基于MATLAB的直接训练法数字预失真系统设计与仿真

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现数字预失真系统，通过直接训练法采集功放输入输出信号，建立逆特性模型并生成预失真系数，有效提升信号线性度。系统包含信号生成、模型辨识和性能评估模块，适用于通信系统非线性补偿研究。

详 情 说 明

基于直接训练法的数字预失真系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一个完整的数字预失真（DPD）系统，采用直接训练架构对功率放大器（PA）的非线性失真进行补偿。系统通过采集功率放大器的输入输出信号，利用记忆多项式模型建立逆特性模型，并采用最小二乘法进行参数估计，最终生成预失真器系数。该系统能够有效改善信号传输的线性度，支持多种调制格式的测试，并提供详细的性能评估与可视化分析。

功能特性

• 直接训练架构：采用高效的正向建模与参数提取方法
• 记忆多项式建模：准确描述功率放大器的记忆效应和非线性特性
• 最小二乘估计：实现快速、稳定的参数辨识
• 多格式信号支持：兼容QPSK、16QAM等常见调制信号
• 全面性能评估：提供ACPR、EVM、NMSE等多维度指标分析
• 丰富可视化输出：包括频谱对比、AM-AM/AM-PM特性曲线等

使用方法

1. 配置功率放大器特性参数（饱和功率、1dB压缩点等）
2. 设置训练信号参数（调制格式、信号长度、采样率等）
3. 定义系统参数（多项式阶数、记忆深度、学习步长）
4. 运行主程序进行模型训练与性能评估
5. 查看生成的预失真系数及性能指标
6. 分析可视化结果，评估失真补偿效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 通信工具箱（用于调制信号生成）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括基带信号的生成与配置、功率放大器非线性特性的模拟、预失真模型的训练与参数提取、系统性能的多维度评估，以及补偿效果的可视化展示。该文件整合了完整的数字预失真处理链路，能够直接输出预失真器系数和关键性能指标。