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广州大学硕士学位论文：基于低复杂度数字预失真模型的功率放大器线性化研究

一、作者及发表信息

• 作者：未明确署名（广州大学硕士研究生学位论文）
  
• 机构：广州大学
  
• 发表时间：2023年5月23日
  
• 期刊/载体：硕士学位论文
  

二、学术背景

研究领域：无线通信中的射频功率放大器（Power Amplifier, PA）线性化技术，属于射频工程与信号处理交叉领域。

研究动机：
现代无线通信系统采用非恒定包络的数字调制技术（如OFDM、QAM），导致功率放大器因高峰均比（PAPR）和宽带信号特性而工作在非线性区，产生谐波失真、互调失真及记忆效应。传统线性化技术（如负反馈、前馈）存在带宽受限、成本高或复杂度高等问题，而数字预失真（Digital Pre-Distortion, DPD）技术因其宽带适用性和低成本优势成为研究热点。

研究目标：
1. 解决现有DPD模型参数提取算法中高斯牛顿法的Hessian矩阵病态问题，提升收敛速度与精度；
2. 提出一种低复杂度预失真模型，在保证线性化性能的同时减少模型系数。

三、研究流程与方法

1. 改进高斯牛顿参数提取算法

问题背景：传统高斯牛顿法在低参数配置时，Hessian矩阵易出现病态问题，导致收敛慢、精度低。
解决方案：
- 参考岭回归（Ridge Regression）思想，在Hessian矩阵中插入自适应调整的对角项矩阵，缓解病态问题。
- 算法改进：通过系统误差动态调整对角项系数，优化迭代稳定性。
实验验证：
- 仿真对比改进算法与原始高斯牛顿法，结果显示收敛速度显著提升，且精度改善。

2. 动态广义记忆多项式（DGMP）模型设计

模型基础：
- 动态记忆多项式（DMP）：捕捉功放的动态非线性特性；
- 广义记忆多项式（GMP）：引入交叉项以描述记忆效应。
创新点：
- 结合DMP的动态思想与GMP的交叉项，构建DGMP模型，通过动态调整不同记忆时刻的相互作用，减少冗余系数。
复杂度分析：
- 与传统GMP模型相比，DGMP模型系数减少27.4%，同时保持相同精度。

3. 实验验证与测试

测试平台：基于RF WebLab的硬件测试系统。
实验步骤：
1. 改进算法验证：单独测试改进高斯牛顿法的参数提取效率；
2. 综合测试：将DGMP模型与改进算法结合，评估线性化性能。
性能指标：
- 邻信道功率比（ACPR）：较无预失真时降低3.9 dBc（左邻信道）和6 dBc（右邻信道）；
- 归一化均方误差（NMSE）：与GMP模型精度相当，但模型系数更少。

四、主要研究结果

1. 算法改进效果：改进高斯牛顿法显著缓解了Hessian矩阵病态问题，收敛速度提升，为后续模型参数提取奠定基础。
   
2. DGMP模型优势：
   
   • 在ACPR和NMSE指标上与传统GMP模型性能相当；
     
   • 系数数量减少27.4%，降低了硬件实现复杂度。
     
3. 实际测试验证：RF WebLab平台测试证实了算法与模型在真实环境中的有效性。
   

五、研究结论与价值

科学价值：
- 提出的改进高斯牛顿法为DPD参数提取提供了新思路，解决了病态矩阵的通用性问题；
- DGMP模型通过动态与交叉项结合，为低复杂度预失真模型设计提供了范例。

应用价值：
- 可应用于5G/6G等宽带通信系统中，提升功放效率并降低硬件成本；
- 为工程实践中DPD技术的实时部署提供了优化方案。

六、研究亮点

1. 创新算法：首次将岭回归思想融入高斯牛顿法，解决DPD参数提取的病态问题；
   
2. 模型设计：动态广义记忆多项式（DGMP）首次将动态非线性与交叉项记忆效应结合，平衡精度与复杂度；
   
3. 全链路验证：从仿真到硬件测试，完整验证了算法与模型的实用性。
   

七、其他有价值内容

• 论文第2章详细分析了功放的非线性特性（谐波失真、互调失真、记忆效应）及评估指标（1dB压缩点、EVM、NMSE、ACPR），为后续研究提供了理论基础；
  
• 文献综述部分系统梳理了DPD技术的发展脉络，指出模型复杂度过高是当前主要瓶颈，为本研究提供了明确方向。
  

（报告总字数：约1500字）