増幅回路とこれを有する無線通信装置及びコンピュータプログラム
【課題】 増幅器の非線形特性に安定的に収束させることができる増幅回路を提供する。
【解決手段】 本発明の増幅回路１２ａは、増幅器２２と、この増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を当該増幅器２２の入力信号ｕ（ｔ）に付加して歪補償を行う歪補償部３０と、歪補償部３０が使用する当該増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を所定の推定モデルＡｋに基づいて推定するモデル推定部３２とを備える。このモデル推定部３２は、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部Ｕ’，Ｙ’を今回の推定モデルＡｋ＋１の演算にも使用する。
【解決手段】 本発明の増幅回路１２ａは、増幅器２２と、この増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を当該増幅器２２の入力信号ｕ（ｔ）に付加して歪補償を行う歪補償部３０と、歪補償部３０が使用する当該増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を所定の推定モデルＡｋに基づいて推定するモデル推定部３２とを備える。このモデル推定部３２は、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部Ｕ’，Ｙ’を今回の推定モデルＡｋ＋１の演算にも使用する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、増幅回路とこれを有する無線通信装置及びその増幅回路のコンピュータプログラムに関するものであり、特に、歪み補償が可能な増幅回路等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無線通信装置に用いる増幅器は、高い線形性が要求されることがある。例えば、線形変調信号を増幅する電力増幅器、あるいは線形変調信号の受信機に用いる低雑音増幅器は、スペクトラム特性や信号の歪みに起因する伝送特性の劣化を抑えるために高い線形性が要求される。
しかし、増幅器の入出力特性は、出力信号電圧が増幅器の電源電圧に近い範囲では、入力信号と出力信号との関係が線形とならず、入出力比が飽和する非線形領域となる。
【０００３】
従って、入出力比の線形性を確保するには、増幅器に対して十分に大きな電流・電圧（＝電力）を電源電圧として与え、電源電圧よりも低く線形性の高い動作領域で増幅器を動作させる必要がある。
この結果、線形性を確保できる動作領域は狭くなり、増幅器の使用電力（電源電力）に対する出力電力比（電力効率）が悪くなる。このように、増幅器における線形性の確保と電力効率の確保とはトレードオフの関係にある。
【０００４】
そこで、従来、増幅器の入出力比の線形性を確保しつつ、その電力効率の向上を図るために、非線形領域において生じる歪を補償するための歪補償方式が提案されている。この歪補償方式としては、増幅器の入力信号に対して増幅器の歪特性とは逆の特性を、予め増幅器の入力信号に付加することで、増幅器の出力信号を歪のない或いは少ない状態で得る方式（プリディストーション：Pre-distortion）法がある。
【０００５】
そして、かかる歪補償を行うプリディストータ（Pre-distorter）としては、非特許文献１に示すように、予め補正量をＬＵＴ（Look Up Table）に記憶させておき、増幅器の出力信号と目標出力信号の差異を用いて、その補正量を逐次修正する方式（ＬＵＴ方式）と、増幅器に対する歪み補正量を多項式で近似し、その多項式の係数値を増幅器の出力信号と入力信号とを用いて計算（適応制御）する方式（多項式近似方式）とがある。
【０００６】
【非特許文献１】Lei Ding, “Digital predistortion of power amplifiers for wireless application,” Thesis, Georgia institute of Technology, 2004
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の多項式近似方式のプリディストータでは、増幅器の非線形モデルの係数を決める際に、特定のサンプル時刻に採取された一連の時系列データを用い、増幅器の非線形特性を示す推定モデルを演算するようになっている。
しかし、かかる従来手法では、ある特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて上記推定モデルを演算するようになっているので、その推定結果が、増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に非常に敏感に反応してしまい、その推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束することが非常に難しいという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑み、増幅器の非線形特性に安定的に収束させることができる増幅回路及び無線通信装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の増幅回路（請求項１）は、増幅器と、この増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行う歪補償部と、前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するモデル推定部と、を備えた増幅回路であって、前記モデル推定部は、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用することを特徴とする。
【００１０】
本発明の増幅回路によれば、モデル推定部は、過去の推定モデルの演算に用いた入出力データの一部を今回の推定モデルの演算にも使用するので、特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて推定モデルを演算する場合に比べて、推定結果が増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束させることができる。
【００１１】
本発明の増幅回路において、今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データは、当該過去のすべての入出力データの中からノイズがより少ないと推定とされるデータとして選択されたものであることが好ましい（請求項２）。
この場合、過去の推定結果においてノイズが少なそうな入出力データが今回の推定モデルの演算に利用されることになるので、今回の推定モデルの演算に用いる過去の入出力データを無作為に抽出する場合に比べて、今回の推定モデルの推定精度をより向上させることができる。
【００１２】
一方、本発明の増幅回路において、増幅器の時系列の入出力データから歪特性の推定モデルを逐次推定するようにしているのは、その推定モデルを増幅器の動作に併せてダイナミックに変動させるためである。従って、今回の推定モデルを演算に使用する過去の入出力データの数が余り多いと、今回の推定モデルが過去の推定結果に影響され過ぎて、増幅器の動作に対する追従性が悪くなる。
そこで、今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データの数は、当該過去のすべての入出力データの数の５０％以下に設定することが好ましい（請求項３）。
【００１３】
本発明の増幅回路において、前記モデル推定部は、具体的には、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の歪特性の前記推定モデルを演算する演算部と、この演算部で得られた前記推定モデルを逆行列変換して前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を演算する行列変換部とから構成することができる（請求項４）。
また、前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の逆歪特性の前記推定モデルを直接演算する演算部を備えたものであってもよい（請求項５）。
この後者のモデル推定部の場合、前者のものに比べて、行列変換部が削減された分だけ演算コストや実装コストを削減できるという利点がある。
本発明の無線通信装置（請求項６）は、前記増幅回路を送信信号の増幅又は受信信号の増幅のために備えた無線通信装置であって、当該増幅回路と同様の作用効果を奏するものである。
【００１４】
本発明のコンピュータプログラム（請求項７）は、増幅器をデジタル信号で駆動制御するコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行うステップと、前記増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するステップと、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用するステップとを備えていることを特徴とする。
【００１５】
本発明のコンピュータプログラムによれば、過去の推定モデルの演算に用いた入出力データの一部を今回の推定モデルの演算にも使用するステップを実行するので、特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて推定モデルを演算する場合に比べて、推定結果が増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上の通り、本発明によれば、増幅器の非線形領域における出力信号を歪補償する場合において、その増幅器の非線形特性の推定結果が当該増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのを抑制できるので、増幅器の非線形特性に安定的に収束させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を説明する。
〔無線通信システム〕
図１は、本発明の増幅回路が好適に使用できる無線通信システムの全体構成図である。
図１に示すように、本実施形態の無線通信システムは、無線通信装置としての１つの無線基地局１ａと、同じく無線通信装置としての複数のユーザ端末装置１ｂ，１ｃ，１ｄとを備えている。
【００１８】
これらの無線通信装置１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄは、無線信号を受信するための受信機１１と、無線信号を送信するための送信機１２と、送受信信号の処理を行う処理部１３とを備えている。このうち、受信機１１は線形変調信号を受信するものであり、この受信機は線形変調信号を受信して増幅するために低雑音増幅回路１１ａを有している。また、送信機１２は、線形変調信号を送信するものであり、線形変調信号を増幅する電力増幅回路１２ａを有している。
低雑音増幅回路１１ａと電力増幅回路１２ａの基本的構成は同様であるので、以下においては、電力増幅回路１２ａを例にとって本実施形態の増幅回路を説明する。
【００１９】
〔増幅回路のハードウェア構成〕
図２は、電力増幅回路１２ａのハードウェア構成を示す回路ブロック図である。
図２に示すように、本実施形態の電力増幅回路１２ａは、デジタル信号処理部（ＤＳＰ）２１、ＲＦ電力増幅器（以下、単に増幅器という）２２、エンベロープ（包絡線）増幅器２３などを備えている。
【００２０】
前記増幅器２２は、線形変調信号を増幅するためのものであるが、非線形特性を示す動作領域を有しており、後述の図３のプリディストータ（歪補償部）３０が必要とされる。また、この増幅器２２では、入力信号の変化や増幅器特性のばらつきによって電力効率や歪特性が変化することがある。
【００２１】
デジタル信号処理部２１は、増幅器２２をデジタル信号で駆動制御するプログラマブルなコンピュータ（例えば、ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）よりなり、増幅器２２への入力となる信号（ベースバンド信号）を出力するとともに、増幅器２２の出力（ベースバンド信号）を取得することができる。
デジタル信号処理部２１から増幅器２２の入力端までの間には、ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）２４、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２５、アップコンバータ２６、バンドパスフィルタ２７、ドライバ２８が設けられている。
【００２２】
増幅器２２の出力端からデジタル信号処理部２１までの間には、ダウンコンバータ２９ａ、ローパスフィルタ２９ｂ、ＡＤコンバータ（ＡＤＣ）２９ｃが設けられている。
更に、デジタル信号処理部２１は、増幅器２２に付与する電源電圧を示す信号（デジタル信号）をエンベロープ増幅器２３に対して出力する。デジタル信号処理部２１からエンベロープ増幅器２３の入力端までの間には、ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）２４、ローパスフィルタ２９ｄが設けられている。
【００２３】
〔デジタル信号処理部による増幅器の制御〕
図３は、デジタル信号処理部２１のうち、増幅器２２の駆動制御に関する部分を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、デジタル信号処理部２１は、増幅器２２に与える入力信号の歪補償を行うプリディストータ（歪補償部）３０と、増幅器２２に与える電源変調電圧（ドレイン電圧）を決定する電源変調部３１と、プリディストータ３０が使用する増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を推定するモデル推定部３２とを備えている。
【００２４】
プリディストータ３０は、歪補償前のベースバンド信号である入力信号ｘ（ｔ）に増幅器２２の歪特性に応じた歪補償処理を施して、歪補償後のベースバンド信号である出力信号ｕ（ｔ）（増幅器２２の入力信号）を得るためものである。
この歪補償は、増幅器２２の非線形の歪特性Ａとは逆の逆歪特性Ａ-1を、予め信号ｘ（ｔ）に付加することによって行われる。かかる歪補償が施されたプリディストータ３０の出力信号ｕ（ｔ）を入力信号として増幅器２２に与えることで、増幅器２２からは歪みのない或いは少ない出力信号ｙ（ｔ）が得られる。
【００２５】
一方、電源変調部３１は、増幅器２２の入力信号ｕ（ｎ）のエンベロープ（包絡線）に応じて、増幅器２２に与える電源電圧ｖ（ｔ）を変化させる。すなわち、電源変調部３１は、入力信号ｕ（ｔ）（のエンベロープ）が小さければ、電源電圧ｖ（ｔ）も小さくし、入力信号ｕ（ｔ）（のエンベロープ）が大きければ、電源電圧ｖ（ｔ）も大きくして、入力信号ｕ（ｔ）の変化に沿った電源変調電圧ｖ（ｔ）を決定する。
このように、電源変調部３１が、入力信号ｕ（ｔ）に応じて電源変調電圧ｖ（ｔ）を決定することで、増幅器２の電力効率を向上させることができる。
【００２６】
〔モデル推定部の構成とその演算処理〕
図４は、デジタル信号処理部２１のモデル推定部３２の機能ブロック図である。
図４に示すように、モデル推定部３２は、増幅器２２に対する入出力データからその歪特性Ａの推定モデルを演算する演算部３３と、この演算部３３で得られた歪特性の推定モデルＡを逆行列変換してプリディストータ３０が使用する逆歪特性Ａ-1を演算する行列変換部３４と、歪特性Ａの推定モデルの演算結果とこれに用いた変数を一時的に記憶する記憶部３５とを備えている。
【００２７】
以下、上記モデル推定部３２の演算部３３が行う歪特性Ａの演算処理を説明する。
まず、図４に示すように、ある時刻ｔにおける増幅器２２の入力信号をｕ（ｔ）とし、その時刻ｔにおけるｕ（ｔ）に対応する増幅器２２の出力信号をｙ（ｔ）とする。
また、時刻ｔから所定期間の間にＮ個のバースト状のデータ列が増幅器２２に入出力されているものとし、その所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎにおけるそのバースト状の入力データ列Ｕ（ｔ）と出力データ列Ｙ（ｔ）を、それぞれ次のように定義する。
【００２８】
○ 所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎでの入力データ列
Ｕ（ｔ）＝〔ｕ(t+1),ｕ(t+2),……,ｕ(t+N)〕
○ 所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎでの出力データ列
Ｙ（ｔ）＝〔ｕ(t+1),ｕ(t+2),……,ｕ(t+N)〕
【００２９】
ここで、増幅器２２の非線形特性を、ベクトルＡとベクトルｆとを用いて、次の式（１）で表すものとする。式（１）において、ベクトルｆは、ｘ(t)の複素べき級数と、その１階微分及びその２階微分とを並べたものであり、ベクトルＡは、その複素べき級数の複素係数ベクトルである。
【数１】
【００３０】
従って、上記式（１）を前記データ列に当てはめると、所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎの入出力データの関係式として、次の行列式（２）が得られる。
【数２】
【００３１】
そして、モデル推定部３２の演算部３３は、ｔ＝ｔｋで始まるフレームについて、次の式（３）で定義される推定誤差｜ｅtk｜2を演算し、この推定誤差が最小値となるようにＡｋを演算する。具体的には、｜ｅtk｜2＝ε（十分小さい値）となるＡｋを演算する。
【数３】
【００３２】
ところで、従来では、ある特定のサンプル時刻ｔｋに採取した入出力データＵtk，Ｙtkのみに基づいて、増幅器２２の非線形特性Ａを示す推定モデルＡｋを演算しているので、推定モデルＡｋの演算結果が増幅器２２の出力信号に含まれるノイズ特性の影響を受けやすく、推定モデルＡｋの演算結果が収束しないことがある。
そこで、本実施形態では、演算部３３は、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部を、それ以降の推定モデルＡｋ＋１の演算にも使用する繰り越し処理を行う。
【００３３】
〔繰り越し処理のアルゴリズム〕
すなわち、モデル推定部３２の演算部３３は、ある特定の演算時刻ｔｋにおいて、｜ｅtk｜2＝εとなるＡｋを演算したあと、それ以降の演算時刻ｔｋ＋１において｜ｅtk+1｜2＝εとなるＡｋ＋１を演算するに当たり、次のステップＳ１〜Ｓ５に従った繰り越し処理を行う。
【００３４】
（ステップＳ１）
演算時刻ｔｋで用いた｜ｅtk｜の中から、小さい順にｐ個のものを選ぶ。ただし、ｐは入出力データ列の数Ｎの５０％以下の数とする。
（ステップＳ２）
ステップＳ１又は下記ステップＳ４で選択した、値が小さいｐ個のｅｉを与えるＹｉとＵｉの組をｐ組選び、これを記憶部３５に記憶させる。なお、選択されたＵｉとＹｉのベクトルをＹ’とＵ’と記述する。
【００３５】
（ステップＳ３）
時刻ｔｋ＋１における推定モデルＡｋ＋１の更新に際して、ｅtk+1を次の式（４）のように定義して、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部であるｐ組のＵｉ，Ｙｉを付加し、｜ｅtk+1｜2＝εを満たすＡｋ＋１を演算する。
ｅtk+1＝〔Ｙtk+1，Ｙ’〕−Ａｋ＋１・〔Ｕtk+1，Ｕ’〕 ……（４）
（ステップＳ４）
【００３６】
｜ｅtk+1｜の中から、小さい順にｐ個のものを選ぶ。ただし、ｐは入出力データ列の数Ｎの５０％以下の数とする。
（ステップＳ５）
ｋ→ｋ＋１にインクリメントして、ステップＳ２に戻る。
【００３７】
〔繰り越し処理による効果〕
このように、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、モデル推定部３２が、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkのうちの一部のデータ Ｕ’，Ｙ’を使用して、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算を行う。
従って、特定のサンプル時刻ｔｋ＋１に採取した入出力データＵtk，Ｙtkのみに基づいて推定モデルＡｋ＋１を演算する場合に比べて、推定結果が増幅器２２の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、その推定結果を増幅器２２の真の非線形特性Ａに向かって安定的に収束させることができる。
【００３８】
また、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に使用する過去の入出力データＵ’，Ｙ’は、推定誤差｜ｅ｜が小さいものが選択されており（ステップＳ２）、過去のすべての入出力データＵtk，Ｙtkの中からノイズがより少ないと推定とされるデータＵ’，Ｙ’だけを次の演算に繰り越しているので、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に用いる過去の入出力データを無作為に抽出する場合に比べて、今回の推定モデルＡｋ＋１の推定精度をより向上させることができる。
【００３９】
更に、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に使用する過去の入出力データＵ’，Ｙ’の数ｐが、当該過去のすべての入出力データＵtk，Ｙtkの数Ｎの５０％以下に設定されているので、今回の推定モデルＡｋ＋１が過去の推定結果に影響され過ぎて、増幅器２２の動作に対する追従性が悪化するのを防止することができる。
【００４０】
〔ベクトル定義式の変形例〕
上記実施形態では、前記式（１）のベクトルｆを、ｘ(t)の複素べき級数と、その１階微分及びその２階微分とを並べたものであるとして定義したが、このベクトルｆは、より広義には、次の式（５）のように定義することができる。
【数４】
【００４１】
上記式（５）から明らかな通り、この場合のベクトルｆは、ｘ（ｔ）の複素べき級数で表現される直交多項式を基底とした級数と、その１階微分及び２階微分とを並べたものとして定義されている。
【００４２】
〔モデル推定部の変形例〕
図５は、モデル推定部３２の変形例を示す機能ブロック図である。
図５に示すように、この変形例に係るモデル推定部３２は、増幅器２２に対する入出力データからその逆歪特性Ａ-1の推定モデルを演算する演算部３６と、逆歪特性Ａ-1の推定モデルの演算結果とこれに用いた変数を一時的に記憶する記憶部３７とを備えている。
すなわち、図５のモデル推定部３２では、演算部３６が、増幅器２２の歪特性Ａではなく、その逆歪特性Ａ-1を直接演算するようになっているので、図４に示す行列変換部３４が設けられていない。
【００４３】
このため、上記変形例に係るモデル推定部３２の場合には、図４に示すモデル推定部３２と比較して、行列変換部３４が削減された分だけ演算コストや実装コストを削減できるという利点がある。
そして、上記変形例に係るモデル推定部３２の場合、増幅器２２の非線形特性は、ベクトルＡinv とベクトルｆとを用いて、次の式（６）で表すことができる。
ｕ（ｔ）＝ Ａinv ＊ｆ（ｙ（ｔ）） ……（６）
【００４４】
もっとも、関数の基底ベクトルがｆ（ｘ（ｔ））とｆ（ｙ（ｔ））とで相違するため、式（６）におけるベクトルＡinv は増幅器２２の逆歪特性Ａ-1と同値にはならない。
しかし、増幅器２２の動作を非線形関数で表現するという観点からすると、前記式（１）で得られたベクトルＡを逆行列変換して逆歪特性とする解法と、上記式（６）から直接的に演算したベクトルＡinv を逆歪特性とする解法とは原理的に同じであり、いずれの解法を用いても歪補償に関する効果は同等である。
【００４５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
本発明の技術的範囲は冒頭の特許請求の範囲によって示され、その構成と均等なものは本発明の対象に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】無線通信システムの全体構成図である。
【図２】増幅回路のハードウェア構成を示す回路ブロック図である。
【図３】増幅回路の機能ブロック図である。
【図４】モデル推定部の機能ブロック図である。
【図５】モデル推定部の変形例を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００４７】
１ａ：無線基地局 １ｂ〜１ｄ：端末装置
１１：受信機 １１ａ：低雑音増幅回路 １２：送信機 １２ａ：電力増幅回路
１３：処理部
２１：デジタル信号処理部 ２２：ＲＦ電力増幅器 ２３：エンベロープ僧服器
２４：ＤＡコンバータ ２５：ローパスフィルタ ２６：アップコンバータ
２７：バンドパスフィルタ ２８：ドライバ ２９ａ：ダウンコンバータ
２９ｂ：ローパスフィルタ ２９ｃ：ＡＤコンバータ
３０ 歪補償部（プリディストータ） ３１：電源変調部 ３２：モデル推定部
３３：演算部 ３４：行列変換部 ３５：記憶部 ３６：演算部 ３７：記憶部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、増幅回路とこれを有する無線通信装置及びその増幅回路のコンピュータプログラムに関するものであり、特に、歪み補償が可能な増幅回路等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無線通信装置に用いる増幅器は、高い線形性が要求されることがある。例えば、線形変調信号を増幅する電力増幅器、あるいは線形変調信号の受信機に用いる低雑音増幅器は、スペクトラム特性や信号の歪みに起因する伝送特性の劣化を抑えるために高い線形性が要求される。
しかし、増幅器の入出力特性は、出力信号電圧が増幅器の電源電圧に近い範囲では、入力信号と出力信号との関係が線形とならず、入出力比が飽和する非線形領域となる。
【０００３】
従って、入出力比の線形性を確保するには、増幅器に対して十分に大きな電流・電圧（＝電力）を電源電圧として与え、電源電圧よりも低く線形性の高い動作領域で増幅器を動作させる必要がある。
この結果、線形性を確保できる動作領域は狭くなり、増幅器の使用電力（電源電力）に対する出力電力比（電力効率）が悪くなる。このように、増幅器における線形性の確保と電力効率の確保とはトレードオフの関係にある。
【０００４】
そこで、従来、増幅器の入出力比の線形性を確保しつつ、その電力効率の向上を図るために、非線形領域において生じる歪を補償するための歪補償方式が提案されている。この歪補償方式としては、増幅器の入力信号に対して増幅器の歪特性とは逆の特性を、予め増幅器の入力信号に付加することで、増幅器の出力信号を歪のない或いは少ない状態で得る方式（プリディストーション：Pre-distortion）法がある。
【０００５】
そして、かかる歪補償を行うプリディストータ（Pre-distorter）としては、非特許文献１に示すように、予め補正量をＬＵＴ（Look Up Table）に記憶させておき、増幅器の出力信号と目標出力信号の差異を用いて、その補正量を逐次修正する方式（ＬＵＴ方式）と、増幅器に対する歪み補正量を多項式で近似し、その多項式の係数値を増幅器の出力信号と入力信号とを用いて計算（適応制御）する方式（多項式近似方式）とがある。
【０００６】
【非特許文献１】Lei Ding, “Digital predistortion of power amplifiers for wireless application,” Thesis, Georgia institute of Technology, 2004
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の多項式近似方式のプリディストータでは、増幅器の非線形モデルの係数を決める際に、特定のサンプル時刻に採取された一連の時系列データを用い、増幅器の非線形特性を示す推定モデルを演算するようになっている。
しかし、かかる従来手法では、ある特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて上記推定モデルを演算するようになっているので、その推定結果が、増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に非常に敏感に反応してしまい、その推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束することが非常に難しいという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑み、増幅器の非線形特性に安定的に収束させることができる増幅回路及び無線通信装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の増幅回路（請求項１）は、増幅器と、この増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行う歪補償部と、前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するモデル推定部と、を備えた増幅回路であって、前記モデル推定部は、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用することを特徴とする。
【００１０】
本発明の増幅回路によれば、モデル推定部は、過去の推定モデルの演算に用いた入出力データの一部を今回の推定モデルの演算にも使用するので、特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて推定モデルを演算する場合に比べて、推定結果が増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束させることができる。
【００１１】
本発明の増幅回路において、今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データは、当該過去のすべての入出力データの中からノイズがより少ないと推定とされるデータとして選択されたものであることが好ましい（請求項２）。
この場合、過去の推定結果においてノイズが少なそうな入出力データが今回の推定モデルの演算に利用されることになるので、今回の推定モデルの演算に用いる過去の入出力データを無作為に抽出する場合に比べて、今回の推定モデルの推定精度をより向上させることができる。
【００１２】
一方、本発明の増幅回路において、増幅器の時系列の入出力データから歪特性の推定モデルを逐次推定するようにしているのは、その推定モデルを増幅器の動作に併せてダイナミックに変動させるためである。従って、今回の推定モデルを演算に使用する過去の入出力データの数が余り多いと、今回の推定モデルが過去の推定結果に影響され過ぎて、増幅器の動作に対する追従性が悪くなる。
そこで、今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データの数は、当該過去のすべての入出力データの数の５０％以下に設定することが好ましい（請求項３）。
【００１３】
本発明の増幅回路において、前記モデル推定部は、具体的には、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の歪特性の前記推定モデルを演算する演算部と、この演算部で得られた前記推定モデルを逆行列変換して前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を演算する行列変換部とから構成することができる（請求項４）。
また、前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の逆歪特性の前記推定モデルを直接演算する演算部を備えたものであってもよい（請求項５）。
この後者のモデル推定部の場合、前者のものに比べて、行列変換部が削減された分だけ演算コストや実装コストを削減できるという利点がある。
本発明の無線通信装置（請求項６）は、前記増幅回路を送信信号の増幅又は受信信号の増幅のために備えた無線通信装置であって、当該増幅回路と同様の作用効果を奏するものである。
【００１４】
本発明のコンピュータプログラム（請求項７）は、増幅器をデジタル信号で駆動制御するコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行うステップと、前記増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するステップと、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用するステップとを備えていることを特徴とする。
【００１５】
本発明のコンピュータプログラムによれば、過去の推定モデルの演算に用いた入出力データの一部を今回の推定モデルの演算にも使用するステップを実行するので、特定のサンプル時刻に採取した入出力データのみに基づいて推定モデルを演算する場合に比べて、推定結果が増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、推定結果を増幅器の真の非線形特性に向かって安定的に収束させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上の通り、本発明によれば、増幅器の非線形領域における出力信号を歪補償する場合において、その増幅器の非線形特性の推定結果が当該増幅器の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのを抑制できるので、増幅器の非線形特性に安定的に収束させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を説明する。
〔無線通信システム〕
図１は、本発明の増幅回路が好適に使用できる無線通信システムの全体構成図である。
図１に示すように、本実施形態の無線通信システムは、無線通信装置としての１つの無線基地局１ａと、同じく無線通信装置としての複数のユーザ端末装置１ｂ，１ｃ，１ｄとを備えている。
【００１８】
これらの無線通信装置１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄは、無線信号を受信するための受信機１１と、無線信号を送信するための送信機１２と、送受信信号の処理を行う処理部１３とを備えている。このうち、受信機１１は線形変調信号を受信するものであり、この受信機は線形変調信号を受信して増幅するために低雑音増幅回路１１ａを有している。また、送信機１２は、線形変調信号を送信するものであり、線形変調信号を増幅する電力増幅回路１２ａを有している。
低雑音増幅回路１１ａと電力増幅回路１２ａの基本的構成は同様であるので、以下においては、電力増幅回路１２ａを例にとって本実施形態の増幅回路を説明する。
【００１９】
〔増幅回路のハードウェア構成〕
図２は、電力増幅回路１２ａのハードウェア構成を示す回路ブロック図である。
図２に示すように、本実施形態の電力増幅回路１２ａは、デジタル信号処理部（ＤＳＰ）２１、ＲＦ電力増幅器（以下、単に増幅器という）２２、エンベロープ（包絡線）増幅器２３などを備えている。
【００２０】
前記増幅器２２は、線形変調信号を増幅するためのものであるが、非線形特性を示す動作領域を有しており、後述の図３のプリディストータ（歪補償部）３０が必要とされる。また、この増幅器２２では、入力信号の変化や増幅器特性のばらつきによって電力効率や歪特性が変化することがある。
【００２１】
デジタル信号処理部２１は、増幅器２２をデジタル信号で駆動制御するプログラマブルなコンピュータ（例えば、ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）よりなり、増幅器２２への入力となる信号（ベースバンド信号）を出力するとともに、増幅器２２の出力（ベースバンド信号）を取得することができる。
デジタル信号処理部２１から増幅器２２の入力端までの間には、ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）２４、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２５、アップコンバータ２６、バンドパスフィルタ２７、ドライバ２８が設けられている。
【００２２】
増幅器２２の出力端からデジタル信号処理部２１までの間には、ダウンコンバータ２９ａ、ローパスフィルタ２９ｂ、ＡＤコンバータ（ＡＤＣ）２９ｃが設けられている。
更に、デジタル信号処理部２１は、増幅器２２に付与する電源電圧を示す信号（デジタル信号）をエンベロープ増幅器２３に対して出力する。デジタル信号処理部２１からエンベロープ増幅器２３の入力端までの間には、ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）２４、ローパスフィルタ２９ｄが設けられている。
【００２３】
〔デジタル信号処理部による増幅器の制御〕
図３は、デジタル信号処理部２１のうち、増幅器２２の駆動制御に関する部分を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、デジタル信号処理部２１は、増幅器２２に与える入力信号の歪補償を行うプリディストータ（歪補償部）３０と、増幅器２２に与える電源変調電圧（ドレイン電圧）を決定する電源変調部３１と、プリディストータ３０が使用する増幅器２２の逆歪特性Ａ-1を推定するモデル推定部３２とを備えている。
【００２４】
プリディストータ３０は、歪補償前のベースバンド信号である入力信号ｘ（ｔ）に増幅器２２の歪特性に応じた歪補償処理を施して、歪補償後のベースバンド信号である出力信号ｕ（ｔ）（増幅器２２の入力信号）を得るためものである。
この歪補償は、増幅器２２の非線形の歪特性Ａとは逆の逆歪特性Ａ-1を、予め信号ｘ（ｔ）に付加することによって行われる。かかる歪補償が施されたプリディストータ３０の出力信号ｕ（ｔ）を入力信号として増幅器２２に与えることで、増幅器２２からは歪みのない或いは少ない出力信号ｙ（ｔ）が得られる。
【００２５】
一方、電源変調部３１は、増幅器２２の入力信号ｕ（ｎ）のエンベロープ（包絡線）に応じて、増幅器２２に与える電源電圧ｖ（ｔ）を変化させる。すなわち、電源変調部３１は、入力信号ｕ（ｔ）（のエンベロープ）が小さければ、電源電圧ｖ（ｔ）も小さくし、入力信号ｕ（ｔ）（のエンベロープ）が大きければ、電源電圧ｖ（ｔ）も大きくして、入力信号ｕ（ｔ）の変化に沿った電源変調電圧ｖ（ｔ）を決定する。
このように、電源変調部３１が、入力信号ｕ（ｔ）に応じて電源変調電圧ｖ（ｔ）を決定することで、増幅器２の電力効率を向上させることができる。
【００２６】
〔モデル推定部の構成とその演算処理〕
図４は、デジタル信号処理部２１のモデル推定部３２の機能ブロック図である。
図４に示すように、モデル推定部３２は、増幅器２２に対する入出力データからその歪特性Ａの推定モデルを演算する演算部３３と、この演算部３３で得られた歪特性の推定モデルＡを逆行列変換してプリディストータ３０が使用する逆歪特性Ａ-1を演算する行列変換部３４と、歪特性Ａの推定モデルの演算結果とこれに用いた変数を一時的に記憶する記憶部３５とを備えている。
【００２７】
以下、上記モデル推定部３２の演算部３３が行う歪特性Ａの演算処理を説明する。
まず、図４に示すように、ある時刻ｔにおける増幅器２２の入力信号をｕ（ｔ）とし、その時刻ｔにおけるｕ（ｔ）に対応する増幅器２２の出力信号をｙ（ｔ）とする。
また、時刻ｔから所定期間の間にＮ個のバースト状のデータ列が増幅器２２に入出力されているものとし、その所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎにおけるそのバースト状の入力データ列Ｕ（ｔ）と出力データ列Ｙ（ｔ）を、それぞれ次のように定義する。
【００２８】
○ 所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎでの入力データ列
Ｕ（ｔ）＝〔ｕ(t+1),ｕ(t+2),……,ｕ(t+N)〕
○ 所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎでの出力データ列
Ｙ（ｔ）＝〔ｕ(t+1),ｕ(t+2),……,ｕ(t+N)〕
【００２９】
ここで、増幅器２２の非線形特性を、ベクトルＡとベクトルｆとを用いて、次の式（１）で表すものとする。式（１）において、ベクトルｆは、ｘ(t)の複素べき級数と、その１階微分及びその２階微分とを並べたものであり、ベクトルＡは、その複素べき級数の複素係数ベクトルである。
【数１】
【００３０】
従って、上記式（１）を前記データ列に当てはめると、所定期間ｔ＋１〜ｔ＋Ｎの入出力データの関係式として、次の行列式（２）が得られる。
【数２】
【００３１】
そして、モデル推定部３２の演算部３３は、ｔ＝ｔｋで始まるフレームについて、次の式（３）で定義される推定誤差｜ｅtk｜2を演算し、この推定誤差が最小値となるようにＡｋを演算する。具体的には、｜ｅtk｜2＝ε（十分小さい値）となるＡｋを演算する。
【数３】
【００３２】
ところで、従来では、ある特定のサンプル時刻ｔｋに採取した入出力データＵtk，Ｙtkのみに基づいて、増幅器２２の非線形特性Ａを示す推定モデルＡｋを演算しているので、推定モデルＡｋの演算結果が増幅器２２の出力信号に含まれるノイズ特性の影響を受けやすく、推定モデルＡｋの演算結果が収束しないことがある。
そこで、本実施形態では、演算部３３は、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部を、それ以降の推定モデルＡｋ＋１の演算にも使用する繰り越し処理を行う。
【００３３】
〔繰り越し処理のアルゴリズム〕
すなわち、モデル推定部３２の演算部３３は、ある特定の演算時刻ｔｋにおいて、｜ｅtk｜2＝εとなるＡｋを演算したあと、それ以降の演算時刻ｔｋ＋１において｜ｅtk+1｜2＝εとなるＡｋ＋１を演算するに当たり、次のステップＳ１〜Ｓ５に従った繰り越し処理を行う。
【００３４】
（ステップＳ１）
演算時刻ｔｋで用いた｜ｅtk｜の中から、小さい順にｐ個のものを選ぶ。ただし、ｐは入出力データ列の数Ｎの５０％以下の数とする。
（ステップＳ２）
ステップＳ１又は下記ステップＳ４で選択した、値が小さいｐ個のｅｉを与えるＹｉとＵｉの組をｐ組選び、これを記憶部３５に記憶させる。なお、選択されたＵｉとＹｉのベクトルをＹ’とＵ’と記述する。
【００３５】
（ステップＳ３）
時刻ｔｋ＋１における推定モデルＡｋ＋１の更新に際して、ｅtk+1を次の式（４）のように定義して、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkの一部であるｐ組のＵｉ，Ｙｉを付加し、｜ｅtk+1｜2＝εを満たすＡｋ＋１を演算する。
ｅtk+1＝〔Ｙtk+1，Ｙ’〕−Ａｋ＋１・〔Ｕtk+1，Ｕ’〕 ……（４）
（ステップＳ４）
【００３６】
｜ｅtk+1｜の中から、小さい順にｐ個のものを選ぶ。ただし、ｐは入出力データ列の数Ｎの５０％以下の数とする。
（ステップＳ５）
ｋ→ｋ＋１にインクリメントして、ステップＳ２に戻る。
【００３７】
〔繰り越し処理による効果〕
このように、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、モデル推定部３２が、過去の推定モデルＡｋの演算に用いた入出力データＵtk，Ｙtkのうちの一部のデータ Ｕ’，Ｙ’を使用して、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算を行う。
従って、特定のサンプル時刻ｔｋ＋１に採取した入出力データＵtk，Ｙtkのみに基づいて推定モデルＡｋ＋１を演算する場合に比べて、推定結果が増幅器２２の出力信号に含まれるノイズ特性に敏感に反応するのが抑制され、その推定結果を増幅器２２の真の非線形特性Ａに向かって安定的に収束させることができる。
【００３８】
また、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に使用する過去の入出力データＵ’，Ｙ’は、推定誤差｜ｅ｜が小さいものが選択されており（ステップＳ２）、過去のすべての入出力データＵtk，Ｙtkの中からノイズがより少ないと推定とされるデータＵ’，Ｙ’だけを次の演算に繰り越しているので、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に用いる過去の入出力データを無作為に抽出する場合に比べて、今回の推定モデルＡｋ＋１の推定精度をより向上させることができる。
【００３９】
更に、本実施形態の増幅回路１２ａによれば、今回の推定モデルＡｋ＋１の演算に使用する過去の入出力データＵ’，Ｙ’の数ｐが、当該過去のすべての入出力データＵtk，Ｙtkの数Ｎの５０％以下に設定されているので、今回の推定モデルＡｋ＋１が過去の推定結果に影響され過ぎて、増幅器２２の動作に対する追従性が悪化するのを防止することができる。
【００４０】
〔ベクトル定義式の変形例〕
上記実施形態では、前記式（１）のベクトルｆを、ｘ(t)の複素べき級数と、その１階微分及びその２階微分とを並べたものであるとして定義したが、このベクトルｆは、より広義には、次の式（５）のように定義することができる。
【数４】
【００４１】
上記式（５）から明らかな通り、この場合のベクトルｆは、ｘ（ｔ）の複素べき級数で表現される直交多項式を基底とした級数と、その１階微分及び２階微分とを並べたものとして定義されている。
【００４２】
〔モデル推定部の変形例〕
図５は、モデル推定部３２の変形例を示す機能ブロック図である。
図５に示すように、この変形例に係るモデル推定部３２は、増幅器２２に対する入出力データからその逆歪特性Ａ-1の推定モデルを演算する演算部３６と、逆歪特性Ａ-1の推定モデルの演算結果とこれに用いた変数を一時的に記憶する記憶部３７とを備えている。
すなわち、図５のモデル推定部３２では、演算部３６が、増幅器２２の歪特性Ａではなく、その逆歪特性Ａ-1を直接演算するようになっているので、図４に示す行列変換部３４が設けられていない。
【００４３】
このため、上記変形例に係るモデル推定部３２の場合には、図４に示すモデル推定部３２と比較して、行列変換部３４が削減された分だけ演算コストや実装コストを削減できるという利点がある。
そして、上記変形例に係るモデル推定部３２の場合、増幅器２２の非線形特性は、ベクトルＡinv とベクトルｆとを用いて、次の式（６）で表すことができる。
ｕ（ｔ）＝ Ａinv ＊ｆ（ｙ（ｔ）） ……（６）
【００４４】
もっとも、関数の基底ベクトルがｆ（ｘ（ｔ））とｆ（ｙ（ｔ））とで相違するため、式（６）におけるベクトルＡinv は増幅器２２の逆歪特性Ａ-1と同値にはならない。
しかし、増幅器２２の動作を非線形関数で表現するという観点からすると、前記式（１）で得られたベクトルＡを逆行列変換して逆歪特性とする解法と、上記式（６）から直接的に演算したベクトルＡinv を逆歪特性とする解法とは原理的に同じであり、いずれの解法を用いても歪補償に関する効果は同等である。
【００４５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
本発明の技術的範囲は冒頭の特許請求の範囲によって示され、その構成と均等なものは本発明の対象に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】無線通信システムの全体構成図である。
【図２】増幅回路のハードウェア構成を示す回路ブロック図である。
【図３】増幅回路の機能ブロック図である。
【図４】モデル推定部の機能ブロック図である。
【図５】モデル推定部の変形例を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００４７】
１ａ：無線基地局 １ｂ〜１ｄ：端末装置
１１：受信機 １１ａ：低雑音増幅回路 １２：送信機 １２ａ：電力増幅回路
１３：処理部
２１：デジタル信号処理部 ２２：ＲＦ電力増幅器 ２３：エンベロープ僧服器
２４：ＤＡコンバータ ２５：ローパスフィルタ ２６：アップコンバータ
２７：バンドパスフィルタ ２８：ドライバ ２９ａ：ダウンコンバータ
２９ｂ：ローパスフィルタ ２９ｃ：ＡＤコンバータ
３０ 歪補償部（プリディストータ） ３１：電源変調部 ３２：モデル推定部
３３：演算部 ３４：行列変換部 ３５：記憶部 ３６：演算部 ３７：記憶部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
増幅器と、この増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行う歪補償部と、前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するモデル推定部と、を備えた増幅回路であって、
前記モデル推定部は、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用することを特徴とする増幅回路。
【請求項２】
今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データは、当該過去のすべての入出力データの中からノイズがより少ないと推定とされるデータとして選択されたものである請求項１記載の増幅回路。
【請求項３】
今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データの数は、当該過去のすべての入出力データの数の５０％以下である請求項１又は２に記載の増幅回路。
【請求項４】
前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の歪特性の前記推定モデルを演算する演算部と、この演算部で得られた前記推定モデルを逆行列変換して前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を演算する行列変換部とを備えている請求項１〜３のいずれか１項に記載の増幅回路。
【請求項５】
前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の逆歪特性の前記推定モデルを直接演算する演算部を備えている請求項１〜３のいずれか１項に記載の増幅回路。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の前記増幅回路を送信信号の増幅又は受信信号の増幅のために備えている無線通信装置。
【請求項７】
増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行うステップと、
前記増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するステップと、
過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用するステップとを、
前記増幅器をデジタル信号で駆動制御するコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
増幅器と、この増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行う歪補償部と、前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するモデル推定部と、を備えた増幅回路であって、
前記モデル推定部は、過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用することを特徴とする増幅回路。
【請求項２】
今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データは、当該過去のすべての入出力データの中からノイズがより少ないと推定とされるデータとして選択されたものである請求項１記載の増幅回路。
【請求項３】
今回の前記推定モデルの演算に使用する過去の入出力データの数は、当該過去のすべての入出力データの数の５０％以下である請求項１又は２に記載の増幅回路。
【請求項４】
前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の歪特性の前記推定モデルを演算する演算部と、この演算部で得られた前記推定モデルを逆行列変換して前記歪補償部が使用する当該増幅器の逆歪特性を演算する行列変換部とを備えている請求項１〜３のいずれか１項に記載の増幅回路。
【請求項５】
前記モデル推定部は、前記増幅器に対する入出力データから当該増幅器の逆歪特性の前記推定モデルを直接演算する演算部を備えている請求項１〜３のいずれか１項に記載の増幅回路。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の前記増幅回路を送信信号の増幅又は受信信号の増幅のために備えている無線通信装置。
【請求項７】
増幅器の逆歪特性を当該増幅器の入力信号に付加して歪補償を行うステップと、
前記増幅器の逆歪特性を所定の推定モデルに基づいて推定するステップと、
過去の前記推定モデルの演算に用いた前記入出力データの一部を今回の前記推定モデルの演算にも使用するステップとを、
前記増幅器をデジタル信号で駆動制御するコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００９−１９４４３２（Ｐ２００９−１９４４３２Ａ）
【公開日】平成２１年８月２７日（２００９．８．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３０２９６（Ｐ２００８−３０２９６）
【出願日】平成２０年２月１２日（２００８．２．１２）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年８月２７日（２００９．８．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年２月１２日（２００８．２．１２）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
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