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伴随移动通信的飞速发展,一代又一代的通信技术被提出并得到广泛应用。其中LTE-A系统利用载波聚合技术可以将基带信号扩展到最高100 MHz的带宽,而基带带宽的增加将导致功放非线性失真更加严重。本文以LTE-A系统为背景对宽带预失真中的关键技术,分别从LTE-A系统功放特征提取平台、LTE-A系统数字预失真模型及宽带降采样技术等方面进行详细的分析研究。本文的主要工作及创新点归纳以下几点:1、本文分析宽带功率放大器的特征提取平台中收发信道的不平衡对功放建模的影响。针对宽带功放的特征提取平台中遇到的频率相关的IQ不平衡问题,本文融合现有的补偿技术提出一种基于时域的宽带IQ不平衡的补偿算法。在一款工作在连续类功放上分别完成了20 MHz单载波LTE-A信号及60 MHz的三载波LTE-A信号的数字预失真实验,相比不进行信道补偿利用本文提出的宽带信道补偿模型后ACLR分别改善了6 dB和8 dB。2、本文分析宽带信号激励下功率放大器行为模型的特性。本文通过对现有模型的研究,详细分析各种模型的基函数分布及模型复杂度的问题,提出了一种在复杂度及建模精度比较均衡的DDMP模型,相比现有的几种广泛使用的模型拥有更好的建模精度和更低的模型复杂度。通过VSG-VSA仪器平台针对单载波20MHz基带信号进行了数字预失真的实验验证,同等条件下,本文提出的DDMP模型数字预失真效果比DDRV模型高3 dB,而且模型系数相比于1-MDDRV少30%左右。3、本文分析宽带通信系统中数字预失真反馈带宽受限的问题,提出差速采样PA模型估计及对齐算法。本文对LTE-A系统数字预失真的反馈回路进行了详细分析,通过对现有的几种降采样的研究,提出了改进的差速采样的PA模型估计法,通过低采样的反馈信号与全采样的输入信号进行构建PA模型,进而估计出全采样的输出信号。本文提出的改进主要解决高倍降采样的对齐算法过于复杂和差速采样的PA模型在不同记忆深度及非线性阶数下的建模精度不稳定问题。通过仿真与实验,设置降采样倍数分别为10、50、100倍,相比于原来的降采样技术,无论是对齐算法的复杂度还是全采样输出信号的恢复均都到了很大的提升。例如降采样倍数为50时,本文提出的对齐算法运行时间是现有算法的10%,而改进后的差速采样的PA模型估计法在不同记忆深度及非线性阶数下的高精度建模区域(NMSE<-30 dB)保持在90%以上。