CN106921600A - 一种预失真模型的调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种预失真模型的调整方法及装置，其中，该方法包括：对预失真***的LUT进行校验，以确定LUT是否满足预定条件；在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新MP；在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据预定预失真模型更新MP。本发明在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新MP，在需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行处理以得到另一种形式的预失真模型，并根据该预失真模型更新MP，该方法在当前MP无法适用LUT时，可以自适应的调整预失真模型，更新MP以适用当前的预失真***，耗时较短，***性能有较大提高，解决了现有的问题。

Description

一种预失真模型的调整方法及装置

技术领域

本发明涉及数字信号处理领域，特别是涉及预失真模型的调整方法及装置。

背景技术

在移动通信***中，许多模拟器件，特别是功率放大器都有非线性效应，产生带内失真和带外频谱扩展。带内失真会降低***性能，带外频谱扩展会干扰邻近信道。目前减小非线性效应的方法主要有功率回退技术、包络消除和恢复技术、前馈线性化技术和数字预失真技术等。其中，功率回退会牺牲功放的效率，前馈线性化技术结构复杂、成本高且自适应性差，而数字预失真技术稳定性高，适用带宽较宽，实现成本低，是目前移动通信***中功放线性化的重要手段。

目前广泛应用数字预失真的***中，预失真模型主要采用预置模型，是在***调试中确定并固化在***中的。如果硬件状态发生变化(例如，更换不同类型的功放，或更换射频链路器件)，或者，应用场景超出***调试阶段的实验场景(例如，信号带宽或信号配置未在调试阶段出现过)，就可能出现信号射频指标无法满足***要求的情况。这种情况下，现有采用的方法是根据新的应用场景重新确定预失真模型，再将新确定的预失真模型重新固化到***中，耗时较长，且固话过程复杂，预失真***无法灵活的适应其自身的改变，***性能较差。

发明内容

本发明提供一种预失真模型的调整方法及装置，用以解决现有技术预失真***有变化时，只能根据新的应用场景重新确定预失真模型，再将新确定的预失真模型重新固化到***中，耗时较长，且固话过程复杂，***性能较差的问题。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种预失真模型的调整方法，包括：对预失真***的查找表(Look up Table，简称为LUT)进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件；在所述LUT不满足所述预定条件的情况下，判断是否需要更新模型参数(ModelParameter，简称为MP)；在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP。

进一步，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP，包括：对所述当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到所述预定预失真模型，其中，所述预定预失真模型为：其中， p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号的长度；分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；从所述模型参数集合中选择使得所述预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据所述模型参数确定所述MP。

进一步，对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件之前，还包括：获取输入信号，并根据所述输入信号和所述预失真***当前的MP提取所述MP对应的LUT，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

进一步，对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件，包括：判断所述LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；如果大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；如果不大于上述预设相关值连续超限次数，判断所述LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数；如果大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值校验连续超限次数，判断所述LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数；如果大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

进一步，判断是否需要更新模型参数MP，包括：判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；在重新获取所述输入信号的次数达到所述预设次数的情况下，确定更新所述MP。

另一方面，本发明还提供一种预失真模型的调整装置，包括：校验模块，用于对预失真***的LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件；判断模块，用于在所述LUT不满足所述预定条件的情况下，判断是否需要更新MP；处理模块，用于在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP。

进一步，所述处理模块包括：处理单元，用于对所述当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到所述预定预失真模型，其中，所述预定预失真模型为：其中， p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号的长度；参数确定单元，用于分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；模型确定单元，用于从所述模型参数集合中选择使得所述预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据所述模型参数确定所述MP。

进一步，还包括：获取模块，用于获取输入信号，并根据所述输入信号和所述预失真***当前的MP提取所述MP对应的LUT，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

进一步，所述校验模块具体用于：判断所述LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；如果大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；如果不大于上述预设相关值连续超限次数，判断所述LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数；如果大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值校验连续超限次数，判断所述LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数；如果大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

进一步，所述判断模块包括：判断单元，用于判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；更新确定单元，用于在重新获取所述输入信号的次数达到所述预设次数的情况下，确定更新所述MP。

本发明在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新MP，在需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行处理以得到另一种形式的预失真模型，并根据该预失真模型更新MP，该方法在当前MP无法适用LUT时，可以自适应的调整预失真模型，更新MP以适用当前的预失真***，耗时较短，***性能有较大提高，解决了现有技术预失真***有变化时，只能根据新的应用场景重新确定预失真模型，再将新确定的预失真模型重新固化到***中，耗时较长，且固话过程复杂，***性能较差的问题。

附图说明

图1是本发明实施例中预失真模型的调整方法的流程图；

图2是本发明实施例中预失真模型的调整装置的结构示意图；

图3是本发明实施例中预失真模型的调整装置处理模块的结构示意图；

图4是本发明实施例中预失真模型的调整装置判断模块的结构示意图；

图5是本发明优选实施例中数字预失真处理***结构示意图；

图6是本发明优选实施例中预失真参数估计装置自适应数字预失真的过程示意图；

图7是本发明优选实施例中预失真模型参数搜索模块工作时的流程示意图；

图8是本发明优选实施例中模型参数更新条件判断模块工作流程示意图。

具体实施方式

为了解决现有技术预失真***有变化时，只能根据新的应用场景重新确定预失真模型，再将新确定的预失真模型重新固化到***中，耗时较长，且固话过程复杂，***性能较差的问题，本发明提供了一种预失真模型的调整方法及装置，以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。

本发明实施例提供一种预失真模型的调整方法，该方法的流程如图1所示，包括步骤S102至S106：

S102，对预失真***的LUT进行校验，以确定LUT是否满足预定条件；

S104，在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新MP；

S106，在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据预定预失真模型更新MP。

本发明实施例在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新MP，在需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行处理以得到另一种形式的预失真模型，并根据该预失真模型更新MP，该方法在当前MP无法适用LUT时，可以自适应的调整预失真模型，更新MP以适用当前的预失真***，耗时较短，***性能有较大提高，解决了现有技术预失真***有变化时，只能根据新的应用场景重新确定预失真模型，再将新确定的预失真模型重新固化到***中，耗时较长，且固话过程复杂，***性能较差的问题。

实现的过程中，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据预定预失真模型更新MP的过程如下：

对当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到预定预失真模型，其中，预定预失真模型为：其中，S(n)设置为静态项，设置为记忆项，设置为交叉项， p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号(前向信号和功放反馈信号)的长度，例如长度为8192，则n的取值范围为1～8192；p、k、l的取值范围可根据实际情况设置，一般情况下，建议3≤p≤15，k和l的最宽取值范围可以为：0≤k≤9，0≤l≤9。

在得到预定预失真模型之后，分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；再从模型参数集合中选择使得预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据模型参数确定MP。

在对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定LUT是否满足预定条件之前，还可以获取输入信号，并根据输入信号和预失真***当前的MP提取MP对应的LUT，其中，输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

在对预失真***的查找表LUT进行校验的过程中，可以设置多重校验来确定LUT是否满足预定条件，下面校验过程进行说明。实现时，可以先判断LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；如果LUT相关值连续超限次数大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；如果LUT相关值连续超限次数不大于上述预设相关值连续超限次数，再判断LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数。

如果LUT峰值校验连续超限次数大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果LUT峰值校验连续超限次数不大于预设峰值校验连续超限次数，继续判断LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数。

如果LUT峰值增益校验连续超限次数大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果LUT峰值增益校验连续超限次数不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

经过上述一系列校验过程之后，完成校验，能够确定LUT是否满足预定条件，并针对其满足预定条件与否执行不同的过程。

进一步，判断是否需要更新模型参数MP时，可以先判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；在重新获取输入信号的次数达到预设次数的情况下，说明当前的MP已经不适合现在的预失真***，所以可以确定需要更新MP。

本发明实施例还提供了一种预失真模型的调整装置，该装置的结构示意如图2所示，包括：校验模块10，用于对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定LUT是否满足预定条件；判断模块20，与校验模块10耦合，用于在LUT不满足预定条件的情况下，判断是否需要更新模型参数MP；处理模块30，与判断模块20耦合，用于在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据预定预失真模型更新MP。

其中，上述处理模块30的结构示意可以如图3所示，包括：处理单元301，用于对当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到预定预失真模型，其中，预定预失真模型为：其中， p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号的长度；参数确定单元302，与处理单元301耦合，用于分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；模型确定单元303，与参数确定单元302耦合，用于从模型参数集合中选择使得预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据模型参数确定MP。

上述调整装置还可以包括与校验模块10耦合的获取模块，用于获取输入信号，并根据输入信号和预失真***当前的MP提取MP对应的LUT，其中，输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

对于校验模块10，其具体用于：判断LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；如果大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；如果不大于上述预设相关值连续超限次数，判断LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数；如果大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值校验连续超限次数，判断LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数；如果大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；如果不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

对于判断模块20，其结构示意可以如图4所示，包括：判断单元201，用于判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；更新确定单元202，与判断单元201耦合，用于在重新获取输入信号的次数达到预设次数的情况下，确定更新MP。

优选实施例

为了克服现有技术中存在的预失真模型固定，无法根据应用场景变化自适应调整，无法满足***要求的问题和缺陷，本发明实施例提供是一种预失真模型的调整方法，其能够自适应的调整数字预失真模型，核心部分采用数字处理技术，针对不同的硬件环境及应用场景，在数字域对功放的非线性失真进行建模，实现模型自适应调整的数字预失真，改善发射链路的非线性，提高功放效率。

本发明实施例提供的方法包括以下步骤：

第一步：采集样本XY(前向信号x(n)和功放反馈信号y(n))，根据样本XY和预失真MP，提取预失真LUT。

第二步：对LUT进行校验，根据校验结果判断上述LUT是否满足指标要求。

第三步：如果上述LUT满足指标要求，则回到第一步，以更新预失真器中的LUT。

第四步：如果LUT不满足指标要求，根据LUT的校验结果判断是否需要更新MP。在此过程中，可以设置多次判断，如果LUT多次判断后仍不满足指标要求，再按照需要更新MP的流程处理。

第五步：如果需要更新MP，则清除当前MP和LUT，并重新采集样本XY，进行预失真模型参数搜索，确定新的预失真参数模型，以根据新的预失真参数模型更新MP，回到第一步。

第六步：如果不需要更新MP，回到第一步。

本发明实施例提供的预失真模型的调整装置可以包括以下模块：

预失真表格提取模块，还包括：预失真模型参数搜索模块和模型参数更新条件判断模块。

预失真表格提取模块(相当于校验模块)用来提取预失真查找表LUT，对查找表LUT进行校验，如果校验不通过，进入模型参数更新条件判断模块(相当于判断模块)；模型参数更新条件判断模块判断当前是否满足模型参数更新条件；如果满足模型参数更新条件，清除当前模型参数MP和查找表LUT，重新采集样本XY，进入预失真模型参数搜索模块(相当于处理模块)，更新模型参数MP；然后再根据新模型参数MP重新提取预失真查找表LUT。

上述过程中，其核心在于如何调整预失真模型，本发明实施例在设计中采用经典记忆多项式模型，信号经过预失真处理的公式描述为：

上式可以进一步简化为：

预失真的基本原理就是根据采集样本XY(前向信号x(n)和功放反馈信号y(n))，通过式(1)进行参数估计，得到b_p，使得能够与y(n)的失真特性达到理想的匹配，从而实现功放的线性化。

实际应用中，预失真的功能是通过预失真器实现的。输入信号x(n)经过预失真器，得到预失真后的信号经过数模转换器进入功放，输出射频信号。射频信号经过模数转换器得到功放反馈信号y(n)。其中，预失真后的信号是通过式(2)实现的，即b_p最终会以LUT的形式进行使用，预失真器中保存的参数就是LUT。

式(1)中的k、l和p如何设置直接决定了的匹配效果。因此k、l和p的排列组合构成了功放的MP，即MP＝[k,l,p]。

目前常用的预失真处理中，MP是在***中预置的，是在***调试中确定并固化在***中的。本发明实施例能够根据实际情况的变化(更换功放、更换射频器件、采用未调试过的信号配置等)自适应调整功放模型MP，以保证能够与y(n)的失真特性达到理想的匹配，从而满足***的射频指标要求。

预失真模型搜索实现的就是自适应调整功放模型MP的功能。为便于描述，式(1)可进一步改写为：

上式可以简化为：

其中：

本发明实施例中，将S(n)称为静态项，称为记忆项，称为交叉项。模型搜索就是根据预设的参数P、K、L(分别是p＝[P,Ps,Pm],k,l的最大值)，产生不同的参数组合，根据模型匹配效果，选择其中能够使得与y(n)匹配效果最好的组合。

本发明实施例的模型搜索是根据模型匹配效果，分别进行交叉项排序和记忆项排序，再进行组合排序，选择匹配效果最好的组合作为最终的搜索结果。

采用本发明实施例提供的上述方法和装置，与现有技术相比，取得了预失真模型可以自动搜索并更新的进步，达到了预失真模型与应用场景最佳匹配的效果，节省了搜索及修改模型的人力成本，提高了调试和维护效率。

下面结合附图对上述过程进行详细说明。

图5是本发明实施例数字预失真处理***结构示意图。主要包括预失真器和预失真参数估计装置，设置在预失真参数估计装置中的各模块并未在此图中示出，将在下文中进行说明。本实施例实施步骤包括：

步骤1，前向信号x(n)经过预失真器，得到预失真后的信号

步骤2，经过数模转换器进入功放，输出射频信号。

步骤3，射频信号经过模数转换器得到功放反馈信号y(n)。

步骤4，采集样本XY(前向信号x(n)和功放反馈信号y(n))，进入预失真参数估计模块，生成查找表LUT。

步骤5，更新预失真器中的LUT。

图6是本发明实施例预失真参数估计装置自适应数字预失真的过程示意图。该装置主要包括预失真表格提取模块，预失真模型参数搜索模块，模型参数更新条件判断模块；实施步骤包括：

步骤1，采集样本XY(前向信号x(n)和功放反馈信号y(n))。

步骤2，进入预失真表格提取模块，以根据XY和当前预失真MP提取预失真LUT。

步骤3，对LUT进行校验，并判断其是否通过校验。如果通过校验，转到步骤4，如果没通过校验，转到步骤5。

步骤4，如果校验通过，更新预失真器中的LUT，回到步骤1。

步骤5，如果校验不通过，进入模型参数更新条件判断模块，以判断是否需要更新模型。

步骤6，如果无需更新模型，则保持当前MP和LUT。随后回到步骤1。

步骤7，如果需要更新模型，清除当前MP和LUT。

步骤8，采集样本XY，进入预失真模型参数搜索模块。

步骤9，根据预失真模型参数搜索模块输出的新模型，更新MP，回到步骤1。

图7是本发明预失真模型参数搜索模块工作时的流程示意图，主要包括模型参数排序和模型参数选择过程，具体实施步骤如下：

步骤1，获取采集的样本XY(前向信号x(n)和功放反馈信号y(n))。

步骤2，分离记忆项和交叉项

设P＝15，Ps＝10，Pm＝5，K＝3，L＝3。根据搜索参数确定模型参数集合。公式可描述为：

式(10)所示即根据初始参数确定的模型参数集合。k和l均为时延参数，共16列，分离记忆项和交叉项

步骤3，交叉项排序。根据每一列交叉项对指标的贡献，按照贡献大小对交叉项进行排序。

步骤4，记忆项排序。根据每一列记忆项对指标的贡献，按照贡献大小对记忆项进行排序。

步骤5，组合排序。根据交叉项和记忆项分别排序的结果进行组合，得到不同的排列组合，根据每种组合的指标，按照指标大小对组合结果进行排序。

步骤6，确定最优时延参数(k和l)。对组合排序结果进行筛选，选择能够满足***要求(如***最多只支持9列时延参数)的最佳组合。

步骤7，确定最优阶数(p)。确定时延参数组合后，在预设值Ps＝10，Pm＝5的基础上，在P设置的范围内进行搜索，指标最好的结果即最优阶数。

步骤8，更新MP(MP＝[k,l,p])。

图8是本发明实施例模型参数更新条件判断模块工作流程示意图。主要包括表格相关值校验结果统计及判断、表格峰值校验结果统计及判断、表格峰值增益校验结果统计及判断；具体实施步骤如下：

在LUT校验不通过的情况下，统计表格相关值校验连续超限次数T1、表格峰值校验连续超限次数T2、表格峰值增益校验连续超限次数T3。例如，可以设置T1＝T2＝T3＝10。

步骤1，判断表格相关值连续超限次数是否大于T1。如果是，则转向步骤2，否则转向步骤3。

步骤2，如果表格相关值连续超限次数大于T1，保持当前MP和LUT。

步骤3，如果表格相关值校验连续超限次数不大于T1，判断表格峰值校验连续超限次数是否大于T2。如果大于T2，转向步骤4，否则转向步骤5。

步骤4，如果表格峰值校验连续超限次数大于T2，清除当前MP和LUT。

步骤5，如果表格峰值校验连续超限次数不大于T2，判断表格峰值增益校验连续超限次数是否大于T3。如果大于T3，转向步骤6，否则转向步骤7。

步骤6，如果表格峰值增益校验连续超限次数大于T3，清除当前MP和LUT。

步骤7，如果表格峰值增益校验连续超限次数不大于T3，保持当前MP和LUT。

本发明上述实施例对比目前采用的数字预失真***主要有以下几点优势：一是模型自适应产生，可以适应不同硬件环境和不同应用场景；二是可以通过软件实现模型自适应调整，当硬件环境和应用场景发生变化时，只需更新模型参数，无需更新软件版本，可以大幅度提高调试效率，并节约了维护成本；三是预失真模型根据当前环境自适应产生，可以达到最佳匹配效果，真正做到量体裁衣，射频指标和稳定性都能得到保证。

尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。

Claims (10)

1.一种预失真模型的调整方法，其特征在于，包括：

对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件；

在所述LUT不满足所述预定条件的情况下，判断是否需要更新模型参数MP；

在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP。

2.如权利要求1所述的调整方法，其特征在于，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP，包括：

对所述当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到所述预定预失真模型，其中，所述预定预失真模型为：其中， $S\left(n\right)={\mathrm{\Σ}}_{p=0}^{P_s}{s}_p|x\left(n\right){|}^p\·x\left(n\right),$ $M_{k,l}\left(n\right)={\mathrm{\Σ}}_{p=0}^{P_m}{m}_{k,l,p}|x(n-k){|}^p\·x(n-l),$ p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号的长度；

分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；

从所述模型参数集合中选择使得所述预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据所述模型参数确定所述MP。

3.如权利要求1所述的调整方法，其特征在于，对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件之前，还包括：

获取输入信号，并根据所述输入信号和所述预失真***当前的MP提取所述MP对应的LUT，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

4.如权利要求1至3中任一项所述的调整方法，其特征在于，对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件，包括：

判断所述LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；

如果大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；

如果不大于上述预设相关值连续超限次数，判断所述LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数；

如果大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；

如果不大于预设峰值校验连续超限次数，判断所述LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数；

如果大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；

如果不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

5.如权利要求4所述的调整方法，其特征在于，判断是否需要更新模型参数MP，包括：

判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；

在重新获取所述输入信号的次数达到所述预设次数的情况下，确定更新所述MP。

6.一种预失真模型的调整装置，其特征在于，包括：

校验模块，用于对预失真***的查找表LUT进行校验，以确定所述LUT是否满足预定条件；

判断模块，用于在所述LUT不满足所述预定条件的情况下，判断是否需要更新模型参数MP；

处理模块，用于在确定需要更新MP的情况下，对当前预失真模型进行预处理得到预定预失真模型，以根据所述预定预失真模型更新所述MP。

7.如权利要求6所述的调整装置，其特征在于，所述处理模块包括：

处理单元，用于对所述当前预失真模型对应的公式进行改写和简化，以得到所述预定预失真模型，其中，所述预定预失真模型为： $\hat{y}\left(n\right)=S\left(n\right)+M_{k,l}^1+$ $M_{k,l}^2,$ 其中， $S\left(n\right)={\mathrm{\Σ}}_{p=0}^{P_s}{s}_p|x\left(n\right){|}^p\·x\left(n\right),$ $M_{k,l}\left(n\right)={\mathrm{\Σ}}_{p=0}^{P_m}{m}_{k,l,p}|x(n-k){|}^p.$ $x(n-l),$ $M_{k,l}\left(n\right)=M_{k,l}^1+M_{k,l}^2,$ p表示多项式阶数，k表示索引延迟，l表示信号延迟，s_p表示静态项系数，m_k,l,p表示记忆项系数，n表示采样点，取值范围为输入信号的长度；

参数确定单元，用于分别根据预设的参数p、k、l的最大值确定模型参数集合；

模型确定单元，用于从所述模型参数集合中选择使得所述预失真***的失真性能最优的模型参数，以根据所述模型参数确定所述MP。

8.如权利要求6所述的调整装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于获取输入信号，并根据所述输入信号和所述预失真***当前的MP提取所述MP对应的LUT，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号。

9.如权利要求6至8中任一项所述的调整装置，其特征在于，所述校验模块具体用于：

判断所述LUT相关值连续超限次数是否大于预设相关值连续超限次数；

如果大于上述预设相关值连续超限次数，保持当前MP和LUT；

如果不大于上述预设相关值连续超限次数，判断所述LUT峰值校验连续超限次数是否大于预设峰值校验连续超限次数；

如果大于预设峰值校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；

如果不大于预设峰值校验连续超限次数，判断所述LUT峰值增益校验连续超限次数是否大于预设峰值增益校验连续超限次数；

如果大于预设峰值增益校验连续超限次数，清除当前MP和LUT；

如果不大于预设峰值增益校验连续超限次数，保持当前MP和LUT。

10.如权利要求6至8中任一项所述的调整装置，其特征在于，所述判断模块包括：

判断单元，用于判断重新获取输入信号的次数是否达到预设次数，其中，所述输入信号包括：前向信号和功放反馈信号；

更新确定单元，用于在重新获取所述输入信号的次数达到所述预设次数的情况下，确定更新所述MP。