数字预失真线性化技术：非线性行为模型与应用

"该资源是一份关于数字预失真线性化技术的PPT报告，由詹鹏主讲。报告涵盖了数字预失真技术的研究目的、意义、国内外现状，以及功率放大器的非线性特性、线性化技术、数字预失真基本原理、非线性行为模型、预失真学习结构、实现方式、延时估计、IQ不平衡问题和发展趋势。" 报告主要讨论了现代通信系统中功率放大器线性度的重要性，尤其是对于采用宽带调制技术（如OFDM、WCDMA、QAM）的系统，功率放大器的非线性失真会严重影响信号质量。因此，数字预失真技术成为了提升功率放大器性能的关键技术，它能够在线性化放大器输出的同时保持较高的效率。 在非线性行为模型部分，报告提到了两类模型：无记忆非线性行为模型，如Saleh失真模型（适用于行波管）和Rapp模型（适用于固态功率放大器），以及有记忆非线性行为模型，如Volterra级数模型、Wiener模型、Hammerstein模型、Wiener-Hammerstein模型、并行Wiener模型、并行Hammerstein模型和记忆多项式模型。这些模型都是为了更好地理解和模拟功率放大器的非线性行为。 报告还探讨了预失真学习结构和实现方式，指出它们是通过算法来预测和抵消放大器的非线性失真。延时估计和IQ不平衡是实现预失真技术时需要考虑的重要因素，因为这些因素会影响系统的性能。 当前，国内外的研究机构和企业都在积极研究和开发相关的线性化技术，例如Xilinx、Altera、TI、Optichron、TI、凌力尔特和美信等公司已经推出了各自的解决方案。同时，报告指出，尽管取得了显著的进步，但仍有诸如提高预失真精度、降低复杂性和处理动态范围等问题需要解决。 最后，报告介绍了目前的研究进展，强调了未来可能的发展趋势，包括更高效的算法、更精确的模型和更广泛的适用性。这份报告全面地概述了数字预失真技术的各个方面，为理解和应用这一技术提供了丰富的知识基础。