功率放大器是通信系统的重要组成部分。功率放大器的线性度和效率存在着矛盾,功放线性工作时,效率不高。工作在非线性区时,非恒包络调制会导致信号的频谱产生带内失真和带外扩展。要想维持功放的高效率、低失真,需要采用线性化技术补偿功放的非线性。预失真技术是比较有前景的一种线性化技术。本文针对数字预失真技术进行了研究,提出了一种针对大规模MIMO预失真技术减少预失真反馈测量通道的一种方案,并在东南大学移动通信国家重点实验室的5G试验平台进行了验证。本文首先从理论上分析了功放非线性特性,然后分析了功放的记忆效应,测量了功放的记忆性表现。接着介绍了常用的线性化技术,比较了多种线性化技术的优缺点。随后,分析了预失真系统实现的一些问题,预失真结构采用间接学习型结构,链路延迟估计采用整数倍估计和小数倍估计。然后分析了功放模型参数提取的收敛算法,并进行多项式建模和神经网络建模,采用实测数据确定了功放建模的有效阶数,搭建预失真验证平台对这两种模型的预失真效果进行了验证。针对大规模MIMO系统采用传统预失真方案硬件开销大的问题,提出了一种无线预失真方案,可以有效地减少预失真反馈通道,但需要考虑信道对预失真性能的影响。最后,利用5G试验平台,实际测试了3.5GHz频段100MHz信号带宽的信道特性,给出了两种减少信道对预失真数据影响的技术方案,并在5G试验平台上的实际验证了方案的有效性。