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功率放大器（PA）在接近饱和区时效率最高，但非线性也最严重。数字预失真（DPD）是基站和宽带发射机中最主流的线性化技术。
一、问题来源
1. AM/AM 失真：输出幅度随输入增大而压缩；
2. AM/PM 失真：输出相位随输入幅度变化；
3. 记忆效应：输出不仅取决于当前输入，还与过去的输入有关，宽带信号下更明显。
后果是带外频谱再生（ACLR 恶化）和带内 EVM 变差。5G NR 基站通常要求 ACLR 优于 -45dBc。
二、DPD 原理
在 PA 前插入一个与 PA 特性近似相反的非线性模块，使级联后的整体特性接近线性。工作流程：
1. 反馈通道采集 PA 输出，经衰减、下变频、ADC 回到数字域；
2. 与原始信号做时延和幅相对齐；
3. 用间接学习或直接学习结构辨识模型系数；
4. 更新预失真器系数并持续跟踪。
三、常用模型
1. 记忆多项式（MP）：最常用，非线性阶数 K 常取 5~7，记忆深度 M 取 3~5；
2. 广义记忆多项式（GMP）：加入交叉项，精度更高；
3. 基于神经网络的模型，适用于强记忆效应和超宽带场景。
四、工程要点
1. 反馈通道带宽通常需要信号带宽的 3~5 倍；
2. 系数估计用最小二乘，矩阵病态时需正则化；
3. 与削峰（CFR）配合，先把峰均比降到 7~8dB 左右。
五、常见坑
1. 时延对齐误差导致 DPD 收敛差；
2. 反馈通道自身非线性被误建模；
3. 温度与负载变化后系数未及时更新。
讨论：
1. 你们项目里 DPD 模型的阶数和记忆深度如何选？
2. GaN PA 的强记忆效应你们有什么处理经验？
一、问题来源
1. AM/AM 失真：输出幅度随输入增大而压缩；
2. AM/PM 失真：输出相位随输入幅度变化；
3. 记忆效应：输出不仅取决于当前输入，还与过去的输入有关，宽带信号下更明显。
后果是带外频谱再生（ACLR 恶化）和带内 EVM 变差。5G NR 基站通常要求 ACLR 优于 -45dBc。
二、DPD 原理
在 PA 前插入一个与 PA 特性近似相反的非线性模块，使级联后的整体特性接近线性。工作流程：
1. 反馈通道采集 PA 输出，经衰减、下变频、ADC 回到数字域；
2. 与原始信号做时延和幅相对齐；
3. 用间接学习或直接学习结构辨识模型系数；
4. 更新预失真器系数并持续跟踪。
三、常用模型
1. 记忆多项式（MP）：最常用，非线性阶数 K 常取 5~7，记忆深度 M 取 3~5；
2. 广义记忆多项式（GMP）：加入交叉项，精度更高；
3. 基于神经网络的模型，适用于强记忆效应和超宽带场景。
四、工程要点
1. 反馈通道带宽通常需要信号带宽的 3~5 倍；
2. 系数估计用最小二乘，矩阵病态时需正则化；
3. 与削峰（CFR）配合，先把峰均比降到 7~8dB 左右。
五、常见坑
1. 时延对齐误差导致 DPD 收敛差；
2. 反馈通道自身非线性被误建模；
3. 温度与负载变化后系数未及时更新。
讨论：
1. 你们项目里 DPD 模型的阶数和记忆深度如何选？
2. GaN PA 的强记忆效应你们有什么处理经验？
