【径向基函数神经网络（RBF神经网络）】
径向基函数神经网络是一种特殊的前馈神经网络，常用于函数逼近、模式识别和数据分类等任务。它以径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常是非线性的并且具有局部响应特性，能有效地模拟复杂的数据分布。在本文中，RBF神经网络被用作预失真器，以补偿功率放大器的非线性效应。
【功率放大器预失真】
功率放大器在无线通信系统中起着关键作用，但其在饱和工作状态下会产生非线性失真。这种失真会严重破坏非恒包络的高阶调制信号，如QAM（正交幅度调制）信号的性能。预失真是解决这一问题的一种方法，即在信号进入功率放大器之前对其进行逆向失真，以抵消放大器的非线性影响，从而改善系统的整体线性化性能。
【QAM（正交幅度调制）】
QAM是无线通信中广泛使用的调制技术，通过同时改变信号的幅度和相位来传输多个信息比特。高阶QAM（如64QAM或256QAM）可以提供更高的频谱效率，但同时也更敏感于噪声和非线性失真。
【非线性与记忆效应】
功率放大器的非线性是指其输出与输入的关系不再保持线性比例。记忆效应则是指放大器的输出不仅依赖于当前的输入，还受到过去一段时间内输入历史的影响。这两个因素共同导致了高阶调制信号通过功率放大器后的严重失真。
【间接学习架构（ILA）】
ILA是一种训练神经网络的方法，特别适用于处理具有记忆效应的非线性系统。在本文的预失真应用中，ILA帮助RBF神经网络学习和模拟功率放大器的非线性记忆效应，以实现精确的失真补偿。
【仿真分析】
通过仿真，作者展示了RBF神经网络预失真器对高阶QAM信号的有效性。仿真结果表明，预失真后，星座图得到了显著矫正，表明信号质量得到恢复；同时，功率谱带外再生得到有效抑制，这意味着非期望的频谱泄露得以减少，这进一步证实了预失真技术在提高系统线性化方面的显著效果。
本文深入探讨了基于径向基函数神经网络的功率放大器预失真技术在无线通信中的应用，特别是对于高阶QAM信号的失真校正。通过引入RBF神经网络并采用ILA训练，实现了对功率放大器非线性及记忆效应的有效补偿，从而提高了系统的性能和效率。这项研究对于优化无线通信系统设计，尤其是在高带宽利用率的需求下，具有重要的理论和实践意义。
