多通道发射机、通信设备及失真补偿方法技术

技术编号:43831709 阅读:21 留言:0更新日期:2024-12-31 18:31
本公开提供一种多通道发射机,包括处理模块、包括第一预失真模型的第一预失真模块和包括第二预失真模型的第二预失真模块,第二预失真模型根据第一预失真模型训练生成;第一预失真模型分别对多个通道的输入信号进行第一预失真处理,得到指定通道的第一预失真信号和其他通道的第一预失真信号;第二预失真模型至少对多个通道的输入信号进行第二预失真处理,得到各其他通道的第二预失真信号;处理模块对各其他通道的第二预失真信号和各其他通道的第一预失真信号进行处理,得到各其他通道的第三预失真信号;能够简化多通道发射机的预失真器结构,节省多通道场景下的算力资源,提高预失真补偿的精确度。本公开还提供一种通信设备及失真补偿方法。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及通信,具体涉及一种多通道发射机、通信设备及失真补偿方法


技术介绍

1、在发射机中,功率放大器(power amplifier,pa)为最消耗功率的器件之一。为了节约成本,在实际应用中要尽量提高pa的工作效率,此时pa的线性度将会恶化,使得信号失真加剧。为了同时兼顾pa的效率和线性度,数字预失真(digital predistortion,dpd)技术在pa的前端添加了一个pa行为的逆模型,在信号输入pa之前,预先使信号产生失真行为,从而抵消pa的非线性失真。而随着通信系统的不断发展,大规模mimo(multiple-inmultiple-out,多通道输入输出)技术逐渐成熟,将传统数字预失真模型应用在多通道发射机中遇到了多种问题,比如,由于通道数量的增加导致传统模型的复杂度增加,以及不同通道间的串扰以及不同通道的pa行为的不一致引起传统模型的性能恶化。


技术实现思路

1、本公开提供一种多通道发射机、通信设备及失真补偿方法。

2、第一方面,本公开实施例提供一种多通道发射机,包括第一预失真本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多通道发射机,其特征在于,包括第一预失真模块、第二预失真模块和处理模块,所述第一预失真模块包括第一预失真模型,所述第二预失真模块包括第二预失真模型,所述第二预失真模型根据所述第一预失真模型训练生成;

2.如权利要求1所述的多通道发射机,其特征在于,还包括功放模块,所述功放模块与所述第一预失真模块和所述处理模块相连,且所述功放模块包括多个功率放大器,每个所述功率放大器对应一个通道。

3.如权利要求2所述的多通道发射机,其特征在于,所述第二预失真模型用于,获取各所述其他通道的第三预失真信号,并对各所述其他通道的第三预失真信号和所述多个通道的输入信号进行第二预失...

【技术特征摘要】

1.一种多通道发射机,其特征在于,包括第一预失真模块、第二预失真模块和处理模块,所述第一预失真模块包括第一预失真模型,所述第二预失真模块包括第二预失真模型,所述第二预失真模型根据所述第一预失真模型训练生成;

2.如权利要求1所述的多通道发射机,其特征在于,还包括功放模块,所述功放模块与所述第一预失真模块和所述处理模块相连,且所述功放模块包括多个功率放大器,每个所述功率放大器对应一个通道。

3.如权利要求2所述的多通道发射机,其特征在于,所述第二预失真模型用于,获取各所述其他通道的第三预失真信号,并对各所述其他通道的第三预失真信号和所述多个通道的输入信号进行第二预失真处理,得到各所述其他通道的第二预失真信号。

4.如权利要求3所述的多通道发射机,其特征在于,所述第二预失真模型用于,获取所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位,并对所述多个通道的输入信号、所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位,以及各所述其他通道的第三预失真信号进行第二预失真处理,得到各所述其他通道的第二预失真信号。

5.如权利要求1所述的多通道发射机,其特征在于,所述第二预失真模型用于,获取所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位,并对所述多个通道的输入信号、所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位进行第二预失真处理,得到各所述其他通道的第二预失真信号。

6.如权利要求4或5所述的多通道发射机,其特征在于,所述多个通道的输入信号为当前时刻及之前预设时长内所述多个通道的输入信号;所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位为当前时刻及之前预设时长内所述多个通道的输入信号的幅值和/或相位;所述各所述其他通道的第三预失真信号为当前时刻之前预设时长内各所述其他通道的第三预失真信号。

7.如权利要求1所述的多通道发射机,其特征在于,所述处理模块用于,针对每个所述其他通道,将所述其他通道的第二预失真信号与所述其他通道的第一预失真信号叠加,得到所述其他通道的第三预失真信号。

8.如权利要求1-5、7任一项所述的多通道发射机,其特征在于,所述第一预失真模型为基于volterra级数的模型或神经网络模型;和/或,所述第二预失真模型为基于volterra级数的模型或神经网络模型。<...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴汇波陈文华刘昕方轶圣张作锋宁东方
申请(专利权)人:中兴通讯股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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