一种非线性信号的补偿方法、补偿装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于放大信号处理的技术领域，提供了一种非线性信号的补偿方法、补偿装置及终端设备，所述非线性信号的补偿方法包括：将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵；将多项式数据矩阵与多项式数据矩阵对应的共轭矩阵相乘，得到协方差矩阵；将协方差矩阵分解得到目标特征值和目标特征值对应的目标特征向量；根据初始系数向量、反馈信号的数据向量、目标特征值、降维矩阵和近似逆矩阵，计算目标系数；根据目标系数，补偿基带信号，得到补偿后的基带信号。上述方案，可保证目标系数的补偿效果，减少非线性失真效应。在保证补偿效果的情况下，极大降低了计算量，进而提高了处理效率。进而提高了处理效率。进而提高了处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种非线性信号的补偿方法、补偿装置及终端设备


[0001]本专利技术属于放大信号处理的
，尤其涉及一种非线性信号的补偿方法、补偿装置及终端设备。

技术介绍

[0002]功率放大器（Power Amplifier，PA）是无线通信系统中的重要部件，其作用是将低功率信号放大到适当的功率水平以便传输。然而，实际上功率放大器在放大信号时会产生一些非线性失真效应，这会导致输出信号与输入信号之间存在非线性关系，从而影响通信系统的性能。而数字预失真技术是一种用于抑制无线通信系统中的非线性失真的数字信号处理技术。数字预失真技术通过预测和补偿这些非线性失真效应来提高通信系统的传输性能。其基本思想是在发送端对待发送信号进行变换，使其预先经过一个相反的非线性失真，以补偿接收端的非线性失真，从而消除了信号传输过程中的非线性失真效应。
[0003]然而，目前的数字预失真技术存在补偿系数量较大的问题，补偿系数往往在几十个到几百个之间，计算量较大，导致信号处理的效率较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种非线性信号的补偿方法、补偿装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决目前的数字预失真技术存在补偿系数量较大的问题，补偿系数往往在几十个到几百个之间，计算量较大，导致信号处理的效率较低的技术问题。
[0005]本专利技术实施例的第一方面提供了一种非线性信号的补偿方法，所述业务调用方法包括：将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵；将所述多项式数据矩阵与所述多项式数据矩阵对应的共轭矩阵相乘，得到协方差矩阵；将所述协方差矩阵分解得到目标特征值和所述目标特征值对应的目标特征向量；其中，所述目标特征值的数量小于所述协方差矩阵中原始数值的数量；通过所述目标特征向量对所述多项式数据矩阵进行降维处理，得到降维处理后的降维矩阵；根据所述目标特征值，计算所述协方差矩阵对应的近似逆矩阵；获取初始系数向量和反馈信号的数据向量；所述初始系数向量是指预设在补偿滤波器中的补偿系数向量，所述反馈信号是指在功率放大器中从输出端反馈到输入端的信号；根据所述初始系数向量、所述反馈信号的数据向量、所述目标特征值、所述降维矩阵和所述近似逆矩阵，计算目标系数；根据所述目标系数，补偿所述基带信号，得到补偿后的基带信号。
[0006]进一步地，所述将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数
据矩阵的步骤，包括：将所述基带信号输入至如下的记忆多项式模型，得到补偿信号；所述记忆多项式模型为：
[0007]其中，表示所述补偿滤波器中的第kq个补偿系数，表示基带信号中第n
‑
q个采样点，表示所述补偿信号的第n个采样点，K表示功率放大器的非线性阶数，Q表示所述功率放大器的记忆深度；根据所述记忆多项式模型的计算结构和行列维度，将所述补偿信号转化为所述多项式数据矩阵。
[0008]进一步地，所述将所述协方差矩阵分解得到目标特征值和所述目标特征值对应的目标特征向量的步骤，包括：将所述协方差矩阵与所述协方差矩阵的转置矩阵相乘，得到重构矩阵；计算所述协方差矩阵中的每个原始数值与所述重构矩阵之间的欧式距离；将所述协方差矩阵中欧式距离大于阈值的所述原始数值剔除，得到初始矩阵；针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第一主成分，基于数值大小由高至低提取目标预设数量的所述第一主成分，并构建为目标矩阵；将所述目标矩阵进行特征分解，得到多个目标特征值和多个所述目标特征值对应的目标特征向量。
[0009]进一步地，在所述针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第一主成分，基于数值大小由高至低提取目标预设数量的所述第一主成分，并构建为目标矩阵的步骤之前，还包括：步骤A：根据所述初始矩阵中当前数据的数量，设置递增的多个整数数值；步骤B：将所述整数数值作为预设数量，并针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第二主成分；步骤C：针对多个所述整数数值，依次重复执行所述步骤B，得到多组第二主成分；步骤D：计算多组所述第二主成分各自对应的方差，将最小方差对应的所述整数数值作为所述目标预设数量。
[0010]进一步地，所述通过所述目标特征向量对所述多项式数据矩阵进行降维处理，得到降维处理后的降维矩阵的步骤包括：将所述目标特征向量和所述多项式数据矩阵相乘，得到所述降维矩阵。
[0011]进一步地，所述根据所述目标特征值，计算所述协方差矩阵对应的近似逆矩阵的步骤包括：计算所述目标特征值的倒数，得到倒数特征值；将所述倒数特征值与单位矩阵相乘，得到所述协方差矩阵对应的近似逆矩阵。
[0012]进一步地，所述根据所述初始系数向量、所述反馈信号的数据向量、所述目标特征值、所述降维矩阵和所述近似逆矩阵，计算目标系数的步骤包括：
将所述初始系数向量、所述反馈信号的数据向量、所述目标特征值、所述降维矩阵和所述近似逆矩阵代入如下公式一，得到所述目标系数；公式一：=；其中，W
i+1
表示第i+1个所述目标系数，W
i
表示第i个所述初始系数向量，表示权重值，表示所述反馈信号的数据向量，表示所述近似逆矩阵，表示所述目标特征值的倒数，表示所述降维矩阵。
[0013]本专利技术实施例的第二方面提供了一种非线性信号的补偿装置，所述非线性信号的补偿装置包括：输入单元，用于将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵；第一计算单元，用于将所述多项式数据矩阵与所述多项式数据矩阵对应的共轭矩阵相乘，得到协方差矩阵；分解单元，用于将所述协方差矩阵分解得到目标特征值和所述目标特征值对应的目标特征向量；其中，所述目标特征值的数量小于所述协方差矩阵中原始数值的数量；第二计算单元，用于通过所述目标特征向量对所述多项式数据矩阵进行降维处理，得到降维处理后的降维矩阵；第三计算单元，用于根据所述目标特征值，计算所述协方差矩阵对应的近似逆矩阵；获取单元，用于获取初始系数向量和反馈信号的数据向量；所述初始系数向量是指预设在补偿滤波器中的补偿系数向量，所述反馈信号是指在功率放大器中从输出端反馈到输入端的信号；第四计算单元，用于根据所述初始系数向量、所述反馈信号的数据向量、所述目标特征值、所述降维矩阵和所述近似逆矩阵，计算目标系数；补偿单元，用于根据所述目标系数，补偿所述基带信号，得到补偿后的基带信号。
[0014]本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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上述第一方面所述方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。
[0016]本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术通过将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵；将所述多项式数据矩阵与所述多项式数据矩阵对应的共轭矩阵相乘，得到协方差矩阵；将所述协方差矩阵分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非线性信号的补偿方法，其特征在于，所述非线性信号的补偿方法包括：将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵；将所述多项式数据矩阵与所述多项式数据矩阵对应的共轭矩阵相乘，得到协方差矩阵；将所述协方差矩阵分解得到目标特征值和所述目标特征值对应的目标特征向量；其中，所述目标特征值的数量小于所述协方差矩阵中原始数值的数量；通过所述目标特征向量对所述多项式数据矩阵进行降维处理，得到降维处理后的降维矩阵；根据所述目标特征值，计算所述协方差矩阵对应的近似逆矩阵；获取初始系数向量和反馈信号的数据向量；所述初始系数向量是指预设在补偿滤波器中的补偿系数向量，所述反馈信号是指在功率放大器中从输出端反馈到输入端的信号；根据所述初始系数向量、所述反馈信号的数据向量、所述目标特征值、所述降维矩阵和所述近似逆矩阵，计算目标系数；根据所述目标系数，补偿所述基带信号，得到补偿后的基带信号。2.如权利要求1所述的非线性信号的补偿方法，其特征在于，所述将基带信号输入补偿滤波器中的记忆多项式模型，得到多项式数据矩阵的步骤，包括：将所述基带信号输入至如下的记忆多项式模型，得到补偿信号；所述记忆多项式模型为：其中，表示所述补偿滤波器中的第kq个补偿系数，表示基带信号中第n
‑
q个采样点，表示所述补偿信号的第n个采样点，K表示所述功率放大器的非线性阶数，Q表示所述功率放大器的记忆深度；根据所述记忆多项式模型的计算结构和行列维度，将所述补偿信号转化为所述多项式数据矩阵。3.如权利要求1所述的非线性信号的补偿方法，其特征在于，所述将所述协方差矩阵分解得到目标特征值和所述目标特征值对应的目标特征向量的步骤，包括：将所述协方差矩阵与所述协方差矩阵的转置矩阵相乘，得到重构矩阵；计算所述协方差矩阵中的每个原始数值与所述重构矩阵之间的欧式距离；将所述协方差矩阵中欧式距离大于阈值的原始数值剔除，得到初始矩阵；针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第一主成分，基于数值大小由高至低提取目标预设数量的所述第一主成分，并构建为目标矩阵；将所述目标矩阵进行特征分解，得到多个所述目标特征值和多个所述目标特征值对应的目标特征向量。4.如权利要求3所述的非线性信号的补偿方法，其特征在于，在所述针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第一主成分，基于数值大小由高至低提取目标预设数量的所述第一主成分，并构建为目标矩阵的步骤之前，还包括：步骤A：根据所述初始矩阵中当前数据的数量，设置递增的多个整数数值；
步骤B：将所述整数数值作为预设数量，并针对所述初始矩阵进行主成分分析，得到多个第二主成分；步骤C：针对多个所述整数数值，依次重复执行所述步骤B，得到多组第二主成分；步骤D：计算多组所述第二主成分各自对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：何莹，吴永飞，周宇，黄彪，
申请(专利权)人：密卡思深圳电讯有限公司，
类型：发明
国别省市：