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数字预失真技术通过在信号进入功率放大器之前，预先引入一个与功率放大器非线性特性相反的失真，从而抵消功率放大器产生的失真。这种技术可以有效改善信号的线性度，降低误码率（BER）
数字预失真是算法结合功放数据去实现功放线性的改善，数字预失真（DPD）仿真的实现涉及多个方面，包括DPD的数学模型、算法实现、以及在硬件中的实现。以下是数字预失真仿真的一些关键技术和实现步骤：
DPD的数学模型：
DPD技术通常基于Volterra级数模型，这是一个描述具有记忆效应的非线性系统的强大工具。Volterra级数通过捕捉系统当前输出与当前及过去输入之间的关系来建模非线性系统。
广义记忆多项式（GMP）是Volterra级数的一个简化版本，它在实时数字系统中更易于实现和稳定。
DPD算法：
多项式LMS（最小均方）算法是一种常用的自适应滤波算法，用于DPD系统中学习功率放大器的非线性特性。
基于动态偏差减少的建模可以作为DPD的一种补充方法。
DPD仿真实现：
在Matlab和Simulink中，可以通过搭建DPD仿真模型来验证DPD算法的有效性。模型通常包括信号发生器、PA模型、DPD模块、误差计算模块和示波器等。
DPD仿真参数设置包括输入信号类型、PA模型、LMS算法学习率、RPEM算法学习率和仿真时间等。
DPD效果展示：
通过仿真，可以展示DPD对信号质量的改善，如降低误差向量幅度（EVM）和改善频谱特性。
DPD前后的AM-AM和AM-PM曲线的改善也可以通过仿真展示，显示增益和相位的调整效果。
MATLAB含有DPD的模型，systemvue也包含DPD的模型，省去了建模的时间，仅需要根据情况调整输入波形的即可观测DPD的效果。
输入源：
算法模型：
迭代次数，记忆深度，非线性阶数
仿真结果：
Systemvue的DPD是一个完整的模型，如果需要掌握DPD的流程及关键，在于自己如何去搭建DPD的模型。
█ 最后的话
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