【摘 要】
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针对宽带信号功率放大器（PA）的非线性效应和记忆效应,提出了一种基于直接学习结构的数字预失真（DPD）方法。该方法结合牛顿法进行参数提取,降低了参数迭代次数和运算量。以20 MHz
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院国家空间科学中心
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针对宽带信号功率放大器（PA）的非线性效应和记忆效应,提出了一种基于直接学习结构的数字预失真（DPD）方法。该方法结合牛顿法进行参数提取,降低了参数迭代次数和运算量。以20 MHz带宽的64QAM信号作为输入信号,采用记忆多项式（MP）模型的预失真器以及Wiener功放模型进行仿真。仿真结果表明,该方法能有效补偿放的非线性失真,系统经过6次迭代后,其归一化均方误差（NMSE）可达-65.83 d B,误差矢量幅度（EVM）降低到0.06%,邻道功率比（ACPR）可达-45.33 d Bc。
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