LTE系统数字预失真技术研究的中期报告LTE系统数字预失真技术是一种用于降低无线通信中的非线性失真和提高系统性能的技术。该技术包括两个主要方面：预测模型和预测模型参数优化。预测模型可以使用一种或多种算法进行构建，例如神经网络、广义正交分解、自适应滤波器等。预测模型参数优化可以使用多种方法，例如最小二乘法、逆学习算法、增量学习法等。本中期报告主要研究了以下几个方面：1.分析了现有的预测模型算法及其优缺点，比较了它们在不同场景下的应用效果。2.提出了一种基于广义正交分解的预测模型，并对该模型进行了仿真实验。结果表明该模型在预测准确性和复杂度方面都有优势。3.探讨了预测模型参数优化的研究现状和挑战，并提出了一种基于增量学习的参数优化方法，该方法可以逐步学习数据的特征，具有较高的适应性和稳定性。4.设计了一套预测模型和参数优化的综合系统，并使用实际数据进行了测试。测试结果显示，该系统可以有效减小非线性失真，提高系统性能。未来的研究方向包括利用多输入多输出技术实现更高的预测准确度、探索新的预测模型算法和参数优化方法、结合目标优化算法实现联合优化等。