用于减轻同相与正交失配的方法和装置与流程

用于减轻同相与正交失配的方法和装置
1.本技术基于并要求于2020年5月15日在美国专利商标局提交的美国临时专利申请no.63/025,983以及于2020年12月10日在美国专利商标局提交的美国非临时专利申请no.17/117,683的优先权。以上两个申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
2.本公开总体上涉及通信系统或装置。具体地，本公开涉及用于提高可能表现出同相(i)与正交(q)失配的通信系统或装置的性能的系统和方法。i与q失配在本文中可被称为“iqmm”。


背景技术：

3.正交发射器(tx)或接收器(rx)的i分支和q分支之间的不平衡可能在上变频或下变频之后在特定频率之间产生干扰。iqmm可由i路径和q路径的非理想特性引起，并且可能通过降低有效信干比而降低tx性能或rx性能。因此，针对正交收发器的tx和/或rx的iqmm的补偿会是有帮助的。


技术实现要素：

4.根据一些实施例，一种针对同相(i)与正交(q)失配补偿器(mc)的至少一个iqmc参数优化至少一个iqmc参数值的方法包括：通过执行迭代方法直到达到退出条件来生成测试的iqmc候选参数值的集合，以及确定测试的iqmc候选参数值的集合中的使性能度量优化的iqmc候选参数值。所述迭代方法的至少一个迭代包括：针对iqmc的所述至少一个iqmc参数选择第一iqmc候选参数值；使用第一iqmc候选参数值来确定包括以下项中的至少一项的性能度量值：(i)镜像抑制比(irr)值、(ii)信干噪比(sinr)值或(iii)信号与镜像比(simr)值；以及确定作为对第一iqmc候选参数值的更新的第二iqmc候选参数值。测试的iqmc候选参数值的集合至少包括第一iqmc候选参数值和第二iqmc候选参数值。
5.根据一些实施例，一种被配置为针对iqmc的至少一个iqmc参数优化至少一个iqmc参数值的装置包括处理器和存储当被处理器执行时使得处理器执行以下操作的指令的非暂时性处理器可执行介质：通过执行迭代方法直到达到退出条件来生成测试的iqmc候选参数值的集合，以及确定测试的iqmc候选参数值的集合中的使性能度量优化的iqmc候选参数值。所述迭代方法的至少一个迭代包括：针对所述iqmc的所述至少一个iqmc参数选择第一iqmc候选参数值；使用第一iqmc候选参数值来确定包括以下项中的至少一项的性能度量值：(i)镜像抑制比(irr)值、(ii)信干噪比(sinr)值或(iii)信号与镜像比(simr)值；以及确定作为对第一iqmc候选参数值的更新的第二iqmc候选参数值。测试的iqmc候选参数值至少包括第一iqmc候选参数值和第二iqmc候选参数值。
附图说明
6.从以下详细描述和附图，本公开的某些实施例的多个方面、特征和优点将是显而
易见的。
7.图1a示出根据本公开的一些实施例的发射器的至少一部分的示图。
8.图1b示出根据本公开的一些实施例的接收器的至少一部分的示图。
9.图2a示出根据本公开的一些实施例的cv iqmc的示图。
10.图2b示出根据本公开的一些实施例的cv iqmc的示图。
11.图2c示出根据本公开的一些实施例的rv iqmc的示图。
12.图2d展示根据本发明的一些实施例的cviqmc的图式。
13.图2e示出根据本公开的一些实施例的rv iqmc的示图。
14.图3示出根据本公开的一些实施例的iqmc参数优化方法的流程图。
15.图4示出根据本公开的一些实施例的iqmc参数优化方法的流程图。
16.图5示出根据本公开的一些实施例的网络环境中的电子装置的示图。
具体实施方式
17.在本文中，参照附图详细描述了本公开的实施例。应当注意，相同或相似的元件可以由相同的参考标号/字母表示，即使它们在不同的附图中示出也是如此。在本文的描述中，提供了诸如详细配置和组件的具体细节以帮助全面理解本公开的实施例。在不脱离本公开的范围的情况下，可以对本文描述的实施例进行各种改变和修改。为了清楚和简明，可以省略某些详细描述。
18.镜像抑制比(irr)可以是同相(i)与正交(q)失配补偿器(iqmc)性能度量，并且可以被定义为(i)由想要的输入频率产生的信号电平和(ii)由不想要的镜像频率产生的信号电平的函数。该函数可以是或者可以涉及或包括这两个量的比率。本文描述的某些实施例涉及可用于获得改善(例如，最大化)tx的或rx的irr的iqmc参数的一种或多种技术(例如，包括迭代技术、机器学习技术、梯度上升或梯度下降技术、或其他技术)。例如，本公开提供了使用梯度上升(或下降)搜索方法来解决irr优化问题的一个或更多个解决方案，并且为tx和rx中的补偿器架构提供找到作为iq损伤参数和iqmc参数的函数的闭合形式的irr相关代价函数的梯度。
19.tx或rx的irr可以是频率相关的，并且(至少部分地经由tx或rx的iqmc参数的选择或设置)被优化或最大化的irr可以是分别对应于频率的集合(例如，对应于期望频带)的irr集合中的最小irr。在一些实施例中，被最大化的irr可以是另一irr(例如，可以是irr集合的平均值或中间irr)。
20.信干噪比(sinr)可以是iqmc性能度量，并且可以被定义为以下各项的函数：(i)感兴趣信号的功率、(ii)干扰功率(来自一个或更多个(例如，所有)干扰信号)、以及(iii)背景噪声的功率。作为示例，sinr可以被定义为感兴趣信号的功率以及干扰功率与背景噪声的功率的聚合(例如相加)的函数。作为更具体的示例，sinr可以是(i)感兴趣信号的功率与(ii)干扰功率和背景噪声的功率的相加的比率的函数(例如，可以等于该比率)。例如，本公开提供了使用梯度上升(或下降)搜索方法来解决sinr优化问题的一个或更多个解决方案，并且为tx和rx中的补偿器架构提供找到作为iq损伤参数和iqmc参数的函数的闭合形式的sinr相关代价函数的梯度。
21.tx或rx的sinr可以是频率相关的，并且(至少部分地经由tx或rx的iqmc参数的选
择或设置)被最大化的sinr可以是分别对应于频率集合(例如，对应于期望频带)的sinr集合中的最小sinr。在一些实施例中，被最大化的sinr可以是另一sinr(例如，可以是sinr集合的平均值或中间sinr)。
22.信号镜像比(simr)可以是iqmc性能度量，并且可以被定义为(i)期望频率处的信号电平与(ii)干扰频率(例如，镜像频率)处的信号电平的函数。该函数可以指示期望频率处的信号电平和干扰频率处的信号电平的相对强度(例如，可以是比率)，或者可以指示期望频率处的信号电平和干扰频率处的信号电平的绝对强度。本文描述的特定实施例涉及可被用于获得改善(例如，最大化)tx的或rx的simr的iqmc参数的一种或更多种技术(例如，包括迭代技术、机器学习技术、梯度上升或梯度下降技术、或其他技术)。例如，本公开提供了使用梯度上升(或下降)搜索方法来解决simr优化问题的一个或更多个方案，并且为tx和rx中的补偿器架构提供找到作为iq损伤参数和iqmc参数的函数的闭合形式的simr相关代价函数的梯度。
23.tx或rx的simr可以是频率相关的，并且(至少部分地经由tx或rx的iqmc参数的选择或设置)被最大化的simr可以是分别对应于频率集合(例如，对应于期望频带)的simr集合中的最小simr。在一些实施例中，被最大化的simr可以是另一simr(例如，可以是simr集合的平均值或中间simr)。
24.在本文中，如从上下文中可以清楚的是，对上面讨论的性能度量(irr、sinr和simr)中的至少一个性能度量的特定引用和/或描述可以适用于其他性能度量。
25.本文描述的特定技术提供针对iqmc来优化iqmc参数，或者确定或生成针对iqmc补偿器的优化的iqmc参数。如本文所使用的，术语优化或优化的可以指改善或被改善的。例如，优化irr值、sinr值或simr值可以指增大irr值、sinr值或simr值。优化的irr值、sinr值或simr值可以指irr值、sinr值或simr值的集合(例如，测试值、默认值或其它参考值的集合)中的最大irr值、sinr值或simr值。
26.图1a示出根据本公开的一些实施例的发射器的至少一部分的示图。注意，尽管图1a中描绘的示例发射器(tx)100是零中频(if)tx，但是在其他实施例中，tx可以被实现为非零if tx，并且本文描述的技术仍然可被应用。图1a还描绘了tx 100中的i和q信号传输路径。tx 100可以是独立的tx，或者可以被包括在收发器装置或系统或者任何其它适当的通信装置或系统中。tx 100包括iqmc 102、数模转换器(dac)104、上变频器106和信号聚合器108中的一个或更多个。
27.作为简要概述，并且如由图1a中描绘的箭头所示，例如旨在用于传输的同相信号s
i
[n](其中“n”是时间索引
‑
注意，如本文所使用的，特定小写字母符号可用于指示时域中的函数，并且特定大写字母符号可用于指示频域中的函数)被输入到iqmc 102。(例如，旨在用于传输的)正交信号s
q
[n]也被输入到iqmc 102。iqmc 102对s
i
[n]信号和s
q
[n]信号进行处理，并且相应地将经补偿的信号u
i
[n]输出到dac 104，并相应地将经补偿的信号u
q
[n]输出到dac 104。注意，u
i
[n]可以是s
i
[n]和s
q
[n]两者的函数，并且u
q
[n]可以是s
i
[n]和s
q
[n]两者的函数。
[0028]
dac 104将经补偿的信号u
i
[n]转换为模拟i信号，并将模拟i信号输出到上变频器106。上变频器106对模拟i信号进行上变频，并将经上变频的模拟i信号输出到信号聚合器108。注意，在整个说明书中，可以将s
i
[n]信号、u
i
[n]信号、模拟i信号和经上变频的模拟i信
号称为i信号。
[0029]
dac 104将经补偿的信号u
q
[n]转换为模拟q信号，并将模拟q信号输出到上变频器106。上变频器106对模拟q信号进行上变频，并将经上变频的模拟q信号输出到信号聚合器108。注意，在整个说明书中，可以将s
q
[n]信号、u
q
[n]信号、模拟q信号及经上变频的模拟q信号称为q信号。
[0030]
信号聚合器108被配置为将模拟i信号和模拟q信号进行聚合(例如，相加)以生成适合于传输的经上变频的信号z。经上变频的信号z在图1a中被标记为z
rf,tx(t)
，以指示它是在时域中变化并且由tx以射频(rf)输出的信号。
[0031]
参照上变频器106，上变频器被配置为将信号从基带频率上变频到更适合于传输的rf频率。上变频器106包括第一滤波器106a、第二滤波器106b、第一混频器106c、第二混频器106d、本地振荡器(lo)106e和移相器106f。
[0032]
第一滤波器106a可以是任何适当的滤波器，诸如模拟滤波器、基带滤波器和/或低通滤波器。第一滤波器106a可以是模拟基带(abb)滤波器。第一滤波器106a可具有由h
itx
(t)表示的脉冲响应。第二滤波器106b可以类似于第一滤波器106a，并且可具有与第一滤波器106a类似的特征、特性、结构和/或功能。第二滤波器106b可具有由h
qtx
(t)表示的脉冲响应。tx 100的i路径和q路径上的脉冲响应之间的失配(h
itx
(t)和h
qtx
(t)(h
itx
(t)≠h
qtx
(t))可能产生频率相关的iq失配(fd
‑
iqmm)。这种失配可能降低tx 100的irr、sinr和/或simr(例如，如本文详细讨论的)。
[0033]
第一混频器106c可以是用于上变频器106的任何合适的混频器。通常，混频器可以对输入信号执行运算，诸如将两个输入信号相乘。第二混频器106d可以类似于第一混频器106c，并且可以具有如第一混频器106c的任何特征、特性、结构和/或功能。
[0034]
lo 106e向第一混频器106c提供信号，并且该信号可以表示为其中，是lo 106e的角频率。lo 106e还向移相器106f提供信号(理想地，与lo 106e提供给第一混频器106c的信号相同或相似的信号)，其中，移相器106f将相位移位(例如，延迟)90
°
或大约90
°
且将经延迟的信号提供给第二混频器106d。因此，第二混频器106d可以理想地被提供与被提供给第一混频器106c的信号相同或相似但是被移位了90
°
或大约90
°
的信号。然而，在实际中可能发生导致实际(例如，由lo 106e和/或移相器106f)提供给第一混频器106c和第二混频器106d的信号偏离理想值的某些非理想的失配，或者第一混频器106c和第二混频器106d的某些非理想特性可能导致与理想混频器不同地处理信号。这些非理想失配或特性中的至少一些在下面的表示输入到第二混频器106d的信号的方程1中可被表示为g
tx
(失配增益)和φ
tx
(失配相位偏移)。
[0035]
[方程式1]
[0036][0037]
当g
tx
≠1且/或φ
tx
≠0时，在tx 100中存在频率无关(fi)iq失配。这种失配可能降低tx 100的irr、sinr和/或simr(例如，如本文详细讨论的)。
[0038]
tx路径中(在第一混频器106c和第二混频器106d的输出处)的经上变频的信号的基带等效形式在频域中的频率响应由下面的方程式2给出。
[0039]
[方程式2]
[0040]
z
tx
(f)＝g
1tx
(f)u(f)+g
2tx
(f)u
*
(
‑
f)+n
tx
(f)，
[0041]
其中，u(f)是基带tx信号的频率响应，n
tx
(f)表示加性tx噪声，并且g
1tx
(f)和g
2tx
(f)如下面的方程式3被定义。
[0042]
[方程式3]
[0043][0044][0045]
其中，方程式3中的h
itx
(f)和h
qtx
(f)分别表示第一滤波器106a和第二滤波器106b的频率响应。在没有任何iqmm(g
tx
＝1、φ
tx
＝0并且h
itx
(f)＝h
qtx
(f))的情况下，g
2tx
(f)以及因此的方程式2中的第二项变为零。在没有任何iqmc的情况下，irr随后可被表示为下面的方程式4(作为示例)，其在由于g
2tx
(f)＝0所以没有iqmm的情况下变得无限大。
[0046]
[方程式4]
[0047][0048]
然而，当g
2tx
(f)为非零时并且当存在一些iqmm时，irr是有限的。其他iqmc性能参数(诸如sinr和/或simr)在没有任何iqmm的情况下可能类似地大，并且当g
2tx
(f)为非零时以及当存在一些iqmm时可以小。
[0049]
iqmc 102可补偿包括上述iq失配的iqmm，从而增大tx 100的irr、sinr和/或simr。iqmc 102可包括例如复值(cv)iqmc(例如，图2a中所示的cv iqmc 202或图2b中所示的cv iqmc 203)或实值(rv)iqmc(例如，图2c中所示的rv iqmc 204)中的一个或更多个。iqmc 102可以包括一个或更多个组件，其某些示例在下面至少参考图2a、图2b和图2c被描述。这些组件的某些参数(或iqmc本身的某些参数)在本文中可以被称为iqmc参数或iqmc系数。本公开提供确定、选择、设置和/或更新iqmc 102的iqmc参数(例如，使用诸如图3所示的iqmc参数优化方法300的迭代技术)，使得tx 100的irr和sinr和/或simr被优化。
[0050]
图1b示出根据本公开的一些实施例的接收器的至少一部分的示图。注意，尽管图1b中描绘的示例接收器(rx)110是零if rx，但是在其他实施例中，rx 110可以被实现为非零if rx，并且本文描述的技术仍然可被应用。图1b还描绘了rx 110中的i和q信号接收路径。rx 110可以是独立的rx，或者可以被包括在收发器装置或系统或者任何其它合适的通信装置或系统中。rx 110包括iqmc 112、模数转换器(adc)114和下变频器116中的一个或更多个。
[0051]
作为简要概述，并且如由图1b中描绘的箭头所示，经上变频的信号z由rx 110接收，并且被输入到下变频器116。经上变频的信号z在图1b中被标记为z
rf,rx(t)
，以指示它是在时域中变化并且以rf被输入到rx 110的信号。下变频器116对经上变频的信号z进行下变频，并输出分别发送到adc 114的模拟i信号和模拟q信号。adc 114中的一个将模拟i信号转
换为数字i信号r
i
[n]，并且adc 114中的另一个将模拟q信号转换为数字q信号r
q
[n]。信号r
i
[n]和r
q
[n]被发送到补偿rx iqmm的iqmc 112，从而生成可以由rx 110或由连接的组件或装置进一步处理或使用的经补偿的i信号y
i
[n]和经补偿的q信号y
q
[n]。经补偿的i信号y
i
[n]可以是数字i信号r
i
[n]和数字q信号r
q
[n]中的一个或两者的函数。经补偿的q信号y
q
[n]可以是数字i信号r
i
[n]和数字q信号r
q
[n]中的一个或两者的函数。
[0052]
更详细地参照下变频器116，下变频器116被配置为将信号从rf下变频到基带频率。下变频器116包括第三滤波器116a、第四滤波器116b、第三混频器116c、第四混频器116d、本地振荡器(lo)116e和移相器116f。
[0053]
第三混频器116c可以是用于下变频器的任何合适的混频器。如上所述，通常，混频器可以对输入信号执行运算，诸如将两个输入信号相乘。第三混频器116c可以接收经上变频的信号z和来自lo 116e的第一信号，并且可以对它们进行混频以生成被发送到第三滤波器116a的输出。第四混频器116d可以接收经上变频的信号z和来自lo 116e的第二信号(例如，经由移相器116f)，并且可以对它们进行混频以生成被发送到第四滤波器116b的输出。第四混频器116d可类似于第三混频器116c，并且可具有如第三混频器116c的任何特征、特性、结构和/或功能。
[0054]
lo 116e将第一信号提供给第三混频器116c，并且该信号可被表示为:其中，是lo 116e的角频率。lo 116e也将信号(理想地，与lo 116e提供给混频器116c的信号相同或相似的信号)提供给移相器116f，其中，移相器116f将相位移位(例如，延迟)90
°
或大约90
°
并将经移位的信号提供给第四混频器116d。因此，第四混频器116d可以理想地被提供与被提供给第三混频器116c的信号相同或相似但是移位了90
°
或大约90
°
的信号。然而，实际上可能发生导致实际(例如，由lo 116e和/或移相器116f)提供给第三混频器116c和第四混频器116d的信号偏离理想值的某些非理想失配，或者混频器的某些非理想特性可能导致信号被与理想混频不同地处理，并且非理想失配中的至少一些在下面的表示输入到第四混频器116d的信号的方程式5中可被表示为g
tx
(失配增益)和φ
tx
(失配相位偏移)。
[0055]
[方程式5]
[0056][0057]
当g
rx
≠1且/或φ
rx
≠0时，rx 110中存在频率无关(fi)iq失配。这样的失配可能降低rx 110的irr、sinr和/或simr(例如，如下文详细讨论的)。
[0058]
第三滤波器116a可以是任何合适的滤波器，诸如模拟滤波器、基带滤波器和/或低通滤波器。第三滤波器116a可以接收第三混频器116c的输出作为输入。第三滤波器116a可以具有由h
irx
(t)表示的脉冲响应。第四滤波器116b可类似于第三滤波器116a，并且可具有如第三滤波器116a的任何特征、特性、结构和/或功能。第四滤波器116b可以接收第四混频器116d的输出作为输入。第四滤波器116b可具有由h
qrx
(t)表示的脉冲响应。rx 110的i路径和q路径上的脉冲响应(h
irx
(t)和h
qrx
(t)(h
irx
(t)≠h
qrx
(t))之间的失配可能产生频率相关的iqmm(fd
‑
iqmm)。这种失配可能降低rx 110的irr、sinr和/或simr(例如，如本文详细讨论的)。
[0059]
作为示例，所接收的基带信号的频率响应可以表示为下面的方程式6。
[0060]
[方程式6]
[0061][0062]
其中，r(f)是所接收的基带信号的频率响应，z
rx
(f)是在第三混频器116c和第四混频器116d的输入处的所接收到的信号的基带等效形式的频率响应，n
rx
(f)是加性rx噪声，并且g
1rx
(f)和g
2rx
(f)被定义为下面的方程式7。
[0063]
[方程式7]
[0064][0065][0066]
其中，方程式7中的h
irx
(f)和h
qrx
(f)分别表示第三滤波器116a和第四滤波器116b的频率响应。方程式6中的第二项表示由于rx iqmm引起的干扰镜像信号。
[0067]
iqmc 112可以补偿包括上面讨论的iqmm的iqmm。iqmc 112可包括例如cv iqmc(例如，图2d中所示的cv iqmc 206)或rv iqmc(例如，图2e中所示的rv iqmc 208)。iqmc 112可以包括一个或更多个组件，其某些示例在下面至少参照图2d和图2e被描述。这些组件的某些参数(或iqmc本身的某些参数)在本文中可以被称为iqmc参数或iqmc系数。本公开提供了确定、选择、设置和/或更新iqmc 112的iqmc参数(例如，使用诸如图3中所示的iqmc参数优化方法300的迭代技术)，使得rx 110的irr、sinr和/或simr被改善。
[0068]
现在参照图2a至图2e，根据某些实施例描述某些iqmc配置。本文公开的这些装置、方法和技术不一定限于图2a至图2e中所示的具体iqmc配置，并且其他iqmc配置可被适当地实现。
[0069]
图2a示出根据本公开的一些实施例的cv iqmc的示图。cv iqmc 202(为简洁起见，其在本文中可被称为iqmc 202)可包括被配置为实现延迟t
d
的延迟组件202a、复共轭运算器202b、复值滤波器202c(例如，有限脉冲响应(fir)滤波器)及信号聚合器202d。iqmc 202可以接收信号s[n](例如，如图1a所示的同相信号s
i
[n]和/或正交信号s
q
[n])。接收到的信号s[n]＝s
i
[n]+js
q
[n]通过iqmc 202的第一路径中的延迟组件202a。在iqmc 202的第二路径中，接收到的信号s[n]通过复共轭运算器202b(其被配置为输出输入信号的复共轭)，然后通过复值滤波器202c。复值滤波器202c可具有l个抽头权重，并且可具有如以下方程式8的脉冲响应。
[0070]
[方程式8]
[0071][0072]
其中，w
tx,i
是抽头权重，并且i对抽头进行索引。
[0073]
两个路径的输出由聚合器202d聚合(例如，相加)，并且聚合器202d输出经补偿的信号u[n]。经补偿的信号u[n]可以包括图1a中所示的信号u
i
[n]和/或信号u
q
[n]。
[0074]
iqmc 202可具有包括复值滤波器202c的l个抽头权重的某些iqmc参数。可以使用本文描述的技术(例如，图3中示出的方法)来确定、配置和/或设置iqmc 202的iqmc参数，以增大或最大化图1a中示出的tx 100的irr和sinr和/或simr。一旦确定了iqmc参数，iqmc 202就可以被配置为实现这些参数。这样的实现可以在制造时或在现场完成，并且在一些实施例中，可以动态地完成(例如，根据维护计划，或者基于包含iqmc 202的发射器或收发器的条件或来自包含iqmc 202的发射器或收发器的反馈)。
[0075]
以下提供了tx 100中由iqmc 202处理的信号的一般数学模型的示例。以下还将该一般数学模型应用于包括iqmc 202的某些示例iqmc。
[0076]
如下面方程式9，我们可以将tx 100中的预补偿的信号的频率响应u(f)(例如在上面方程式2中使用的)写为使用iqmc 202的纯基带信号的函数。
[0077]
[方程式9]
[0078]
u(f)＝f
1tx
(f)s(f)+f
2tx
(f)s
*
(
‑
f)
[0079]
其中，f
1tx
(f)和f
2tx
(f)是iqmc参数和/或特性的函数。通过将方程式9代入方程式2，经上变频的信号的基带等效信号将如以下方程式10。
[0080]
[方程式10]
[0081][0082]
对于iqmc 202，f
1tx
(f)和f
2tx
(f)可以表示为以下方程式11。
[0083]
[方程式11]
[0084][0085]
f2t
x
(f)＝wtx(f)
[0086]
其中，w
tx
(f)可以表示滤波器的频率响应w
tx
[n]。
[0087]
以下提供了tx100中的irr的数学模型的示例。用于对tx 100的irr进行建模的一个示例公式如下面的方程式12。
[0088]
[方程式12]
[0089][0090]
使用以上对tx 100的irr进行建模的方程式12，以及以上针对用于iqmc 202的f
1tx
(f)和f
2tx
(f)的方程式11，可以对针对iqmc 202的irr进行数学建模。使用本文描述的技术，这样的irr可被优化。
[0091]
以下提供了针对tx 100中的信干噪比(sinr)的数学模型的示例。用于对tx 100的sinr进行建模的一个示例公式如以下方程式13。
[0092]
[方程式13]
[0093][0094]
其中，是归一化tx噪声方差，例如表示为下面的方程式14。
[0095]
[方程式14]
[0096][0097]
可以通过最大化或增大sinr来确定iqmc系数，这考虑了iqmm和噪声效应两者。当噪声功率显著(例如，与镜像信号电平的噪声功率相当或更大)时，最大化sinr可以在系统吞吐量方面提供显著的改进。
[0098]
在以上方程式中的一些方程式中，我们假设在频率f1、...、f
k
处的g
1tx
(f)、g
2tx
(f)是已知的(例如，通过在连续时间基带频率f1、...、f
k
处发送导频信号来对它们进行估计)。然而，可能对相对失配有所估计，但对g
1tx
(f)、g
2tx
(f)没有独立的合理估计。以下提供了当已知对相对失配的估计时即使对g
1tx
(f)、g
2tx
(f)没有独立的合理估计也可以使用的一些技术。
[0099]
将作为增益和滤波器失配的函数的以下参数定义为以下方程式15。
[0100]
[方程式15]
[0101][0102]
鉴于此，可如下面的方程式16估计irr。
[0103]
[方程式16]
[0104][0105]
假设φ
tx
和v
tx
(f)是已知的(例如，诸如通过在连续时间基带频率f1、...、f
k
处发送导频信号估计的)，可以使用本文描述的迭代技术来确定改善的iqmc系数(例如，参照图3和图4)。
[0106]
一些应用涉及确定simr，而不是确定irr或sinr，或者除了确定irr或sinr之外，还涉及确定simr。类似于irr或sinr，simr可以指示tx iqmc的特性或质量。表示tx的simr的一种示例方式如下面的方程式17。
[0107]
[方程式17]
[0108][0109]
本文给出的技术可以用于确定和/或实现用于改善、增大或最大化irr、sinr或simr的iqmc参数，诸如限定w
tx
[n](复值滤波器202c的抽头权重)或限定w
tx
(f)(w
tx
[n]的频域响应或傅里叶变换(例如，快速傅里叶变换或其他傅里叶变换))的抽头权重。
[0110]
图2b是根据本公开的一些实施例的cv iqmc的示图。为简洁起见，cv iqmc 203在本文中可被称为iqmc 203。iqmc 203可以包括被配置为实现延迟t
d
的延迟组件203a、复值滤波器203b(例如，有限脉冲响应(fir)滤波器)、实值运算器203c(被配置为传递信号的实数值部分，并阻止信号的虚数部分)和信号聚合器203d。iqmc 203可以接收信号s[n](例如，如图1a所示的同相信号s
i
[n]和/或正交信号s
q
[n])。接收到的信号s[n]＝s
i
[n]+js
q
[n]通过iqmc 203的第一路径中的延迟组件203a。在iqmc 203的第二路径中，接收到的信号s[n]通过复值滤波器203b。复值滤波器203b可具有l个抽头权重，并且可以具有如下方程式18的脉冲响应：
[0111]
[方程式18]
[0112][0113]
w
tx,i
是抽头权重，并且i对抽头进行索引。
[0114]
复值滤波器203b的输出被发送到实值运算器203c，实值运算器203c将信号的实数值分量传递到聚合器203d并阻止信号的虚数分量。两个路径的输出由信号聚合器203d聚合(例如，相加)，并且信号聚合器203d输出经补偿的信号u[n]。经补偿的信号u[n]可以包括图1a中所示的信号s
i
[n]和/或信号s
q
[n]。
[0115]
iqmc 203可具有包括复值滤波器203b的l个抽头权重的某些iqmc参数。可以使用本文描述的技术(例如，图3中所示的方法)来确定、配置和/或设置iqmc 203的iqmc参数，以增大或最大化图1a中所示的tx 100的irr和sinr和/或simr。一旦确定了iqmc参数，iqmc 203就可以被配置为实现那些参数。这种实现可以在制造时或在现场完成，并且在一些实施例中，可以动态地完成(例如，根据维护计划，或者基于包含iqmc 203的发射器或收发器的条件或来自包含iqmc 203的发射器或收发器的反馈)。
[0116]
参照方程式9和方程式10，对于iqmc 203，f
1tx
(f)和f
2tx
(f)可以如下面的方程式19表示。
[0117]
[方程式19]
[0118][0119][0120]
其中，w
tx
(f)可以表示滤波器的频率响应w
tx
[n]。这结合方程式11提供了针对包括iqmc 203的tx 100的irr的数学模型的示例。另外，这结合方程式12提供了针对包括iqmc 203的tx 100的sinr的数学模型的示例。另外，以上针对f
1tx
(f)和f
2tx
(f)的表达式结合方程式17提供了针对包括iqmc 203的tx 100的simr的数学模型的示例。考虑到上述情况，以下方程式20提供了针对包括iqmc 203的tx 100中的irr的数学模型的示例。
[0121]
[方程式20]
[0122]
其中，v
tx
(f)如在方程式15中被定义。
[0123]
本文给出的技术可被用于确定和/或实现用于改善、增大或最大化irr、sinr和/或simr的iqmc参数，诸如限定w
tx
[n]的抽头权重或限定w
tx
(f)(w
tx
[n]的频域响应或傅里叶变换(例如，快速傅里叶变换或其他傅里叶变换))的抽头权重。
[0124]
图2c示出根据本公开的一些实施例的rv iqmc的示图。为简洁起见，rv iqmc 204在本文中可被称为iqmc 204。图2c中所示的iqmc 204可以包括被配置为提供延迟t
d
的延迟组件204a、被配置为基于乘法因子对至少一个输入做乘法的乘法器204b、被配置为对至少两个输入信号进行聚合(例如，相加)的聚合器204c、以及实值滤波器204d(例如，fir滤波器)。延迟组件204a可以接收经数字化的输入信号s
i
[n]，并且可以引入延迟t
d
以生成经补偿的信号u
i
[n]。输入信号s
i
[n]可以输入到乘法器204b，其中，乘法器204b基于输入到乘法器204b的实值交叉相乘因子来对输入信号s
i
[n]做乘法。相乘后的信号被输入到信号聚合器204c，并且输入信号s
q
[n]也被输入到信号聚合器204c。信号聚合器204c对相乘后的信号和输入信号s
q
[n]进行聚合(例如，相加)，并将结果信号输出到实值滤波器204d。实值滤波器204d可具有l个抽头权重，并且可具有如以下方程式21的脉冲响应。
[0125]
[方程式21]
[0126][0127]
d
tx,i
是抽头权重，并且i对抽头进行索引。实值滤波器204d输出经补偿的信号u
q
[n]。
[0128]
iqmc 204可具有包括输入到乘法器204b的实值交叉相乘因子α
tx
以及实值滤波器204d的l个抽头权重的某些iqmc参数。可以使用本文描述的技术(例如，图3中示出的方法)来确定、配置和/或设置iqmc 204的iqmc参数，以增大或最大化图1a中示出的tx 100的irr、sinr和/或simr。一旦确定了iqmc参数，iqmc 204就可以被配置为实现那些参数。这样的实现可以在制造时或在现场完成，并且在一些实施例中，可以动态地完成(例如，根据维护计划，或者基于包含iqmc 204的发射器或收发器的条件或来自包含iqmc 204的发射器或收发器的反馈)。
[0129]
参照方程式9和方程式10，对于iqmc 204，可以表示为下面的方程式22。
[0130]
[方程式22]
[0131]
[0132][0133]
其中，d
tx
(f)可以表示滤波器的频率响应d
tx
[n]。这结合方程式11提供了针对包括iqmc 204的tx 100的irr的数学模型的示例。另外，这结合方程式12提供了针对包括iqmc 204的tx 100的sinr的数学模型的示例。另外，以上针对f
1tx
(f)和f
2tx
(f)的表达式结合方程式17提供了针对包括iqmc 204的tx 100的simr的数学模型的示例。
[0134]
此外，以下方程式23提供了针对包括iqmc 204的tx100中的irr的数学模型的示例。
[0135]
[方程式23]
[0136][0137]
其中，v
tx
(f)如在方程式15中被定义。
[0138]
本文给出的技术可用于确定和/或实现用于改善、增大或最大化irr、sinr和/或simr的iqmc参数，诸如限定d
tx
[n]的抽头权重或限定d
tx
(f)(d
tx
[n]的频域响应或傅里叶变换(例如，快速傅里叶变换或其他傅里叶变换))的抽头权重和/或α
tx
。
[0139]
图2d示出根据本公开的一些实施例的cv iqmc的示图。为简洁起见，cv iqmc 206在本文中可被称作iqmc 206。iqmc 206可以包括被配置为实现延迟t
d
的延迟组件206a、实值运算器206b(被配置为传递信号的实数值部分，并阻止信号的虚数部分)、复值滤波器206c(例如，有限脉冲响应(fir)滤波器)和信号聚合器206d。iqmc 206可以接收信号r[n](例如，如图1b所示的同相信号r
i
[n]和/或正交信号r
q
[n])。接收到的信号r[n]＝r
i
[n]+jr
q
[n]通过iqmc 206的第一路径中的延迟组件206a。在iqmc 206的第二路径中，接收到的信号r[n]通过传递输入信号的实数值分量并阻止输入信号的虚数分量的实值运算器206b。实值运算器206b的输出随后被发送到复值滤波器206c。复值滤波器206c可具有l个抽头权重，并且可具有如以下方程式24的脉冲响应。
[0140]
[方程式24]
[0141][0142]
其中，w
rx，i
是l个抽头权重并且i对抽头进行索引。两个路径的输出由信号聚合器206d聚合(例如，相加)，并且信号聚合器206d输出经补偿的信号y[n]。经补偿信号y[n]可以包括图1b所示的同相信号y
i
[n]和/或正交信号y
q
[n]。
[0143]
iqmc 206可具有包括复值滤波器206c的l个抽头权重的某些iqmc参数。可以使用本文描述的技术(例如，图3中所示的方法)来确定、配置和/或设置iqmc 206的iqmc参数，以增大或最大化图1b中所示的rx 110的irr和sinr和/或simr。一旦确定了iqmc参数，iqmc 206就可以被配置为实现那些参数。这样的实现可以在制造时或在现场完成，并且在一些实施例中，可以动态地完成(例如，根据维护计划，或者基于包括iqmc 206的接收器或收发器的条件或来自包括iqmc 206的接收器或收发器的反馈)。
[0144]
以下提供了针对在rx 110中由iqmc 112处理的信号的一般数学模型的示例。以下
还将该一般数学模型应用于某些示例iqmc(包括iqmc 206)。
[0145]
如以下方程式25，我们可以使用iqmc 206写出rx 110中的经补偿的信号的频率响应。
[0146]
[方程式25]
[0147]
y(f)＝f
1rx
(f)r(f)+f
2rx
(f)r
*
(
‑
f)
[0148]
其中，f
1rx
(f)和f
2rx
(f)是iqmc参数和/或特性的函数。通过使用方程式6和方程式25，经补偿的rx信号将被表示为以下方程式26。
[0149]
[方程式26]
[0150][0151]
对于iqmc 206，f
1rx
(f)和f
2rx
(f)可被表示为下面的方程式27。
[0152]
[方程式27]
[0153][0154][0155]
其中，w
rx
(f)可以表示滤波器的频率响应w
rx
[n]。
[0156]
以下提供了针对rx 110中的irr的数学模型的示例。用于对rx 110的irr进行建模的一个示例公式如下面的方程式28。
[0157]
[方程式28]
[0158][0159]
使用以上用于对rx 110的irr进行建模的方程式28，以及以上针对iqmc 206的f
1tx
(f)f
2tx
(f)的方程式27，可以对iqmc 206的irr进行数学建模。使用本文描述的技术，这样的irr可被优化。
[0160]
以下提供了针对rx 110中的信干噪比(sinr)的数学模型的示例。用于对rx 110的sinr进行建模的一个示例公式如下面的方程式29。
[0161]
[方程式29]
[0162][0163]
其中，是归一化的rx噪声方差，可被表示为以下方程式30。
[0164]
[方程式30]
[0165][0166]
可以通过最大化或增大sinr来确定iqmc系数，这考虑了iqmm和噪声效应两者。当噪声功率显著(例如，与镜像信号电平的噪声功率相当或更大)时，最大化sinr可以在系统吞吐量方面提供显著的改进。结合以上针对iqmc 206的f
1rx
(f)和f
2rx
(f)的方程式27使用以上方程式29，可以对针对具有iqmc 206的rx 110的sinr进行数学建模。
[0167]
在上述推导中的一些推导中，我们假设在频率f1、
…
、f
k
处的g
1rx
(f)、g
2rx
(f)是已知的(例如，通过在连续时间基带频率f1、
…
、f
k
处发送导频信号来对它们进行估计)。然而，可能对相对失配有所估计，但对g
1rx
(f)、g
2rx
(f)没有独立的合理估计。以下提供了当已知对相对失配的估计时即使对g
1rx
(f)、g
2rx
(f)没有独立的合理估计也可以使用的一些技术。
[0168]
以下提供了针对rx 110中的irr的数学模型的示例。如下面的方程式31定义作为增益和滤波器失配的函数的以下参数。
[0169]
[方程式31]
[0170][0171]
用于对包括iqmc 206的rx 110的irr进行建模的一个示例公式如下面的方程式32。
[0172]
[方程式32]
[0173][0174]
一些应用涉及确定simr，而不是确定irr或sinr，或者除了确定irr或sinr之外，还涉及确定simr。类似于irr或sinr，simr可以指示iqmc的性能或质量。表示针对rx的simr的一种示例方式如下面的方程式33所示。
[0175]
[方程式33]
[0176][0177]
本文给出的技术可以用于确定和/或实现用于改善、增大或最大化irr、sinr和/或simr的iqmc参数，诸如限定w
rx
[n](复值滤波器206c的抽头权重)或限定w
rx
(f)(w
rx
[n]的频域响应或傅里叶变换(例如，快速傅里叶变换或其他傅里叶变换))的抽头权重。
[0178]
图2e示出根据本公开的一些实施例的rv iqmc的示图。为简洁起见，rv iqmc 208在本文中可以被称为iqmc 208。图2e中所示的iqmc 208可以包括被配置为提供延迟t
d
的延迟组件208a、被配置为基于乘法因子对至少一个输入做乘法的乘法器208b、被配置为对至
少两个输入信号进行聚合(例如，相加)的聚合器208c以及实值滤波器208d(例如，fir滤波器)。延迟组件208a可以接收经数字化的输入信号r
i
[n]，并且可以引入延迟t
d
以生成经补偿的信号y
i
[n]。经补偿的信号y
i
[n]可以被输入到乘法器208b，其中，乘法器208b基于输入到乘法器208b的实值交叉相乘因子α
rx
来对经补偿的信号y
i
[n]做乘法。相乘后的信号被输入到信号聚合器208c。输入信号r
q
[n]被输入到实值滤波器208d。实值滤波器208d可具有l个抽头权重，并且可具有如以下方程式34的脉冲响应。
[0179]
[方程式34]
[0180][0181]
其中，d
rx,i
是抽头权重，并且i对抽头进行索引。
[0182]
实值滤波器208d将经滤波的信号输出到信号聚合器208c。信号聚合器208c将相乘的信号和经滤波的信号进行聚合(例如，相加)，并输出结果信号r
q
[n]。
[0183]
iqmc 208可具有包括输入到乘法器208b的实值交叉相乘因子α
rx
以及实值滤波器208d的l个抽头权重的某些iqmc参数。可以使用本文描述的技术(例如，图3中所示的方法)来确定、配置和/或设置iqmc 208的iqmc参数，以增大或最大化图1b中所示的rx 110的irr。一旦确定了iqmc参数，iqmc 208就可以被配置为实现那些参数。这样的实现可以在制造时或在现场完成，并且在一些实施例中，可以动态地完成(例如，根据维护计划，或者基于包括iqmc 208的接收器或收发器的条件或来自包括iqmc 208的接收器或收发器的反馈)。
[0184]
对于iqmc 208，f
1rx
(f)和f
2rx
(f)可被表示为以下方程式35。
[0185]
[方程式35]
[0186][0187][0188]
其中，d
rx
(f)可以表示滤波器的频率响应d
rx
[n]。
[0189]
使用用于对rx 110的irr进行建模的以上方程式32，以及针对iqmc 208的f
1rx
(f)和f
2rx
(f)的以上方程式35，可以对iqmc 208的irr进行数学建模。使用本文描述的技术，这样的irr可被优化。
[0190]
在上述推导中的一些推导中，我们假设在频率f1、
…
、f
k
处的g
1rx
(f)、g
2rx
(f)是已知的(例如，通过在连续时间基带频率f1、
…
、f
k
处发送导频信号来对它们进行估计)。然而，可能对相对失配有所估计，但对g
1rx
(f)、g
2rx
(f)没有独立的合理估计。以下提供了当已知对相对失配的估计时即使对g
1rx
(f)、g
2rx
(f)没有独立的合理估计也可以使用的一些技术。
[0191]
以下提供了针对rx 110中的irr的数学模型的示例。用于对包括iqmc 208的rx 110的irr进行建模的一个示例公式如下面的方程式36：
[0192]
[方程式36]
[0193][0194]
其中，v
rx
(f)如在方程式31中被定义。
[0195]
本文提出的技术可用于确定和/或实现用于改善、增大或最大化irr的iqmc参数，诸如限定d
rx
[n]的抽头权重(实值滤波器208d的抽头权重)或限定d
rx
(f)(d
rx
[n]的频域响应或傅里叶变换(例如，快速傅里叶变换或其他傅里叶变换))的抽头权重和/或α
rx
。
[0196]
此外，结合针对用于iqmc 208的f
1rx
(f)和f
2rx
(f)的以上方程式35使用方程式29，可对针对具有iqmc 208的rx 110的sinr进行数学建模。
[0197]
另外，一些应用涉及确定simr，而不是确定irr或sinr，或者除了确定irr或sinr之外，还涉及确定simr。类似于irr或sinr，simr可以指示iqmc的性能或质量。表示rx的simr的一种示例方式如在方程式33中所示。使用该方程式以及针对用于iqmc 208的f
1rx
(f)和f
2rx
(f)的以上方程式35，可以对包括iqmc 208的rx的simr进行数学建模。
[0198]
图3示出根据本公开的一些实施例的iqmc参数优化方法。iqmc参数优化方法300可以由包括通信装置的计算装置(诸如包括tx和/或rx的装置，或者包括正被优化或测试的iqmc的装置)执行。iqmc参数优化方法300也可以由不包括正被优化或测试的iqmc的计算装置执行。
[0199]
作为简要概述，所描述的iqmc参数优化方法300包括：设置初始iqmc参数值(s302)，使用iqmc参数值确定性能度量值(s304)，以及确定是否执行另一迭代(s306)。如果在操作(s306)计算装置确定执行另一迭代，则iqmc参数优化方法300进行到包括更新iqmc参数值的操作(s308)，并返回到操作(s304)。否则，iqmc参数优化方法s300进行到确定测试的iqmc参数值的集合中的最优iqmc参数值(s310)。
[0200]
iqmc参数优化方法300是一种提供确定增大或最大化性能度量(诸如tx链或rx链的irr、sinr和/或simr)的iqmc参数的迭代技术。该迭代技术可以包括例如梯度上升或梯度下降技术(诸如图4中所示的示例)，或其他合适的迭代技术，诸如牛顿法技术。
[0201]
一般而言，irr、sinr和simr可以是频率相关的，并且本文描述的技术可以被实现为针对特定频率、针对频率的特定集合和/或针对一个或更多个频率的函数(例如，频率的集合上的平均irr、sinr或simr)来确定或设置用于增大或最大化tx链或rx链的irr、sinr或simr的iqmc参数。例如，这些技术可以被用于确定或设置用于增大或最大化与感兴趣频率(诸如由tx、rx或收发器正在使用的特定信道的频率)的集合相应的irr集合中的最低irr的iqmc参数。最低irr通常(但不总是)在信道的边缘处而不是在信道的中间部分(例如，在与信道的总频带的5％或更少、10％或更少、或15％或更少相应的边缘处)被找到，并且iqmc参数可被选择以增大或最大化与这样的边缘相应的一个或更多个频率的irr。在其他实施例中，可以使用不同的标准来选择将被增大或最大化的irr(对应于特定频率)。例如，迭代技术可被用于确定或设置用于增大或最大化载波聚合(ca)方案中的每分量载波(cc)的irr的最小几何平均值的iqmc参数。sinr和simr可以以与以上针对irr所描述的类似方式来优化。
[0202]
在图3中，在操作s302，计算装置设置初始iqmc参数值。iqmc参数值可以是针对任何合适的iqmc参数的任何合适的iqmc参数值，包括本文讨论的任何iqmc参数，诸如tx或rx的iqmc的滤波器的抽头权重和/或实值交叉相乘因子(例如，当优化rv iqmc的iqmc参数时)。可以以任何合适的方式(诸如，例如通过在没有iqmm的假设下进行优化)选择初始iqmc参数值。
[0203]
在操作304，计算装置使用至少一个候选参数值(例如，使用初始iqmc参数值或使用更新的iqmc参数值)来确定性能度量值。注意，在一些实施例中，针对一个iqmc参数选择候选参数值，并且在其他实施例中，针对多个iqmc参数中的每一个选择各自的候选参数值。性能度量可以包括针对包括至少一个参数正被优化的iqmc的通信装置的irr和sinr、和/或simr。可以使用实现或利用候选参数值的真实或模拟iqmc来估计性能度量值。
[0204]
在一些实施例中，iqmc参数优化方法s300是迭代梯度上升或梯度下降方法，并且在s304，计算装置使用iqmc参数来确定性能度量值和性能度量的梯度。可以例如如本文所述计算性能度量值。诸如可以在计算性能度量值时使用的f
1tx/rx
(f)和f
2tx/rx
(f)或者φ
tx/rx
和v
tx/rx
(f)的某些值是tx链和rx链处的iqmm参数，其中，所述iqmm参数可以是先验已知的或者可以例如通过所述链发送导频信号(例如，在连续时间基带频率
±
f1、
…
、
±
f
k
发送导频信号)并使用这种传播的记录结果估计f
1tx/rx
(f)和f
2tx/rx
(f)或者φ
tx/rx
和v
tx/rx
(f)来估计。在一些实施例中，可以假设已经对频率
±
f1、
…
、
±
f
k
处的f
1tx/rx
(f)和f
2tx/rx
(f)或者φ
tx/rx
和v
tx/rx
(f)有所估计，并且可以使用它们来获得iqmc参数值。
[0205]
可以使用任何合适的技术(诸如下面针对图4描述的技术)来计算性能度量的梯度。在一些实施例中，迭代技术被用于确定或设置用于优化ca方案中的每cc的irr的最小几何平均值的iqmc参数值，并且梯度的计算可以包括将性能度量转换为对数标度以及使用正则期望。
[0206]
在操作s306，计算装置确定是否执行另一迭代。该确定可以基于例如超时时段到期、达到预定迭代次数、迭代的损失(在使用损失函数的实施例中)处于或低于预定阈值、迭代的性能度量值被计算为处于或高于预定阈值(例如，处于或高于针对信道中的另一频率或感兴趣频率的集合的性能度量值)或其组合。其他标准也可以适当地被包括在对是否执行另一迭代的所述确定中。如果计算装置确定执行另一迭代，则所述方法进行到操作s308。如果计算装置确定不执行另一迭代，则所述方法进行到操作s310。
[0207]
在操作s308，计算装置更新iqmc候选参数值。计算装置可以使用当前iqmc候选参数值、使用在操作s304计算的性能度量值、使用多个先前的iqmc候选参数值、使用针对所述多个先前的iqmc候选参数值计算的性能度量值的变化、或者以任何其他合适的方式来更新iqmc候选参数值。例如，在一些实施例中，实施梯度上升方法，并且如以下针对图4所述，一个或更多个iqmc参数值沿梯度方向被改变。然后，在iqmc参数优化方法300的下一迭代中，在操作s304使用这些更新的参数。
[0208]
在操作s310，测试的iqmc候选参数值的集合(例如，在iqmc参数优化方法s300的至少一次迭代中使用的iqmc候选参数值的集合)中的一个或更多个最佳、高性能或最佳性能iqmc参数值被识别、确定或选择，并且可以在iqmc中被实现(例如，可以调整iqmc以实现最佳iqmc参数值)。因此，使用用于增大或最大化tx链或rx链的irr的优化的iqmc参数来实现iqmc。这种改善的irr可以提高包括或实现所述tx链或rx链的装置的性能。
[0209]
图4示出根据本公开的一些实施例的iqmc参数优化方法的流程图。现在参照图4，图4示出用于迭代地确定最大化或增大与tx链或rx链中的感兴趣频率的集合相应的irr集合中的最低irr的iqmc参数的梯度上升(或梯度下降)方法的示例。尽管所描绘的示例方法使用irr作为iqmc性能度量，但是可以使用sinr和/或simr来实现类似的方法。
[0210]
作为总体概述，图4所示的示例iqmc参数优化方法400包括：选择初始解(s402)，以及确定附加迭代是否合适(s404)。如果在该操作处确定附加迭代是合适的(s404中的否)，则示例iqmc参数优化方法400进行到选择与感兴趣irr的集合中的最小irr相应的频率(s406)，确定梯度(s408)，使用该梯度更新iqmc参数(s410)，增加迭代索引或计数(s412)，并返回到操作s404。如果在操作s404处确定附加迭代不合适(s404中的是)，则示例iqmc参数优化方法400进行到识别具有最小irr的迭代索引(s414)，并设置与在操作s414中识别的迭代索引相应的iqmc参数(s416)。然后，该过程结束(s418)。
[0211]
以下提供了可在实现iqmc参数优化方法400时使用的一些示例数学框架和背景。以下提供了除了其他方面之外的可在实现iqmc参数优化方法s400时使用的用于定义根据一个或更多个iqmc参数的性能度量以及针对所述一个或更多个iqmc参数的性能度量的梯度的工具。
[0212]
令x表示tx或rx中的iqmc块的系数的向量。rv iqmc中的x可如以下方程式37被表示，并且cv iqmc中的x可如以下方程式38被表示。
[0213]
[方程式37]
[0214]
x＝[α
tx/rx
，d
tx/rx，0
，...，d
tx/rx，l
‑1]
t
[0215]
[方程式38]
[0216]
x＝[re{w
tx/rx，0
}，...,re{w
tx/rx，l
‑
l
}，im{w
tx/rx，0
}，...，im{w
tx/rx，l
‑1}]
t
[0217]
为了最大化irr，可以将优化问题公式化为下面的方程式39。
[0218]
[方程式39]
[0219][0220]
其中，代价函数取决于iqmc参数x。对于irr最大化，代价函数是期望频带上的所选择/测量的连续时间频率f＝f1、
…
、f
k
处的irr
tx/rx
(f)的函数。对于sinr最大化，代价函数是期望频带上的所选择/测量的连续时间频率f＝f1、
…
、f
k
处的sinr
tx/rx
(f)的函数。
[0221]
可以例如使用梯度上升(ga)搜索方法(尽管也可以使用其他方法)来解决上述优化问题，其在(+1)迭代的更新规则由以下方程式40给出。。
[0222]
[方程式40]
[0223][0224]
其中，表示迭代索引的函数，并且方程式40中的μ表示的步长。针对cv iqmc的可以是下面的方程式41，并且针对rv iqmc的可以是下面的方程式42。
[0225]
[方程式41]
[0226][0227]
[方程式42]
[0228][0229]
可以适当地选择起始点x0(例如，可以使用无iqmc解)。继续迭代，直到达到收敛或允许迭代的最大数量为止。然后将iqmc系数设置为在iqmc参数优化方法400的迭代中提供优化的(在这种情况下为最大)代价函数的iqmc系数。
[0230]
令表示期望频带上的期望连续时间频率的集合：针对irr最大化的一些示例代价函数是下面的方程式43。
[0231]
[方程式43]
[0232][0233]
方程式43利用方程式44表示期望频率上的最小irr。
[0234]
[方程式44]
[0235][0236]
[方程式45]
[0237][0238]
方程式45利用下面的方程式46表示期望频率上的irr的平均值。
[0239]
[方程式46]
[0240][0241]
[方程式47]
[0242][0243]
方程式47利用下面的方程式48表示期望频率上的irr的几何平均值(注意，由于对数域中的最大化等同于线性标度中的最大化，因此如果将irr转换为对数标度并且使用正则平均值代替，则几何平均值的梯度计算可以更简单)。
[0244]
[方程式48]
[0245][0246]
[方程式49]
[0247][0248]
方程式49表示载波聚合场景中的每cc的irr的最小几何平均值，其中，是位于第k个cc的频率范围内的所选频率的集合。
[0249]
针对sinr最大化的一些示例代价函数为下面的方程式50。
[0250]
[方程式50]
[0251][0252]
方程式50利用下面的方程式51表示期望频率上的最小sinr。
[0253]
[方程式51]
[0254][0255]
[方程式52]
[0256][0257]
方程式52利用方程式53表示期望频率上的总和吞吐量。
[0258]
[方程式53]
[0259][0260]
为了使用方程式43至方程式53并计算的梯度，可以假设已经对在频率f1、
…
、f
k
处的g
1tx
(f)、g
2tx
(f)或者g
1rx
(f)、g
2rx
(f)有所估计，并使用它们来优化iqmc系数。
[0261]
irr针对iqmc系数的梯度可以如下面的方程式54来计算。
[0262]
[方程式54]
[0263][0264]
其中，j1(f),j2(f),和可以表示为下面的方程式55至方程式58。
[0265]
[方程式55]
[0266][0267]
[方程式56]
[0268][0269]
[方程式57]
[0270][0271]
[方程式58]
[0272][0273]
类似地，sinr针对iqmc系数的梯度可以如下面的方程式59和方程式60来计算。
[0274]
[方程式59]
[0275][0276]
[方程式60]
[0277][0278]
其中j1(f)、j2(f)、和在方程式54至方程式58中被定义。j3(f)和它的梯度如下面的方程式61和方程式62被定义。
[0279]
[方程式61]
[0280]
j3(f)＝|f
1rx
(f)|2+|f
2rx
(f)|2[0281]
[方程式62]
[0282][0283]
连续时间频率f
k
处的离散傅里叶变换(dft)向量如下面的方程式63被定义。
[0284]
[方程式63]
[0285]
[0286]
其中，f
s
表示iqmc工作的采样率。假设使用长度为l的fir滤波器，iqmc如下面的方程式64至方程式68被定义。
[0287]
[方程式64]
[0288][0289]
[方程式65]
[0290][0291]
[方程式66]
[0292][0293]
[方程式67]
[0294][0295]
[方程式68]
[0296][0297]
其中，这五个滤波器参数分别与图2a至图2e所示的iqmc相应。然后，针对图2a中所示的iqmc202的可以如下面的方程式69至方程式71被计算。
[0298]
[方程式69]
[0299]
x＝[r
e
{w
1tx，0
}，...，r
e
{w
1tx，l
‑1}，im{w
1tx，0
}，...，im{w
1tx，l
‑1}]
t
[0300]
[方程式70]
[0301][0302]
[方程式71]
[0303][0304]
其中，w
1，tx
为下面的方程式72。
[0305]
[方程式72]
[0306]
w
1，tx
＝[w
1tx，0
，...，w
1tx，l
‑1]
t
[0307]
针对图2b中所示的iqmc 203的203的可以如下面的方程式73至方程式75被计算。
[0308]
[方程式73]
[0309]
x＝[re{w
2tx，0
}，...，re{w
2tx，l
‑1}，im{w
2tx，0
}，...，im{w
2tx，l
‑1}]
t
[0310]
[方程式74]
[0311][0312]
[方程式75]
[0313][0314]
其中，w
2，tx
为下面的方程式76。
[0315]
[方程式76]
[0316]
w
2，tx
＝[w
2tx，0
，...，w
2tx，l
‑1]
t
[0317]
针对图2c中所示的iqmc 204的204的可以如下面的方程式77至方程式79被计算。
[0318]
[方程式77]
[0319][0320]
[方程式78]
[0321][0322]
[方程式79]
[0323][0324]
其中，d
tx
为下面的方程式80。
[0325]
[方程式80]
[0326]
d
tx
＝[d
tx，0
，...，d
tx，l
‑1]
t
[0327]
针对图2d中所示的iqmc 206的206的可以如下面的方程式81至方程式83被计算。
[0328]
[方程式81]
[0329]
x＝[re{w
rx，0
}，...re{w
rx，l
‑1}，im{w
rx，0
}，...，im{w
rx，l
‑1}]
t
[0330]
[方程式82]
[0331][0332]
[方程式83]
[0333][0334]
其中，w
rx
为下面的方程式84。
[0335]
[方程式84]
[0336]
w
rx
＝[w
rx，0
，...，w
rx，l
‑1]
t
[0337]
针对图2e中所示的iqmc 208的208的可以如下面的方程式85至方程式87被计算。
[0338]
[方程式85]
[0339][0340]
[方程式86]
[0341][0342]
[方程式87]
[0343][0344]
其中，d
rx
为下面的方程式88。
[0345]
[方程式88]
[0346]
d
rx
＝[d
rx，0
，...，d
er，l
‑1]
t
[0347]
上面的方程式提供了数学建模的一些示例，其中，当在频率f1、...、f
k
处的g
1tx
(f)、g
2tx
(f)或者g
1rx
(f)、g
2rx
(f)是已知的(例如，通过在连续时间基带频率f1、
…
、f
k
处发送导频信号来估计)时这些示例可能是合适的。
[0348]
方程式13、15、16、22和24提供了irr的数学建模的一些示例，其中，这些示例可以在g
1tx
(f)、g
2tx
(f)或者g
1rx
(f)、g
2rx
(f)不是单独已知的而v
tx
(f)和φ
tx
或者v
rx
(f)和φ
rx
是已知的(例如，通过在连续时间基带频率f1、
…
、f
k
处发送导频信号来估计)时被使用。以下提供了与这种irr建模相应的代价函数的梯度的数学建模的一些示例。
[0349]
为了计算这种代价函数的梯度可以令表示在第l次迭代具有最小irr值的频率的索引。连续时间频率f
k
处的dft向量可以如下面的方程式89被定义。
[0350]
[方程式89]
[0351][0352]
其中，f
s
表示iqmc工作的采样率。然后，可以通过下面的方程式90至方程式92给出针对tx的rv iqmc系数的代价函数的梯度。
[0353]
[方程式90]
[0354][0355]
[方程式91]
[0356][0357]
[方程式92]
[0358][0359][0360]
针对rx的rv iqmc系数的代价函数的梯度可以由下面的方程式93至方程式95给出。
[0361]
[方程式93]
[0362][0363]
[方程式94]
[0364][0365][0366]
[方程式95]
[0367][0368][0369]
针对其他代价函数可以遵循类似的步骤并获得cv iqmc或其他iqmc结构的梯度。可以适当地选择代价函数以优化期望的性能度量。例如，对于simr，使用方程式17或方程式33中所示的公式，可以定义被表示为下面的方程式96至方程式99的以下示例代价函数中的任何一个。
[0370]
[方程式96]
[0371][0372]
方程式96是期望频率(感兴趣频率)上的最小simr。
[0373]
[方程式97]
[0374][0375]
方程式97是期望频率上的simr的平均值。
[0376]
[方程式98]
[0377][0378]
方程式98是期望频率上的simr的几何平均值。
[0379]
[方程式99]
[0380][0381]
方程式99是载波聚合(ca)场景中的每分量载波(cc)的simr的最小几何平均值。
[0382]
利用这些示例代价函数，可以使用与上面针对irr阐述的类似框架来计算选择的simr的梯度。另外，用于优化的特定irr或sinr(即，与特定频率相应的irr或sinr)可以从如上类似列表中被选择，例如，可以是期望频率上的最小irr或sinr，可以是期望频率上的平均irr或sinr，可以是期望频率上的几何平均irr或sinr，或者可以是ca场景中的每cc的最小几何平均irr或sinr。其他irr、sinr或simr(即，与不同频率相应的ir r、sinr或simr)的优化也可在适当时使用本文所描述的技术来实现。
[0383]
图5示出根据本公开的一些实施例的网络环境中的电子装置的示图。参照图5，网络环境500中的电子装置501可以经由第一网络598(例如，短距离无线通信网络，诸如wi
‑
fi网络)与电子装置502进行通信，或者经由第二网络599(例如，远程无线通信网络)与电子装置504或服务器508进行通信。电子装置501可经由服务器508与电子装置504进行通信。电子装置501可以包括处理器520、存储器530、输入装置550、声音输出装置555、显示装置560、音频模块570、传感器模块576、接口577、触觉模块579、相机模块580、电力管理模块588、电池589、通信模块590、用户识别模块(sim)596和/或天线模块597。在一个实施例中，可以从电子装置501中省略组件中的至少一个组件(例如，显示装置560或相机模块580)，或者可以将一个或更多个其他组件添加到电子装置501。在一个实施例中，组件中的一些可以被实现为单个集成电路(ic)。例如，传感器模块576(例如，指纹传感器、虹膜传感器或照度传感器)可以嵌入在显示装置560(例如，显示器)中，或者显示装置560还可以包括除了传感器模块576之外的一个或更多个传感器。
[0384]
在一些实施例中，电子装置501可以包括tx 100或rx 110(或两者)。电子装置501可以包括iqmc(包括包含图2a至图2e中所示的iqmc中的至少一个)。在一些实施例中，电子
装置501可以包括被配置为实现iqmc优化技术(诸如图3所示的iqmc参数优化方法300或图4所示的iqmc参数优化方法400)的计算装置。
[0385]
处理器520可以执行例如软件(例如，程序540)以控制电子装置501的与处理器520耦接的至少一个其他组件(例如，硬件或软件组件)，并且可以执行各种数据处理和/或计算。作为数据处理和/或计算的至少一部分，处理器520可以将从另一组件(例如，传感器模块576或通信模块590)接收到的命令或数据加载到易失性存储器532中，处理存储在易失性存储器532中的命令或数据，并将结果数据存储在非易失性存储器534中。处理器520可以包括主处理器521(例如，中央处理器(cpu)或应用处理器(ap))以及可独立于主处理器521或与主处理器521结合操作的辅助处理器523(例如，图形处理单元(gpu)、图像信号处理器(isp)、传感器中枢处理器或通信处理器(cp))。另外地或可选地，辅处理器523可被适配为比主处理器521耗电更少，并且/或者执行特定功能。辅助处理器523可以被实现为与主处理器521分离或作为主处理器521的一部分。
[0386]
辅助处理器523可以在主处理器521处于非活动(例如，睡眠)状态时替代主处理器521控制与电子装置501的组件中的至少一个组件(例如，显示装置560、传感器模块576或通信模块590)相关的功能或状态中的至少一些，或者在主处理器521处于活动状态(例如，执行应用)时与主处理器521一起控制与电子装置501的组件中的至少一个组件(例如，显示装置560、传感器模块576或通信模块590)相关的功能或状态中的至少一些。根据一个实施例，辅助处理器523(例如，图像信号处理器或通信处理器)可以被实现为在功能上与辅助处理器523相关的另一组件(例如，相机模块580或通信模块590)的一部分。
[0387]
存储器530可以存储由电子装置501的至少一个组件(例如，处理器520或传感器模块576)使用的各种数据。所述各种数据可以包括例如软件(例如，程序540)和用于与其相关的命令的输入数据或输出数据。存储器530可以包括易失性存储器532和/或非易失性存储器534。
[0388]
程序540可以作为软件被存储在存储器530中，并且可以包括例如操作系统(os)542、中间件544或应用546。
[0389]
输入装置550可从电子装置501的外部(例如，用户)接收将由电子装置501的另一组件(例如，处理器520)使用的命令或数据。输入装置550可以包括例如麦克风、鼠标和/或键盘。
[0390]
声音输出装置555可将声音信号输出到电子装置501的外部。声音输出装置555可以包括例如扬声器或接收器。扬声器可以用于一般目的，诸如播放多媒体或唱片，并且接收器可被用于接收传入呼叫。根据一个实施例，接收器可以被实现为与扬声器分离或作为扬声器的一部分。
[0391]
显示装置560可以在视觉上将信息提供给电子装置501的外部(例如，用户)。显示装置560可以包括例如显示器、全息装置和/或投影仪以及用于控制显示器、全息装置和投影仪中的相应一个的控制电路。根据一个实施例，显示装置560可以包括被适配为检测触摸的触摸电路，或者被适配为测量由触摸引起的力的强度的传感器电路(例如，压力传感器)。
[0392]
音频模块570可以将声音转换为电信号，反之亦可。根据一个实施例，音频模块570可以经由输入装置550获得声音，并且/或者经由声音输出装置555或与电子装置501直接(例如，有线)或无线耦接的外部电子装置502的耳机输出声音。
[0393]
传感器模块576可以检测电子装置501的操作状态(例如，功率或温度)和/或电子装置501外部的环境状态(例如，用户的状态)，然后生成与检测到的状态相应的电信号或数据值。传感器模块576可以包括例如手势传感器、陀螺仪传感器、大气压力传感器、磁传感器、加速度传感器、握持传感器、接近传感器、颜色传感器、红外(ir)传感器、生物特征传感器、温度传感器、湿度传感器和/或照度传感器。
[0394]
接口577可以支持用于电子装置501直接(例如，有线)或无线地与外部电子装置502耦接的一个或更多个指定协议。根据一个实施例，接口577可以包括例如高清晰度多媒体接口(hdmi)、通用串行总线(usb)接口、安全数字(sd)卡接口和/或音频接口。
[0395]
连接端578可以包括连接器，其中，电子装置501可以经由该连接器与外部电子装置502物理连接。根据一个实施例，连接端578可以包括例如hdmi连接器、usb连接器、sd卡连接器和/或音频连接器(例如，耳机连接器)。
[0396]
触觉模块579可以将电信号转换为可以由用户经由触感或动觉识别的机械刺激(例如，振动或运动)和/或电刺激。根据一个实施例，触觉模块579可以包括例如电机、压电元件和/或电刺激器。
[0397]
相机模块580可以捕获静止图像或运动图像。根据一个实施例，相机模块580可以包括一个或更多个镜头、图像传感器、图像信号处理器和/或闪光灯。
[0398]
电力管理模块588可管理供应给电子装置501的电力。电力管理模块588可以被实现为例如电力管理集成电路(pmic)的至少一部分。
[0399]
电池589可以向电子装置501的至少一个组件供电。根据一个实施例，电池589可以包括例如不可再充电的原电池、可再充电的二次电池和/或燃料电池。
[0400]
通信模块590可以支持在电子装置501与外部电子装置(例如，电子装置502、电子装置504和/或服务器508)之间建立直接(例如，有线)通信信道或无线通信信道，并且经由所建立的通信信道执行通信。通信模块590可以包括可独立于处理器520(例如，ap)操作的一个或更多个通信处理器，并且可以支持直接(例如，有线)通信和/或无线通信。根据一个实施例，通信模块590可以包括无线通信模块592(例如，蜂窝通信模块、短距离无线通信模块和/或全球导航卫星系统(gnss)通信模块)或有线通信模块594(例如，局域网(lan)通信模块或电力线通信(plc)模块)。这些通信模块中的相应一个可经由第一网络598(例如，短距离通信网络，诸如bluetoot无线保真(wi
‑
fi)直连和/或红外数据协会(irda)标准)或第二网络599(例如，远程通信网络，诸如蜂窝网络、互联网和/或计算机网络(例如，lan或广域网(wan)))与外部电子装置进行通信。是bluetoot h sig,inc.,kirkland,wa的注册商标。这些各种类型的通信模块可以被实现为单个组件(例如，单个ic)，或者可以被实现为彼此分离的多个组件(例如，多个ic)。无线通信模块592可以使用存储在用户识别模块596中的用户信息(例如，国际移动用户身份(imsi))来识别和认证通信网络(诸如第一网络598或第二网络599)中的电子装置501。
[0401]
天线模块597可以向电子装置501的外部(例如，外部电子装置)发送信号和/或电力，和/或从电子装置501的外部(例如，外部电子装置)接收信号和/或电力。根据一个实施例，天线模块597可以包括一个或更多个天线，并且由此，可以例如由通信模块590(例如，无线通信模块592)选择适合于在诸如第一网络598和/或第二网络599的通信网络中使用的通信方案的至少一个天线。然后可以经由所选择的至少一个天线在通信模块590和外部电子
装置之间发送信号和/或电力，以及/或者接收信号和/或电力。
[0402]
上述组件中的至少一些可以相互耦接并且经由外设间通信方案(例如，总线、通用输入输出(gpio)、串行外围接口(spi)和/或移动工业处理器接口(mipi))在它们之间通信地传送信号(例如，命令和/或数据)。
[0403]
根据一个实施例，可以经由与第二网络599耦接的服务器508在电子装置501和外部电子装置504之间发送和/或接收命令和/或数据。电子装置502和电子装置504中的每一个可以是与电子装置501相同类型或不同类型的装置。可以在外部电子装置502、504或508中的一个或更多个处执行将在电子装置501处执行或由电子装置501执行的操作中的所有操作或一些操作。例如，如果电子装置501应该自动地或响应于来自用户或另一装置的请求来执行功能和/或服务，则电子装置501可以请求一个或更多个外部电子装置502、504、508执行所述功能和/或服务的至少一部分而不是执行所述功能和/或服务而，或者除了执行所述功能和/或服务之外，还请求一个或更多个外部电子装置502、504、508执行所述功能和/或服务的至少一部分。接收到请求的一个或更多个外部电子装置可以执行所请求的功能和/或服务的至少一部分和/或与请求相关的附加功能和/或附加服务，并将执行的结果传送到电子装置501。电子装置501可以在对结果进行进一步处理或不进行进一步处理的情况下提供结果作为对所述请求的回复的至少一部分。为此，例如，可以使用云计算技术、分布式计算技术和/或客户端
‑
服务器计算技术。
[0404]
一个实施例可以被实现为包括存储在可由机器(例如，电子装置501)读取的存储介质(例如，内部存储器536或外部存储器538)中的一个或更多个指令的软件(例如，程序540)。例如，电子装置501的处理器520可以在使用或不使用在处理器520的控制下的一个或更多个其他组件的情况下调用存储在存储介质中的一个或更多个指令中的至少一个指令，并执行该指令。因此，可以操作机器以根据所调用的至少一个指令来执行至少一个功能。一个或更多个指令可以包括由编译器生成的代码或可由解释器执行的代码。可以以非暂时性存储介质的形式提供机器可读存储介质。术语“非暂时性”指示存储介质是有形装置，并且不包括信号(例如，电磁波)，但是该术语不在数据被半永久地存储在存储介质中与数据被临时存储在存储介质中之间进行区分。
[0405]
根据一个实施例，可以在计算机程序产品中包括和提供本公开的方法。计算机程序产品可以作为产品在卖方和买方之间交易。计算机程序产品可以以机器可读存储介质(例如，光盘只读存储器(cd
‑
rom))的形式分发，或者经由应用商店(例如，playstoretm)在线分发(例如，下载或上传)，或者直接在两个用户装置(例如，智能电话)之间分发。如果在线分发，则计算机程序产品的至少一部分可以被临时生成或至少临时存储在机器可读存储介质(诸如制造商的服务器的存储器、应用商店的服务器的存储器或中继服务器的存储器)中。
[0406]
本公开提供了各种修改和各种实施例。应当理解，本公开不限于本文明确描述或详述的各种实施例，并且本公开包括本公开的范围内的修改、等同形式和替代形式。
[0407]
尽管可以使用包括诸如第一、第二等序数的术语来描述各种元件，但是元件不受这样的术语的限制。这样的术语用于将一个元件与另一元件区分开，并且不暗示任何特定的顺序。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或更多个相关项的任何和所有组合。除非上下文另有明确说明，否则单数形式旨在包括复数形式。在本公开中，应当理解，术语“包
括”或“具有”指示特征、数量、步骤、操作、结构元件、部件或其组合的存在，并且不排除一个或更多个其他特征、数量、步骤、操作、结构元件、部件或其组合的存在，或添加一个或更多个其他特征、数量、步骤、操作、结构元件、部件或其组合的可能性。
[0408]
根据一个实施例，上述组件中的至少一个组件(例如，管理器，处理器可执行指令的集合、程序或模块)可以包括单个实体或多个实体。可以省略上述组件中的一个或更多个，或者可以添加一个或更多个其他组件。可选地或另外地，可以将多个组件(例如，管理器、处理器可执行指令的集合、程序或模块)集成为单个组件。在这种情况下，集成的组件仍然可以以与在集成之前由多个组件中的相应一个执行功能相同或相似的方式执行多个组件中的每一个组件的一个或更多个功能。通过管理器、处理器可执行指令的集合、程序、模块或另一组件执行的操作可以被顺序地、并行地、重复地或启发式地执行，或者所述操作中的一个或更多个操作可以以不同的顺序被执行或者被省略，或者一个或更多个其他操作可被添加。