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功率放大器(Power Amplifier,PA)是无线通信系统中主要的非线性器件。数字预失真(Digital PreDistortion,DPD)以其成本低、编程灵活等优点成为目前射频前端的主流线性化技术。未来DPD的发展趋势主要集中在宽带应用场景下的低复杂度结构及算法研究。模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)是DPD系统反馈回路中功耗较大、成本较高的器件之一。本文围绕降低ADC量化精度的要求与ADC的采样速率展开研究,前者能降低系统功耗与成本,以应对基站"小型化",后者则能在降低功耗的同时降低反馈信号带宽,来应对"大带宽"的趋势。除此之外,本文还会解决DPD系统中存在的诸多关键问题。传统的DPD系统依赖于带宽不低于原始信号5倍且量化精度足够高的反馈信号,使得DPD在面向宽带应用的时候受到很大限制。本文考虑降低ADC的量化精度降低到极端情况下的1比特,并对此时的DPD算法进行理论推导,证明单比特DPD系统的可行性。同时本文对单比特DPD系统中存在的问题逐一提出了解决方案,包括基于单比特采样数据的频域时间对齐算法,迭代步长的估计,系统复杂度的分析,并通过实验测试验证单比特DPD系统的线性化性能。此外本文在此基础上提出一种改进的单比特DPD系统,即前向建模辅助的单比特DPD参数提取方法,也被证明能够有效对宽带功放进行线性化。在宽带场景下一方面DPD系统反馈带宽受限,另一方面传统模型精度的提升也很困难。为此本文阐述一种采用频谱外推思想的方法,在迭代的过程中不断地用降低采样速率的反馈数据来恢复出真实的功放输出,从而能够进一步得到精确的DPD参数。本文也对频谱外推算法的数值稳定性进行理论分析,并提出一种提高算法数值稳定性的方法。同时考虑到硬件实现成本,本文为降低算法的计算复杂度设计出一种分段快速傅里叶变换方法来实现整个算法,极大地提升了计算效率。本文通过理论和仿真详细分析在基于间接学习结构的DPD系统中,不同归一化增益对DPD性能的影响。随后以DPD模块不改变输入信号的平均功率这一基本原则,推导出具有明确的物理意义的一步计算最优归一化增益的算法。另外,针对频率相关I/Q非平衡对DPD线性化性能的影响,本文提出一种消除反馈回路I/Q非平衡的DPD参数提取算法,随后将这种算法扩展到同时存在正交调制解调器两种I/Q非平衡的场景,通过实验验证算法的有效性。