g2‑1应用于输入信号x[n]，并输出计算结果g2‑1(x[
·
])。
[0072]
失真补偿模型200还包括组合器230。组合器230包括乘法器231和232及加法器233。组合器230获得通过以动态地改变的组合比组合计算模型g1‑1和g2‑1而获得的合成特性。计算模型g1‑1和g2‑1的合成特性是失真补偿模型200的失真补偿特性g
‑1。失真补偿特性g
‑1根据组合比中的改变而改变。
[0073]
在该实施例中，组合器230以改变的组合比组合第一算术单元210的计算结果g1‑1(x[
·
])和第二算术单元220的计算结果g2‑1(x[
·
])。可以通过以组合比组合构成计算模型g1‑1和g2‑1的函数的系数来获得合成函数，并且可以将所获得的合成函数应用于输入信号x[n]。
[0074]
失真补偿设备20包括用于生成用于确定动态地改变的组合比的参数α[n]的生成器300。在该实施例中，生成器300基于输入信号u[n]来生成参数α[n]。在这里，作为示例，α[n]是从0至1的实数。失真补偿模型200从生成器300获得参数α[n]。可以将生成器300提供给失真补偿设备20的外部设备。在这种情况下，失真补偿设备20获得由外部生成器300生成
的α[n]，并将所获得的α[n]提供给失真补偿模型200。
[0075]
在该实施例中，动态地改变的组合比由α[n]:1
‑
α[n]表示。因此，当动态地确定参数α[n]时，组合比被自动地确定。在这里，α[n]指示用于第一计算模型g1‑1的比(权重)，并且乘法器231将第一计算模型g1‑1乘以α[n](参见图1和图4)。附加地，1
‑
α[n]指示用于第二计算模型g2‑1的比(权重)，并且乘法器232将第二计算模型g2‑1乘以1
‑
α[n](参见图1和图4)。失真补偿设备20包括用于生成1
‑
α[n]中的“1”的常数生成器250。
[0076]
加法器233将乘法器231和232的输出相加。由加法器233相加的结果表示由失真补偿模型200进行的计算结果(失真补偿信号u[n])。
[0077]
根据实施例的失真补偿模型200由图4中呈现的等式(1)表示。公式(1)相当于图1中呈现的失真补偿模型200。另外在图4中，将根据实施例的失真补偿模型200表示为通过以由α[n]确定的组合比组合计算模型g1‑1和g2‑1而获得的模型。
[0078]
计算模型g1‑1和g2‑1分别具有针对处于不同内部状态的放大器10的失真补偿特性。更具体地，第一计算模型g1‑1具有针对处于第一内部状态的放大器10的失真补偿特性，而第二计算模型g2‑1具有针对处于第二内部状态的放大器10的失真补偿特性。第一内部状态与第二内部状态不同。
[0079]
内部状态未受特别限制，只要它是影响放大器10的失真特性的放大器的状态即可。例如，内部状态基于流过放大器10的空闲电流idq的值。idq取决于输入功率的幅度(输入信号电平)而改变。在该实施例中，内部状态参数α[n]更接近于0指示idq的减小更大，而内部状态参数α[n]更接近于1指示idq的减小更小。
[0080]
图5图示基于idq漂移的生成的状态的输入功率值与内部状态参数α[n]之间的关系。如图5所示，当向放大器10输入大的输入功率时，生成idq漂移，并且α[n]变得更接近于0。相比之下，随着输入功率减小，更少地生成idq漂移，并且α[n]变得更接近于1。如上看到的，内部状态参数α[n]取决于输入功率值而改变。
[0081]
在该实施例中，准备了与idq漂移的生成的状态相对应的不同计算模型g1‑1和g2‑1。用于处于idq漂移的任意生成的状态的放大器10的失真补偿模型200是通过根据idq漂移的改变状态(内部状态)组合计算模型g1‑1和g2‑1来获得的。在该实施例中，计算模型g1‑1和g2‑1的组合是计算模型g1‑1和g2‑1的线性组合(参见图4中的等式(1))。
[0082]
与第一计算模型g1‑1相对应的第一内部状态指示在放大器10中未生成idq漂移的状态。如图6中呈现的，第一内部状态是内部状态参数α[n]＝1的状态。如图7中呈现的，基于处于未生成idq漂移的状态s1的放大器10的输入信号和输出信号来确定构成第一计算模型g1‑1的系数。
[0083]
与第二计算模型g2‑1相对应的第二内部状态指示在放大器10中与处于第一内部状态下比更多生成idq漂移的状态。如图6所示，第二内部状态是内部状态参数α[n]＝0的状态。如图7所示，基于处于生成了idq漂移的状态s2的放大器10的输入信号和输出信号来确定构成第二计算模型g2‑1的系数。
[0084]
图8图示生成构成失真补偿模型200的计算模型g1‑1和g2‑1的处理。首先，将输入信号提供给放大器10，并测量输出信号(步骤s11)。输入信号是例如由通信设备50发送的通信信号。通过步骤s11中的测量，获得了放大器10的输入信号和输出信号的数据对。
[0085]
在步骤s12中，从提供给放大器10的输入信号电平来计算出内部状态参数α[n]。内
部状态参数α[n]由α[n]生成器300基于输入信号x[n]的电平来计算。
[0086]
在步骤s13中，确定当α[n]的值变为1的时间t1(参见图7)。时间t1是当推测放大器10处于未生成idq漂移的第一内部状态时的时间。
[0087]
在步骤s14中，从输入信号和输出信号在从时间t1起的预定过去时间段内的数据标识第一计算模型g1‑1的系数h
m,l,k
。通过此处理，获得了第一计算模型g1‑1。
[0088]
在步骤s15中，确定当α[n]的值变为0时的时间t2(参见图7)。时间t2是当推测放大器10处于生成了idq漂移的第二内部状态时的时间。
[0089]
在步骤s16中，从输入信号和输出信号在从时间t2起的预定过去时间段内的数据标识第二计算模型g2‑1的系数g
m,l,k
。通过此处理，获得了第二计算模型g2‑1。
[0090]
计算模型g1‑1和g2‑1中的每一个均是表示用于补偿放大器10的非线性特性(失真特性)的失真补偿特性的等式。可将用于对非线性特性进行建模的典型表达形式用作计算模型g1‑1和g2‑1的表达形式。计算模型的表达形式是例如广义记忆多项式、winer
‑
hammerstein模型、sarah模型或volterra级数。图4中呈现的计算模型g1‑1和g2‑1由广义记忆多项式表达。诸如广义记忆多项式、winer
‑
hammerstein模型、sarah模型或volterra级数的常规模型能够表达针对处于某个内部状态的放大器的失真补偿特性，但是不能在非线性特性(失真特性)根据放大器的内部状态中的改变而改变的情况下适当地表达失真补偿特性。
[0091]
在图4中呈现的第一计算模型g1‑1(参见等式(2)中，h
m,l,k
是表达第一计算模型g1‑1的系数，并将输入信号x[
·
]乘以h
m,l,k
。根据第一记忆效应(短期记忆效应)的第一响应时间(短响应时间)的长度来设定定义m范围的m1和m2的值以及定义l的范围的l
1,m
和l
2,m
的值。也就是说，第一计算模型g1‑1补偿具有短的第一响应时间的第一记忆效应。
[0092]
在图4中呈现的第二计算模型g2‑1(参见等式(3))中，g
m,l,k
是表达第二计算模型g2‑1的系数，并且将输入信号x[
·
]乘以g
m,l,k
。根据第一记忆效应(短期记忆效应)的第一响应时间(短响应时间)的长度来设定定义m的范围的m3和m4的值以及定义l的范围的l
3,m
和l
4,m
的值。也就是说，第二计算模型g2‑1补偿具有短的第一响应时间的第一记忆效应。第一计算模型g1‑1中的第一响应时间不一定与第二计算模型g2‑1中的第一响应时间相同。
[0093]
第一计算模型g1‑1表示针对处于第一内部状态(α[n]＝1)的放大器10的失真补偿特性，然而第二计算模型g2‑1表示针对处于第二内部状态(α[n]＝0)的放大器10的失真补偿特性。然而，计算模型g1‑1和g2‑1都未适当地表示针对处于第一内部状态与第二内部状态之间的任意过渡内部状态(0<α[n]<1)的放大器10的失真补偿特性。
[0094]
因此，在该实施例中，根据与任意过渡内部状态相对应的组合比来组合计算模型g1‑1和g2‑1。通过组合而获得的失真补偿模型200能够表示处于过渡内部状态的放大器10的失真补偿特性。能够使用外推方法来获得与在第一内部状态与第二内部状态之间的范围之外的内部状态相对应的组合比。在该实施例中，基于输入信号x[n]的电平计算组合比(参见图1)。
[0095]
计算模型g1‑1和g2‑1的组合比可以具有和第一内部状态与第二内部状态之间的任意过渡内部状态(0<α[n]<1)相对应的值。在过渡内部状态下，idq漂移的生成的状态在处于第一内部状态的idq漂移的生成的状态与处于第二内部状态的idq漂移的生成的状态之间。
[0096]
图9图示α[n]生成器300。α[n]生成器300计算指示内部状态的第一参数r[n]和第二参数α[n]，并输出用于确定组合比的第二参数α[n]。指示内部状态的第一参数r[n]表达
idq漂移的状态。
[0097]
根据图9中的等式(4)计算出第一参数r[n]。等式(4)构成用于计算参数r[m]的参数计算模型。如等式(4)中呈现的，基于输入信号x[n]在n时的电平来计算在n 1处的第一参数r[n 1]。更具体地，基于参数的过去值(先前值)r[n]和输入信号x[n]来计算第一参数r[n 1]。
[0098]
在等式(4)中，r[n]和r[n 1]是m
×
1标量矩阵。i是m
×
m单位矩阵。a是m
×
m标量矩阵。b是m
×
m标量矩阵，并且是要与输入信号x[n]相乘的系数矩阵。在这里，m是正整数，并且相同情况使用下文中的描述。随着m增加，idq漂移的生成的状态被更精确地表达。
[0099]
等式(4)表明随着输入信号x[n]的电平增加，更可能生成idq漂移，并且第一参数r[n 1]增加。附加地，等式(4)表明随着输入信号x[n]的电平减小，不太可能生成idq漂移，并且第一参数r[n 1]减小。
[0100]
在等式(4)中，当假定了输入信号x[n]为零时，r[n 1]＝(i
‑
a)r[n]。在等式(4)中，
‑
a表示已减小的空闲电流idq的恢复的时间常数，并且表达当输入信号x[n]为零时空闲电流idq每某一定时间(采样间隔t[秒])恢复。矩阵a的每个元素的值足够小(例如，大约1/1000至1/1000000)。将矩阵a中的每个元素的值设定得足够小使要与r[n]相乘的(i
‑
a)与单位矩阵几乎相同，并且从r[n]减小到r[n 1]的程度变小。也就是说，将矩阵a中的每个元素的值设定得足够小使第一参数r[n]中的变化变得平缓。如上看到的，由等式(4)指示的参数计算模型表达具有长响应时间的第二记忆效应。
[0101]
在该实施例中，矩阵a中的每个元素的幅度被设定得足够小，使得由等式(4)表达的第二记忆效应具有比由等式(2)和等式(3)表达的第一记忆效应长的响应时间。
[0102]
在这里，根据放大器10的物理性质和特性来设定等式(4)中的a和b。当放大器10的物理性质和特性具有温度相关性时，a和b是取决于放大器10的温度状况而改变的温度相关参数。例如，idq漂移的容易生成的程度取决于放大器10的温度而改变。更可能在较低温度下生成漂移，然而不太可能在较高温度下生成漂移。
[0103]
在等式(4)中，使用温度相关参数a和b来计算参数r[n]。温度相关参数a和b是可变的，并且其值由温度相关参数调整器310来调整。温度相关参数调整器310根据作为模拟数据提供的温度状况来调整温度相关参数a和b。在该实施例中，使用温度相关参数a和b来计算组合比。因此，组合比受到温度状况影响。
[0104]
在图9中，等式(5)将指示idq漂移的状态的第一参数r[n]转换为值在0以上和1以下的范围内的第二参数α[n]。在等式(5)中，f(
·
)是归一化函数，并且将第一参数r[n]归一化到0以上和1以下的范围中。第二参数α[n]也是指示内部状态的参数。
[0105]
归一化函数f(
·
)被适当地设定，使得随着第一参数r[n]的值较大(随着idq漂移被更多生成)，α[n]变得更接近于0，以及随着第一参数r[n]的值较小(随着idq漂移被更少生成)，α[n]变得更接近于1。
[0106]
能够使用内部状态来将idq漂移的生成状态表达如下。当输入到放大器的输入信号的电平为零的状态持续足够长的时间时获得的未生成idq漂移的状态被定义为初始内部状态。随着输入信号电平增加，内部状态从初始内部状态更大地改变。也就是说，当输入信号电平为第一电平时的内部状态与初始内部状态之间的差大于当输入信号电平为比第一电平小的第二电平时的内部状态与初始内部状态之间的差。随着输入信号电平减小，内部
状态随时间而恢复到初始内部状态。也就是说，当输入信号电平从第一电平改变为比第一电平小的第二电平(例如，0v)时，内部状态随时间而返回到初始内部状态。
[0107]
如图4中呈现的，在与计算模型g2‑1相对应的第二内部状态下从初始内部状态的改变大于在与计算模型g1‑1相对应的第一内部状态下从初始内部状态的改变。组合比α是计算模型g1‑1相对于计算模型g1‑1和g2‑1之和的组合比。在图9中的等式(4)中，n对应于某个时间(第一时间)，并且n 1对应于在第一时间之后的时间(第二时间)。在这种情况下，在等式(4)和(5)中，根据等式(4)的第一项，当在n处的输入信号电平为零时，在n 1处的组合比α(第二组合比)小于在n处的组合比α(第一组合比)。附加地，根据等式(4)的第二项，当在n处的输入信号电平为第一电平时在n 1处的组合比α大于当在n处的输入信号电平为比第一电平小的第二电平时在n 1处的组合比α。因此，对用于补偿具有idq漂移的放大器的非线性特性(失真特性)的失真补偿特性进行建模变得可能。
[0108]
此外，如等式(4)中呈现的，在n 1处的组合比α是第一项与第二项之和，该第一项比在n处的组合比α小，该第二项随着输入信号电平增加而增加。因此，对用于补偿具有idq漂移的放大器的非线性特性(失真特性)的失真补偿模型进行建模变得可能。
[0109]
[第二实施例]
[0110]
图10图示根据第二实施例的失真补偿设备20的失真补偿处理单元21。在第二实施例中未特别描述的配置与第一实施例的配置相同。
[0111]
可能存在使用两个模型未获得足够的表达精度的情况。因此，取决于idq漂移的生成状态，使用三个或更多个计算模型允许更适当地表达放大器10的特性。因此，在第二实施例中，作为示例，通过组合与三个内部状态相对应的三个计算模型当中相邻的两个计算模型而获得的耦合模型被用作失真补偿模型200。
[0112]
根据第二实施例的失真补偿设备20包括用于选择要选择的计算模型的选择器260。根据第二实施例的失真补偿设备20包括三个计算模型g1‑1、g2‑1和g3‑1。也就是说，失真补偿模型200具有第一计算模型g1‑1、第二计算模型g2‑1和第三计算模型g3‑1。失真补偿设备20可以包括四个或更多个计算模型。在第二实施例中，失真补偿模型200中的失真补偿特性g
‑1被表示为从计算模型g1‑1、g2‑1和g3‑1中选择的计算模型的合成特性。
[0113]
在第二实施例中，选择器260从多个计算模型g1‑1、g2‑1和g3‑1中选择要组合的两个计算模型gp
‑1和g
p 1
‑1。要选择的计算模型的数量不限于两个，并且可以从四个或更多个计算模型中选择三个或更多个计算模型。
[0114]
所选择的计算模型g
p
‑1的计算由第一算术单元210进行。第一算术单元210将计算模型g
p
‑1应用于输入信号x[n]，并输出计算结果g
p
‑1(x[
·
])。所选择的计算模型g
p 1
‑1的计算由第二算术单元220进行。第二算术单元220将计算模型g
p 1
‑1应用于输入信号x[n]，并输出计算结果g
p 1
‑1(x[
·
])。
[0115]
组合器230获得通过以动态地改变的组合比组合所选择的计算模型g
p
‑1和g
p 1
‑1而获得的合成特性。所选择的计算模型g
p
‑1和g
p 1
‑1的合成特性是失真补偿模型200的失真补偿特性g
‑1。第二实施例中的失真补偿模型200由图11中的等式(7)表示。将稍后描述等式(7)中的组合比α
p
[n]:(1
‑
α
p
[n])。
[0116]
在该实施例中，组合器230以改变的组合比组合第一算术单元210的计算结果g
p
‑1(x[
·
])和第二算术单元220的计算结果g
p 1
‑1(x[
·
])。可以通过预先根据组合比组合构成
所选择的计算模型g
p
‑1和g
p 1
‑1的函数的系数来获得合成函数，并且可以将所获得的合成函数应用于输入信号x[n]。
[0117]
计算模型g1‑1、g2‑1和g3‑1分别具有针对处于不同内部状态的放大器10的失真补偿特性。更具体地，第一计算模型g1‑1具有针对处于第一内部状态的放大器10的第一失真补偿特性。第二计算模型g2‑1具有针对处于第二内部状态的放大器10的第二失真补偿特性。第三计算模型g3‑1具有针对处于第三内部状态的放大器10的第三失真补偿特性。
[0118]
如图12所示，第一内部状态、第二内部状态和第三内部状态是不同的状态。与第一计算模型g1‑1相对应的第一内部状态是在放大器10中最少生成idq漂移的状态。第一内部状态对应于内部状态参数α[n]＝1。与第三计算模型g3‑1相对应的第三内部状态是在放大器10中最多生成idq漂移的状态。第三内部状态对应于内部状态参数α[n]＝0。
[0119]
与第二计算模型g2‑1相对应的第二内部状态是第一内部状态与第三内部状态之间的中间内部状态。在图12中，第二内部状态对应于内部状态参数α[n]＝0.5。在第二内部状态下，idq漂移的生成的状态在处于第一内部状态的生成的状态与处于第三内部状态的生成的状态之间。能够通过将与计算模型相对应的内部状态数量增加至三个或更多个来更精确地表达模型。
[0120]
选择器260根据放大器10的内部状态来选择要组合的计算模型g
p
‑1和g
p 1
‑1。更具体地，如图11和图12所示，在0.5(＝β2)<α[n]≤1(＝β1)的情况下(在p＝1的情况下)，选择第一计算模型g1‑1和第二计算模型g2‑1作为要组合的计算模型。在这种情况下，失真补偿模型200具有第一计算模型g1‑1和第二计算模型g2‑1的合成特性，并且该合成特性由图11中的等式(7
‑
1)表示。附加地，用于第一计算模型g1‑1的组合比为α1[n]，而用于第二计算模型g2‑1的组合比为(1
‑
α1[n])。在这里，根据图11中的等式(8
‑
1)来确定α1[n]。
[0121]
由等式(7
‑
1)表示的合成特性能够表示针对处于第一内部状态与第二内部状态之间的任意第一过渡内部状态(0.5<α[n]<1)的放大器10的失真补偿特性。在第二实施例中，与在第一实施例中比更适当地表达了针对处于第一过渡内部状态(0.5<α[n]<1)的放大器10的失真补偿特性。
[0122]
在0(＝β3)≤α[n]≤0.5(＝β2)的情况下(在p＝2的情况下)，选择第二计算模型g2‑1和第三计算模型g3‑1作为要组合的计算模型。在这种情况下，失真补偿模型200具有第二计算模型g2‑1和第三计算模型g3‑1的合成特性，并且该合成特性由图11中的等式(7
‑
2)表示。附加地，用于第二计算模型g2‑1的组合比为α2[n]，而用于第三计算模型g3‑1的组合比为(1
‑
α2[n])。在这里，根据等式(8
‑
2)来确定α2[n]。
[0123]
由等式(7
‑
2)表示的合成特性能够表示针对处于第二内部状态与第三内部状态之间的第二过渡内部状态(0<α[n]<0.5)的放大器10的失真补偿特性。在第二实施例中，与在第一实施例中比能够适当地表达针对处于第二过渡内部状态(0<α[n]<0.5)的放大器10的失真补偿特性。
[0124]
图13图示生成计算模型g1‑1、g2‑1和g3‑1的处理。首先，将输入信号提供给放大器10，并测量输出信号(步骤s21)。
[0125]
在步骤s22中，从提供到放大器10的输入信号电平来计算出内部状态参数α[n]。内部状态参数α[n]由α[n]生成器300基于输入信号u[n]的电平来计算。
[0126]
在步骤s23中，确定当α[n]的值变为1时的时间t1。时间t1是当推测放大器10处于
最少生成idq漂移的第一内部状态时的时间。
[0127]
在步骤s24中，从输入信号和输出信号在从时间t1起的预定过去时间段内的数据标识第一计算模型g1‑1的系数。通过此处理，获得了第一计算模型g1‑1。
[0128]
在步骤s25中，确定当α[n]的值变为0.5时的时间t2。时间t2是当推测放大器10处于作为中间内部状态的第二内部状态时的时间。
[0129]
在步骤s26中，从输入信号和输出信号在从时间t2起的预定过去时间段内的数据标识第二计算模型g2‑1的系数。通过此处理，获得了第二计算模型g2‑1。
[0130]
在步骤s27中，确定当α[n]的值变为0时的时间t3。时间t3是当推测放大器10处于最多生成idq漂移的第三内部状态时的时间。
[0131]
在步骤s28中，从输入信号和输出信号在在从时间t3起的预定过去时间段内的数据标识第三计算模型g3‑1的系数。通过此处理，获得了第三计算模型g3‑1。
[0132]
如图10所示，第二实施例的失真补偿设备20包括生成器301，该生成器从指示内部状态的参数α[n]生成用于确定组合比的参数α
p
[n]。生成器301从生成器300获得α[n]，并输出α
p
[n]。
[0133]
如图14所示，生成器301根据图14中的等式(8)从参数α[n]计算出参数α
p
[n]。生成器301将值在β
p
≥α[n]≥β
p 1
范围内的α[n]归一化到0≤α
p
[n]≤1范围内的值。等式(8)在0.5(＝β2)<α[n]≤1(＝β1)的情况下(在p＝1的情况下)变为图11中的等式(8
‑
1)，而在0(＝β3)≤α[n]≤0.5(＝β2)的情况下(在p＝2的情况下)变为图11中的等式(8
‑
2)。
[0134]
尽管已详细地描述了本发明的实施例，但是应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，能对其做出各种变化、替换和变更。