DPD预失真算法的matlab仿真

资 源 简 介

DPD预失真算法的matlab仿真

详 情 说 明

DPD（数字预失真）技术是无线通信中用于补偿功率放大器非线性失真的重要手段。其核心思想是通过预失真处理，使得功率放大器的输入信号预先产生与放大器非线性特性相反的失真，最终实现线性化输出。

在Matlab仿真中实现DPD预失真算法，通常会涉及以下几种经典自适应算法：

LMS（最小均方）算法：通过迭代方式调整预失真器系数，计算量小但收敛速度较慢。适用于对实时性要求不高的场景。

RLS（递归最小二乘）算法：采用递归方式更新系数，收敛速度快但计算复杂度高。适合需要快速收敛的应用场景。

LS（最小二乘）算法：基于批量数据处理，通过矩阵运算一次性求解最优系数。计算精度高但要求所有数据已知。

仿真实现时通常包含以下关键步骤：首先建立功率放大器的非线性模型，然后设计预失真器结构，接着选择适当的自适应算法进行系数更新，最后通过性能指标（如ACPR、EVM等）评估线性化效果。