【摘 要】
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记忆非线性放大器的预失真问题一直是预失真技术的难点．本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法，它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化，却存在运算量较大的问
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记忆非线性放大器的预失真问题一直是预失真技术的难点．本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法，它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化，却存在运算量较大的问题．结合LS算法和Hammerstein模型的优点，提出了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法，用几次简单的迭代运算代替一次复杂的直接运算，从而以较少的运算量，获得较好的线性化性能．通过计算机软件仿真验证了这种算法的有效性。它能以较少的参数，快捷、简便地实现记忆非线性功率放大器的预失真，显著提高了放大器的线性化性能．
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