论
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射频功率放大器做线性化，数字预失真是最常用的手段。它的思路是先在数字域把信号预先 distort 成反方向，让放大器自身的非线性把它抵消一部分，最终输出更接近理想信号。但预失真不是万能药，模型选错了，校正效果会大打折扣。动手建模之前，先要分清放大器的记忆效应来自哪里，因为不同来源要用不同的模型去描述。
记忆效应通俗讲，就是放大器当前输出不仅取决于当前输入，还取决于过去的输入。最常见的来源是热效应。功率放大器工作时会发热，温度变化会影响器件特性，而温度变化的速度比信号变化慢得多，于是过去一段时间的平均功率会影响当前增益。这种记忆时间比较长，变化也比较慢。另一类来源是电源和偏置电路的记忆，电源网络的响应不是瞬时的，供电电压会随着信号包络波动，包络变化快时，电源跟不上，增益也会跟着波动。
还有一类是器件本身的电记忆，来自匹配网络、偏置电路里的电容和电感储能。信号经过这些网络时，不同频率分量受到的影响不同，带宽越宽，这种频率相关的记忆越明显。宽带信号尤其要注意，因为记忆效应会随着带宽增大而变复杂，简单的无记忆模型已经不够用了。区分这几类来源的办法，是看记忆时间的长短和随信号特征的变化规律。热效应随平均功率慢变，电源记忆与包络波动相关，电记忆则与频率和带宽关系更密切。
分清来源之后，模型选择才有依据。记忆时间短、主要由电路储能引起时，带记忆的多项式模型往往够用；记忆时间长、热效应明显时，模型里要加入慢变的状态量，或者分段处理不同功率下的特性；电源引起的记忆，则要先检查电源设计和去耦，单纯靠数字模型去补偿电源缺陷，效果有限而且不稳定。模型阶数和记忆深度也不是越高越好，阶数过高会拟合噪声，换个信号就失效，工程上要在校正效果和鲁棒性之间取平衡。
最后要记住校正的边界。预失真只能改善放大器工作在线性区附近的失真，不能把已经严重饱和的放大器救回来。功率回退、效率和线性度三者始终在互相牵制，校正之前先确认工作点是否合理，再谈模型。校正完成后，要用不同带宽、不同峰均比的信号验证，不能只在训练用的信号上看指标。来源分清了，模型选对了，验证做全了，线性化才算真正落地。
记忆效应通俗讲，就是放大器当前输出不仅取决于当前输入，还取决于过去的输入。最常见的来源是热效应。功率放大器工作时会发热，温度变化会影响器件特性，而温度变化的速度比信号变化慢得多，于是过去一段时间的平均功率会影响当前增益。这种记忆时间比较长，变化也比较慢。另一类来源是电源和偏置电路的记忆，电源网络的响应不是瞬时的，供电电压会随着信号包络波动，包络变化快时，电源跟不上，增益也会跟着波动。
还有一类是器件本身的电记忆，来自匹配网络、偏置电路里的电容和电感储能。信号经过这些网络时，不同频率分量受到的影响不同，带宽越宽，这种频率相关的记忆越明显。宽带信号尤其要注意，因为记忆效应会随着带宽增大而变复杂，简单的无记忆模型已经不够用了。区分这几类来源的办法，是看记忆时间的长短和随信号特征的变化规律。热效应随平均功率慢变，电源记忆与包络波动相关，电记忆则与频率和带宽关系更密切。
分清来源之后，模型选择才有依据。记忆时间短、主要由电路储能引起时，带记忆的多项式模型往往够用；记忆时间长、热效应明显时，模型里要加入慢变的状态量，或者分段处理不同功率下的特性；电源引起的记忆，则要先检查电源设计和去耦，单纯靠数字模型去补偿电源缺陷，效果有限而且不稳定。模型阶数和记忆深度也不是越高越好，阶数过高会拟合噪声，换个信号就失效，工程上要在校正效果和鲁棒性之间取平衡。
最后要记住校正的边界。预失真只能改善放大器工作在线性区附近的失真，不能把已经严重饱和的放大器救回来。功率回退、效率和线性度三者始终在互相牵制，校正之前先确认工作点是否合理，再谈模型。校正完成后，要用不同带宽、不同峰均比的信号验证，不能只在训练用的信号上看指标。来源分清了，模型选对了，验证做全了，线性化才算真正落地。