随着生活水平的迅速提高,人们对无线移动通信要求也越来越高,不仅要求随时随地互联而且还要求高品质的语音和互联网数据服务。IMT-Advanced系统的应用,正不断适应和满足人们日益增长的通信需求。自3G以来,数据业务和多媒体通信业务的快速增长,加剧了对频谱资源的开发,为了有效的利用有限的频谱资源,一些高效的调制方式如M-QAM、OFDM得到应用。IMT-Advanced系统采用这些调制方式产生的信号具有非恒定包络、高峰均比的特性,通过功率放大器时,极易进入饱和区产生非线性饱和失真,影响通信质量。IMT-Advanced系统高效率,高速度,多任务的要求是建立在可靠的通信质量基础之上的,因此要求尽可能降低系统非线性失真。功率放大器作为通信系统中主要的非线性源,成为IMT-Advanced系统线性化技术研究的关键。在所有线性化技术中数字预失真技术以其高度灵活性和优良的线性化性能成为功率放大器线性化技术的最优方案。IMT-Advanced系统中功率放大器经常工作在饱和区,产生的强烈的非线性饱和失真导致功放输出信号产生严重的带内失真和带外频谱扩展。同时在大力提倡节能绿色通信的今天,功放效率的提高越加受到关注。因此在兼顾功率放大器线性化和效率的基础上,提出了改进的联合峰均比抑制的数字预失真结构,主要是在预失真系统嵌入削峰模块,该模块采用选择映射法和压扩变换法相结合的融合算法。通过联合结构,使传输的信号峰均比大幅降低,使功率放大器工作在饱和点以下,有效的消除功放饱和非线性失真的影响同时提高了功放的效率。同时削峰模块采用选择映射法与压扩变换相结合相对于采用单一限幅技术能够有效减小限幅噪声的引入,降低系统的误码率。为了提高数字预失真线性化性能研究改进了数字预失真自适应间接学习结构。自适应模块改进收敛算法,提出LS-LMS算法,它综合了最小二乘法(The Least Square Method,LS)收敛快速与最小均方误差算法(Least Mean Square,LMS)的计算简单和平稳优点,能够使系统快速稳定的收敛,随时响应周边环境的变化。预失真模块改进预失真行为模型提出了分数阶广义记忆多项式模型,有效的提高预失真模型在高频带信号下的抗记忆效应能力和模型精确度,从而改善数字预失真的线性化性能。