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随着第三代无线通信系统的迅猛发展,宽带射频功率放大器将会起到越来越重要的作用。非恒包络调制方式的使用使得射频放大器通常需要采用功率回退的方法来达到系统线性的要求。但是为了提高功率放大器的效率,通常又要求其工作在饱和状态,这必然就会带来严重的非线性。射频功放的非线性失真会使得原始信号的频谱扩展,从而对邻近信道造成较大的干扰。射频功率放大器的线性化,是解决其效率和线性度矛盾的有效方法,能够使射频功放在输出高功率和高效率的同时,保持良好的线性度。常用的线性化方法包括包络消除和恢复技术(EER),包络追踪技术(ET),使用非线性元件的线性放大技术(LINC),Doherty技术,前馈技术(Feedforward)和预失真技术(Predistortion)等。随着DSP技术的飞速发展,数字预失真技术成为了功放线性化技术的热门研究项目,并且易于和其它线性化技术相结合。本课题主要研究对象为数字预失真技术中的功放模型的建立及数字预失真算法的研究。功放的数学模型主要分为无记忆模型和记忆模型,分析了不同模型的参数估计的方法。针对以往常见的模型反转数字预失真算法,课题分析并使用了新颖的间接学习(indirect learning)数字预失真算法,从而有效避免了无法对功放模型进行求逆的缺陷,并在此架构下仿真了不同功放模型的参数估计对于数字预失真效果的影响。针对WCDMA移动通信基站系统中使用的宽带功率放大器,使用ADS和MATLAB软件联合仿真的形式来评估整个DPD系统的性能并使用实际功放进行了测试。仿真结果表明整个DPD模块对系统EVM的影响不是很大,但是对于ACPR,无论输入信号是单载波WCDMA信号,三载波WCDMA信号或者LTE测试信号,至少可以改善23dB以上。软硬件联合闭环测试可以得出同样的结果。这表明采用参数估计为记忆多项式模型的indirect learning数字预失真系统对宽带WCDMA功率放大器的线性度有着相当好的改善作用。