一种数字预失真处理方法及装置与流程

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种数字预失真处理方法及装置。

背景技术：

随着无线通信的发展，其包络起伏与峰均比越来越大，射频系统电路产生大量的非线性失真，降低通信质量。信号的非线性失真主要来源于功率放大器(poweramplifier，pa)的非线性，尤其是宽带射频功率放大器产生的电记忆效应和动态的非线性效应。目前对功率放大器的线性化方法主要包括，制造线性化较高的功率放大器设备，峰均比抑制方法和数字预失真(digitalpre-distortion，dpd)方法等。其中，dpd方法稳定性高、适用的带宽范围宽、精度高、实现难度低。dpd方法中，主要采用预失真器产生一个与输入信号的失真特性相反的信号，从而可以抵消失真分量，对失真信号进行校正，然后将校正后的信号送到功率放大器进行放大输出，从而得到无失真的信号输出。

然而在实际应用中，随着带宽越来越大，功率放大器的数字预失真模型也越来越复杂，在某些应用场合，会出现dpd的解有不稳定的现象，严重时会对功率放大器造成永久性损伤。

综上所述，如何提高dpd解的稳定性是一项亟待解决的问题。

技术实现要素：

本申请提供一种数字预失真处理方法及装置，基于dpd的记忆多项式模型，根据dpd的记忆多项式的预失真系数矩阵的条件数，判断dpd解的稳定性，实现了根据dpd的记忆多项式的预失真系数矩阵的条件数，确定条件数小于阈值的预失真系数矩阵，降低了dpd的解的不稳定的可能，保证了功率放大器输出信号的稳定性，提升了通信设备的整体性能。

本申请实施例提供了一种数字预失真处理方法，包括：

获取数字预失真dpd模块的输入信号、功率放大器的输入信号和反馈信号；

根据所述反馈信号和预设的预失真记忆多项式确定第一构造矩阵f1；

根据所述第一构造矩阵f1确定第一矩阵u1，若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值；所述第一矩阵u1为所述第一构造矩阵f1的共轭矩阵与所述第一构造矩阵f1的乘积；

根据所述调整后的第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数矩阵a对所述输入信号进行预失真处理。

一种可能的实现方式，所述若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值，包括：

将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为预设的第一最大阶数k2和预设的第一最大记忆深度l2，其中所述k2<k，l2<l；

根据所述k2和l2获得第二构造矩阵f2，且所述第二构造矩阵f2对应的第二矩阵u2的条件数小于所述预设的第二阈值，所述第二矩阵u2为所述第二构造矩阵f2的共轭矩阵与所述第二构造矩阵f2的乘积；

将矩阵q中的元素依次加入所述第二构造矩阵f2中获得第三构造矩阵f3，并计算每加入一个元素时获得的第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数；所述第三矩阵u3为所述第三构造矩阵f3的共轭矩阵与所述第三构造矩阵f3的乘积；所述矩阵q由出现在所述第一构造矩阵f1且未出现在所述第二构造矩阵f2的元素组成；

将所有所述第三矩阵u3的条件数进行排序，得到最小的条件数及所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3；

判断所述最小的条件数是否小于所述预设的第二阈值，若是，则用所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3作为所述第二构造矩阵f2，并重新计算第三构造矩阵f3和第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数的步骤；若否，则将所述第二构造矩阵f2作为所述第一构造矩阵f1调整后得到的矩阵。

可选的，所述预设的第二阈值比所述预设的第一阈值小0.3db。

一种可能的实现方式，所述若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值，包括：

将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为第二预设最大阶数k3和第二预设最大记忆深度l3，其中所述k3<k，所述l3<l；

根据所述k3和l3获得第四构造矩阵f4，所述第四构造矩阵f4为所述第一构造矩阵f1调整后得到的矩阵，且所述第四构造矩阵f4对应的第四矩阵u4的条件数小于所述预设的第二阈值；所述第四矩阵u4为所述第四构造矩阵f4的共轭矩阵与所述第四构造矩阵f4的乘积。

可选的，所述第一构造矩阵f1由元素f10至元素fkl组成，其中对于任一元素fkl由以下公式确定：

fkl＝y(n-l)|y(n-l)|^k-1

其中，y(n-l)为所述功率放大器的反馈信号的采样序列，n的取值范围为[0,m-1]，m为反馈信号的采样总数，k为最大阶数，k为多项式阶数，且取值范围为[1,k]之间，l为记忆深度，且取值范围为[0,l]，l为最大记忆深度。

所述第一矩阵u1由以下公式确定：

所述第一矩阵u1的条件数c1由以下公式确定：

c1＝cond(u1)＝||u1||||u1^-1||。

在具体实施过程中，所述预失真处理，包括：

根据所述第一构造矩阵f和所述pa的输入信号z(n)，确定预失真系数矩阵a：a＝(f^hf)^-1f^hz；

根据预失真系数矩阵a和所述pa的输入信号，生成新的pa的输入信号。

本申请实施例提供了一种数字预失真处理装置，所述装置包括：

数据采集单元，用于获取数字预失真dpd模块的输入信号、功率放大器的输入信号和反馈信号；

dpd系数矩阵确定单元，用于：

根据所述反馈信号和预设的预失真记忆多项式确定第一构造矩阵f1；

根据所述第一构造矩阵f1确定第一矩阵u1，若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值；所述第一矩阵u1为所述第一构造矩阵f1的共轭矩阵与所述第一构造矩阵f的乘积；

dpd处理单元，用于根据所述调整后的第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数矩阵a对所述输入信号进行预失真处理。

一种可能的实现方式，所述dpd系数矩阵确定单元，具体用于：

将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为预设的第一最大阶数k2和预设的第一最大记忆深度l2，其中所述k2<k，l2<l；

根据所述k2和l2获得第二构造矩阵f2，且所述第二构造矩阵f2对应的第二矩阵u2的条件数小于所述预设的第二阈值；所述第二矩阵u2为所述第二构造矩阵f2的共轭矩阵与所述第二构造矩阵f2的乘积；

将矩阵q中的元素依次加入所述第二构造矩阵f2中获得第三构造矩阵f3，并计算每个第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数；所述第三矩阵u3为所述第三构造矩阵f3的共轭矩阵与所述第三构造矩阵f3的乘积；所述矩阵q由出现在所述第一构造矩阵f1且未出现在所述第二构造矩阵f2的元素组成；

将所有所述第三矩阵u3的条件数进行排序，得到最小的条件数及所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3；

判断所述最小的条件数是否小于所述预设的第二阈值，若是，则用所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3作为所述第二构造矩阵f2，并重新计算第三构造矩阵f3和第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数的步骤；若否，则将所述第二构造矩阵f2作为所述第一构造矩阵f1调整后得到的矩阵。

可选的，所述dpd系数矩阵确定单元，具体用于：所述预设的第二阈值比所述预设的第一阈值小0.3db。

一种可能的实现方式，所述dpd系数矩阵确定单元，具体用于：

所述第一构造矩阵f1由元素f10至元素fkl组成，其中对于任一元素fkl由以下公式确定：

fkl＝y(n-l)|y(n-l)|^k-1

其中，y(n-l)为所述功率放大器的反馈信号的采样序列，n的取值范围为[0,m-1]，m为反馈信号的采样总数，k为最大阶数，k的取值为[1,k]之间的整数，l的取值为[0,l]之间的整数，l为最大记忆深度。

所述第一矩阵u1由以下公式确定：

所述第一矩阵u1的条件数c1由以下公式确定：

c1＝cond(u1)＝||u1||||u1^-1||。

所述dpd处理单元，具体用于：

根据所述第一构造矩阵f和所述pa的输入信号z(n)，确定预失真系数矩阵a：a＝(f^hf)^-1f^hz；

在具体实施过程中，根据预失真系数矩阵a和所述输入信号，生成新的pa的输入信号。

采用上述方案，由于根据dpd的记忆多项式的预失真系数矩阵的条件数，判断dpd解的稳定性，实现了根据dpd的记忆多项式的预失真系数矩阵的条件数，确定条件数小于阈值的预失真系数矩阵，降低了dpd的解的不稳定的可能，保证了功率放大器输出信号的稳定性，提升了通信设备的整体性能。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种数字预失真处理方法的示意性架构图；

图2为本申请实施例提供的一种数字预失真处理方法流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种数字预失真处理装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。

图1为本申请实施例提供的一种数字预失真处理方法的结构示意图。如图1所示的数字预失真方法的结构示意图中，主要包括dpd处理单元101，pa102，数据采集单元103，dpd系数矩阵确定单元104。输入信号通过dpd处理单元生成pa的输入信号，所述pa的输入信号通过pa放大生成pa的输出信号，并且生成反馈信号，数据采集单元103将获取的所述pa的输入信号和反馈信号，发送给dpd系数矩阵确定单元104，dpd系数矩阵确定单元104根据所述pa的输入信号和反馈信号确定所需的dpd系数矩阵，并将生成dpd系数矩阵发送至dpd处理单元101。图1只是举例的简化示意图，系统中还可以包括其他设备，图1中未予以画出。

为了更好地理解本申请，以下将结合附图对本申请进行说明。

结合上述描述，参见图2，为本申请实施例提供的一种数字预失真处理方法流程示意图。该方法包括以下步骤：

步骤201：获取数字预失真dpd模块的输入信号、功率放大器的输入信号和反馈信号；

步骤202：根据所述反馈信号和预设的预失真记忆多项式确定第一构造矩阵f；

步骤203：根据所述第一构造矩阵f1确定第一矩阵u1，若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值；所述第一矩阵u1为所述第一构造矩阵f1的共轭矩阵与所述第一构造矩阵f1的乘积；

步骤204：根据所述调整后的第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数矩阵a对所述输入信号进行预失真处理。

结合图1，在步骤201中，所述pa的输入信号是由dpd处理单元101对dpd模块的输入信号进行预失真处理后得到的，所述反馈信号是根据pa102输出的所述pa的输入信号的放大信号得到的。

具体的，假设当前有输入信号输入至dpd处理单元101，则dpd处理单元101，对输入的输入信号进行数字预失真处理后得到pa的输入信号，并输出给pa102。由pa102对pa的输入信号进行放大处理后得到pa的输入信号的放大信号，将放大信号除以pa102的放大倍数即可得到反馈信号。

步骤202中，假设当前获取到的pa的输入信号为z(n)，n＝0,1,2…m-1，反馈信号为y(n)，n＝0,1,2…m-1，其中，m为pa的输入信号和反馈信号的采样总长度，则以记忆多项式模型为例，得到以下公式：

其中，akl为待确定预失真系数,z(n)为pa的输入信号的采样序列，y(n)为反馈信号的信号采样序列，k的取值为[1,k]区间内的整数，l的取值为[0,l]区间内的整数。最大阶数k、最大记忆深度l为所述预失真记忆多项式中的预失真参数，可以根据实际情况设置。

公式[1]写成矩阵的形式为：

z＝f1a[2]

其中：

z＝[z(0),z(1),z(2),z(3),...,z(m-1)]^t[3]

其中，第一构造矩阵f1为：

f1＝[f10,f20,...,fk0,f11,...,f1l,...,fkl][4]

第一构造矩阵f1中的由元素f10至元素fkl组成，其中对于任一元素fkl为：

fkl＝[fkl(0),fkl(1),...,fkl(m-1)]^t[5]

其中，fkl(n)为第一构造矩阵fkl中的第n个系数的值。

举例来说，第一构造矩阵f1的元素f10为：

f10＝[f10(0),f10(1),...,f10(m-1)]^t

其中，f10(n)为第一构造矩阵f10中的第n个系数的值。

fkl(n)＝y(n-l)|y(n-l)|^k-1[6]

步骤203中，所述第一矩阵u1由以下公式确定：

其中，f1^h为f1的共轭矩阵。

所述第一矩阵u1的条件数c1由以下公式确定：

c1＝cond(u1)＝||u1||||u1^-1||[8]

其中，u1^-1为u1的逆矩阵，||||为取范数运算符。

若第一矩阵f1的条件数c1大于预设的第一阈值，则将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为预设的第一最大阶数k2和预设的第一最大记忆深度l2，其中所述k2<k，l2<l；

根据所述k2和l2生成第二构造矩阵f2；所述第二构造矩阵f2的确定方法与所述第一构造矩阵f1的确定方法相同，不同点在于所述第二构造矩阵f2中的最大阶数k的取值调整为预设的第一最大阶数k2，最大记忆深度l的取值调整为预设的第一最大记忆深度l2，且所述第二构造矩阵f2对应的第二矩阵u2的条件数小于所述预设的第二阈值。

一种可能的实现方式中，所述预设的第一阈值为通过多次实验得到的，当数字预失真系统出现异常波动时，记录pa的输入信号和预失真反馈信号，并确定对应的条件数，预设的第一阈值为根据多次异常数据确定的条件数的平均值。所述预设的第二阈值可以等于或小于所述预设的第一阈值。

在步骤203中，第二构造矩阵f2为：

其中，所述第二构造矩阵f2确定的所述第二矩阵u2的条件数c2小于所述预设的第二阈值。

一种可能的实现方式，为提高预失真模型的精度，若所述第二矩阵u2的条件数小于所述预设的第二阈值，在保证调整后的所述第二矩阵的条件数仍满足小于预设的第二阈值的条件下，可以通过以下方式更新所述第二构造矩阵f2：

将矩阵q中的元素依次加入所述第二构造矩阵f2中获得第三构造矩阵f3，并计算每加入一个元素时获得的第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数；所述第三矩阵u3为所述第三构造矩阵f3的共轭矩阵与所述第三构造矩阵f3的乘积；所述矩阵q由出现在所述第一构造矩阵f1且未出现在所述第二构造矩阵f2的元素组成；

将所有所述第三矩阵u3的条件数进行排序，得到最小的条件数及所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3；

判断所述最小的条件数是否小于所述预设的第二阈值，若是，则用所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3对第二构造矩阵f2进行替换，获得替换后的第二构造矩阵f2，并将重新计算第三构造矩阵f3和第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数的步骤；若否，则将所述第二构造矩阵f2作为所述第一构造矩阵调整后得到的矩阵。

举例来说，若确定所述第二矩阵u2的条件数c2小于预设的第二阈值，则所述矩阵q为：

根据所述第二构造矩阵f2和所述矩阵q，获得n个第三构造矩阵f3，具体的，所述第三构造矩阵f3为：

其中，fi为矩阵q中的一个系数；n为矩阵q的系数数量。每个第三构造矩阵f3从矩阵q中选取的系数不同，因此，第三构造矩阵f3有n种可能。

每个第三构造矩阵f3可以根据公式[7]确定一个第三矩阵u3，每个第三矩阵u3又根据公式[8]确定条件数c3，总共可以确定出n个条件数c3，确定所述n个条件数c3中的最小条件数。

若所述最小条件数小于所述预设的第二阈值，则将所述第二构造矩阵f2更新为所述最小条件数对应的第三构造矩阵f3，即将所述第二构造矩阵f2用所述最小条件数对应的第三构造矩阵f3替换，获得实现对所述第二构造矩阵f2的更新。更新完所述第二构造矩阵f2之后，返回到计算第三构造矩阵f3和第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数的步骤，继续调整第二构造矩阵f2。

相应的，若所述最小条件数大于或等于所述预设的第二阈值，则可以确定所述所述第二构造矩阵f2为所需要的构造矩阵，从而可以根据所述第二构造矩阵f2对应的预失真系数对所述输入信号进行预失真处理。

根据该方法得到的调整后的第一构造矩阵f1中的元素，在所述调整后的第一构造矩阵f1对应的第一矩阵满足所述条件数小于所述第二阈值的条件下，调整后的所述第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数的元素足够多，极大的提高了数字预失真模型的精度，并且保证了数字预失真模型的稳定性。

在步骤203中，一种可能的实现方式，将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为第二预设最大阶数k3和第二预设最大记忆深度l3，其中所述k3<k，所述l3<l；

根据所述k3和l3获得第四构造矩阵f4，所述第四构造矩阵f4为所述第一构造矩阵f1调整后得到的矩阵，且所述第四构造矩阵f4对应的第四矩阵u4的条件数小于所述预设的第二阈值；所述第四矩阵u4为所述第四构造矩阵f4的共轭矩阵与所述第四构造矩阵f4的乘积。

根据所述调整后的第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数矩阵a对所述输入信号进行预失真处理。

本申请实施例提供一种数字预失真处理方法，包括以下步骤：

步骤一：假设k取值为7，l取值为4，则根据公式[4]确定第一构造矩阵f1为：

f1＝[f10,f20,…,f70,f11,…,f71,…f14,…,f74]

步骤二：若第一构造矩阵f1对应的第一矩阵u1的条件数c1大于预设的第一阈值，则生成第二构造矩阵f2。

假设k2为6，l2为3，则第二构造矩阵f2为：

f2＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63]

步骤三：第二构造矩阵f2确定的所述第二矩阵u2的条件数c2小于预设的第二阈值，则根据所述第二构造矩阵f2和所述pa的输入信号确定预失真系数矩阵，根据预失真系数矩阵对所述输入信号进行预失真处理。

本申请实施例提供一种数字预失真处理方法，包括以下步骤：

步骤一：假设k取值为7，l取值为4，则根据公式[4]确定第一构造矩阵f1为：

f1＝[f10,f20,…,f70,f11,…,f71,…f14,…,f74]

步骤二：若第一构造矩阵f1对应的第一矩阵u1的条件数c1大于预设的第一阈值，则生成第二构造矩阵f2。

假设k2为6，l2为3，则第二构造矩阵f2为：

f2＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63]

步骤三：若确定所述第二矩阵u2的条件数c2小于预设的第二阈值，则矩阵q为：

q＝[f70,f71,f72,f73,f74,f14,f24,f34,f44,f54,f64]

根据所述第二构造矩阵f2和矩阵q，获得11个第三构造矩阵f3，具体的，所述第三构造矩阵f3为：

f301＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63,f70]

…

f311＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63,f74]

每个第三构造矩阵f3可以根据公式[7]确定一个第三矩阵u3，每个第三矩阵u3又根据公式[8]确定条件数c3，总共可以确定出11个条件数c3，确定所述11个条件数c3中的最小条件数数c311。

步骤四：若所述最小条件数c311小于所述预设的第二阈值，则用第三构造矩阵f311对第二构造矩阵f2进行替换，获得替换后的第二构造矩阵f2，并返回至步骤三，若最小条件数c311大于或等于所述预设的第二阈值，则转至步骤五。具体过程如下：

此时，第二构造矩阵f2为：

f2＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63,f74]

矩阵q为：

q＝[f70,f71,f72,f73,f14,f24,f34,f44,f54,f64]

根据所述第二构造矩阵f2和所述第三构造矩阵f3，获得10个第四构造矩阵f3，具体如下：

f301＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63,f74,f70]

…

f310＝[f10,f20,...,f60,f11,...,f13,...,f63,f74,f64]

每个第三构造矩阵f3可以根据公式[7]确定一个第三矩阵u3，每个第三矩阵u3又根据公式[8]确定条件数c3，总共可以确定出10个条件数c3，确定所述10个条件数c3中的最小条件数。假设f310对应的条件数为最小条件数c310。

若最小条件数c310大于或等于所述预设的第二阈值，则根据所述第二构造矩阵f2(此时，所述第二构造矩阵已更新为f311)，对所述输入信号进行预失真处理；

若所述最小条件数c310小于所述预设的第二阈值，则将所述第二构造矩阵f2更新为第三构造矩阵f310，并返回到步骤三。具体过程与上述过程相同，在此不再赘述。

循环步骤三和步骤四，直至生成的第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的最小条件数大于或等于所述预设的第二阈值，停止更新所述第二构造矩阵。

步骤五：根据所述第二构造矩阵f2对所述输入信号进行预失真处理。

可选的，为避免频繁进行步骤203，预设的第二阈值可以设置为小于预设的第一阈值，实际应用时，预设的第二阈值取值可以比预设的第一阈值小0.3db。

在步骤204中，预失真系数矩阵a为：

a＝[a10,a20,...,ak0,a11,...,a1l,...,akl]^t[12]

公式[2]的解等价于以下方程组的解：

f1^hf1a＝f1^hz[13]

其中，f1^h为f1的共轭矩阵，当f1^hf1可逆时，则可得：

a＝(f1^hf1)^-1f1^hz[14]

其中，(f1^hf1)^-1为f1^hf1的逆矩阵。

根据预失真系数矩阵a和所述输入信号生成新的pa的输入信号。公式[14]中预失真系数矩阵a的具体确定方法，本申请实施例对此并不限定，在此不再赘述。

如图3所示，本申请实施例提供了一种数字预失真处理装置，所述装置包括：

数据采集单元301，用于获取数字预失真dpd模块的输入信号、功率放大器的输入信号和反馈信号；

dpd系数矩阵确定单元302，用于：

根据所述反馈信号和预设的预失真记忆多项式确定第一构造矩阵f1；

根据所述第一构造矩阵f1确定第一矩阵u1，若确定所述第一矩阵u1的条件数大于预设的第一阈值，则对所述第一构造矩阵f1进行调整，直至根据调整后的所述第一构造矩阵f1确定的条件数小于预设的第二阈值；所述第一矩阵u1为所述第一构造矩阵f1的共轭矩阵与所述第一构造矩阵f的乘积；

dpd处理单元303，用于根据所述调整后的第一构造矩阵f1对应的数字预失真系数矩阵a对所述输入信号进行预失真处理。

一种可能的实现方式，dpd系数矩阵确定单元302，具体用于：

将所述预设的预失真记忆多项式对应的最大阶数k和最大记忆深度l分别调整为预设的第一最大阶数k2和预设的第一最大记忆深度l2，其中所述k2<k，l2<l；

根据所述k2和l2获得第二构造矩阵f2，且所述第二构造矩阵f2对应的第二矩阵u2的条件数小于所述预设的第二阈值；所述第二矩阵u2为所述第二构造矩阵f2的共轭矩阵与所述第二构造矩阵f2的乘积；

将矩阵q中的元素依次加入所述第二构造矩阵f2中获得第三构造矩阵f3，并计算每个第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数；所述第三矩阵u3为所述第三构造矩阵f3的共轭矩阵与所述第三构造矩阵f3的乘积；所述矩阵q由出现在所述第一构造矩阵f1且未出现在所述第二构造矩阵f2的元素组成；

将所有所述第三矩阵u3的条件数进行排序，得到最小的条件数及所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3；

判断所述最小的条件数是否小于所述预设的第二阈值，若是，则用所述最小的条件数对应的第三构造矩阵f3对第二构造矩阵f2进行替换，获得替换后的第二构造矩阵f2，并重新计算第三构造矩阵f3和第三构造矩阵f3对应的第三矩阵u3的条件数的步骤；若否，则将所述第二构造矩阵f2作为所述第一构造矩阵调整后得到的矩阵。

可选的，dpd系数矩阵确定单元302，具体用于：所述预设的第二阈值比所述预设的第一阈值小0.3db。

一种可能的实现方式，dpd系数矩阵确定单元302，具体用于：

所述第一构造矩阵f1由元素f10至元素fkl组成，其中对于任一元素fkl由以下公式确定：

fkl＝y(n-l)|y(n-l)|^k-1

其中，y(n-l)为所述功率放大器的反馈信号的采样序列，n的取值范围为[0,m-1]，m为反馈信号的采样总数，k为最大阶数，k的取值为[1,k]之间的整数，l的取值为[0,l]之间的整数，l为最大记忆深度。

所述第一矩阵u1由以下公式确定：

所述第一矩阵u1的条件数c1由以下公式确定：

c1＝cond(u1)＝||u1||||u1^-1||。

dpd处理单元303，具体用于：

根据所述第一构造矩阵f1和所述pa的输入信号z(n)，确定预失真系数矩阵a：a＝(f1^hf1)^-1f1^hz；

在具体实施过程中，根据预失真系数矩阵a和所述输入信号，生成新的pa的输入信号。

本申请实施例中，通过判断第一矩阵的条件数是否大于预设的第一阈值，来判断dpd解的稳定性，若第一矩阵的条件数大于预设的第一阈值，则生成第二构造矩阵。若第二构造矩阵对应的第二矩阵的条件数大于预设的第二阈值，则根据第二构造矩阵确定预失真系数矩阵；若第二构造矩阵对应的第二矩阵的条件数小于预设的第二阈值，则根据第一构造矩阵对第二构造矩阵的系数进行挑选。现有技术方案中，根据选取不同的最大阶数和最大记忆深度的值，确定最佳的dpd的解。本申请实施例采用的方法更加灵活，避免了重复计算预失真系数矩阵，极大的降低了计算量，可以更快的获得更加稳定的dpd的解，降低了dpd的解的不稳定的可能，保证了功率放大器输出信号的稳定性，提升了通信设备的整体性能。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或确定机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有确定机可用程序代码的确定机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、光学存储器等)上实施的确定机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和确定机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由确定机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些确定机程序指令到通用确定机、专用确定机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过确定机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些确定机程序指令也可存储在能引导确定机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的确定机可读存储器中，使得存储在该确定机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些确定机程序指令也可装载到确定机或其他可编程数据处理设备上，使得在确定机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生确定机实现的处理，从而在确定机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。