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在4G和5G移动通信中,高阶调制方式被用在有限的频谱资源中以实现更高的频谱利用率。然而,高阶调制信号的峰值平均功率比（Peak-to-average Power Ratio,PAPR）的增大将引起功率放大器（Power Amplifier,PA）非线性失真的加重。因此,射频功率放大器的线性化需求也在不断增加,而数字预失真技术（Digital Predistortion,DPD）则是目前最灵活最广泛使用的一种线性化补偿技术。针对宽带应用场景,本文将矢量量化（Vector Quantization,VQ）算法应用于数字预失真技术,提出了二维加权K-means（Two Dimensional Weighted K-means,TDWK）算法和约束二维加权K-means（Constrained Two Dimensional Weighted K-means,CTDWK）算法,并对算法的建模效果进行了仿真。为了验证本文所提两种算法在宽带场景下对功率放大器的实际补偿效果,本文设计了一款宽带数字预失真硬件平台,并通过实验验证了算法的可行性。本文的主要工作内容与创新点如下:本文首先创新性的提出了一种切换行为模型,利用矢量量化算法将输入信号空间切分为不同区域,并使用对应于每个区域的单独模型计算输出。以矢量量化算法中的K-means算法为基础,提出了TDWK算法。又在TDWK基础上,考虑添加簇的大小这一先验知识来对算法进行改进,提出了CTDWK算法。每个区域的单独模型选择广义记忆多项式（General Memory Polynomial,GMP）模型,将这两种算法与GMP模型相结合,提出了TDWK-GMP模型和CTDWK-GMP模型。利用30MHz带宽的信号对本文所涉及的模型分别进行了功率放大器建模仿真,功率放大器选择F类。建模仿真结果显示,与GMP模型相比,TDWK-GMP模型建模效果提升了2d B,CTDWK-GMP模型建模效果提升了6d B。数字预失真反馈通道采样率需要达到信号带宽的5倍,数字预失真硬件实验平台必须满足这一高要求。现有的仪器平台往往不能满足太宽的分析带宽的要求,这就需要搭建一款适用于宽带乃至超宽带的数字预失真平台。本文基于FPGA,AD9172和ADC12DJ3200搭建了一款数字预失真硬件平台,该平台支持的最大分析带宽为1.5GHz。实验选用135MHz带宽的16QAM信号作为F类功率放大器的输入信号,利用本文所提及的4种模型分别对功率放大器进行了数字预失真补偿对比实验。ACPR补偿结果显示,相比于GMP模型而言,TDWK-GMP模型补偿效果提升了3d B,CTDWK-GMP模型补偿效果提升了5d B。实验证明了本文所提及的两种算法均能够应用于宽带场景下的功率放大器数字预失真补偿研究。