无线通信系统中,射频功率放大器是发射机不可或缺的关键器件,其工作性能对无线通信系统有着重要影响,这种影响主要体现在能量损耗和频谱干扰两方面,主要原因是功率放大器本身的非线性特性和记忆效应。在现代无线通信技术（4G、5G）中,高阶调制方式和更大的信号带宽使得功率放大器表现出更强的非线性,这给通信系统带来了不利的影响。数字预失真技术是有效改善这一问题的方法之一,值得关切的是在传统的预失真系统中需要信号带宽5倍的AD采样率,随着信号带宽增加,数字预失真系统需要更高采样率的ADC（模数转换器）,这将导致数字预失真系统面临着硬件成本问题和能耗问题。针对这一问题,本文着重研究了反馈通道欠采样条件下（低于信号带宽5倍）数字预失真技术;宽带功率放大器的行为模型一直是数字预失真技术中的研究重点之一,本文还研究了加权记忆多项式模型。加权记忆多项多项式在记忆多项式模型的基础上,引入了输入信号幅度作为模型的参数,根据功放的静态非线性和动态非线性随输入信号幅度变化表现出两种不同的特性,该模型分为静态部分和动态两部分,分别用静态、动态权重函数实现模型静态、动态部分不同的权重。在相同的模型系数数量时,加权记忆多项式与记忆多项式具有相近的计算复杂度,却可以实现更好的建模效果;实现相同的建模效果时,使用加权记忆多项式模型需要更少的模型系数。建模误差在-36d B时,加权记忆多项式模型系数数量比记忆多项式模型少40%;在相同数量的模型系数时,使用加权记忆多项式模型可以实现-40d B左右的建模效果,而使用记忆多项式模型仅能达到-36d B左右。另外,本文研究了权重函数中阈值对模型性能的影响,并且针对这一问题,在加权记忆多项式模型中使用了基于余弦函数的权重函数,在保持模型性能的同时避免了使用模型时由于阈值带来的不稳定性。基于欠采样恢复（USR,under-sampling restoration）的数字预失真技术可以在ADC采样率低于5倍信号带宽的条件下实现数字预失真。USR是指在欠采样条件下采集功放的输入、输出信号,并且利用真实的功放输入信号还原真实的功放输出信号的一种方法。该方法以还原出的功放信号建立功放正向模型,通过迭代修正功放模型,最终还原出足够精确的功放输出信号。本文在USR的基础之上引入Landweber迭代算法,提出了基于USR-Landweber的数字预失真。USR-Landweber在沿用了基于USR的数字预失真结构,迭代过程也相同的情况下,功放数据还原使用Landweber迭代算法,在相同的采样率下还原出的数据更接近真实的功放输出信号,能实现更好的预失真效果。相较于基于USR的数字预失真在性能上有一定的提升。最后,通过相关仪器搭建了数字预失真实验平台,通过实验证明文中所研究的欠采样数字预失真方法的有效性。实验选用带宽为5M的LTE信号作为F类射频功率放大器的输入信号,在10Msps的采样率下,测试本文研究的两种欠采样数字预失真方法,其中,无预失真情况下,功放输出信号的ACPR为-30d B,经过基于USR的数字预失真后,ACPR降低至-47.04d B;使用基于Landweber-USR的数字预失真后,ACPR降低至-48.84d B。