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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117077021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311097713.X，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统是由张红伟;龚正;孙世荣;孙涛;阮鹏;王悦;孟玥儿;刘孜昂设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统。本发明对当前原始信号U’进行分类，将具有相似特征的信号元素归为一类、共构成了N路，并为每一路信号配备了针对于该路信号的、训练好的预失真改进模型，处理得到N路当前预失真信号，并反向合成为总预失真信号X，再通过目标功率放大器处理得到当前放大信号Y。本发明解决了现有方法存在局限性、灵活性较差的问题，本发明输出的放大信号具有更高的抗干扰能力、更强的信号质量和更高的预测精度。

本发明授权一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，将当前原始信号U’分路为N路当前信号序列； 其中，U’＝[U1,U2,…,Un]；Ug为U’中的第g维信号元素，g∈[1,n]； 对当前原始信号U’进行分路的方法包括： S101，获取U1～Un中的最大值Umax、最小值Umin，并计算区间划分长度 S102，依据ΔU，将总区间[Umin,Umax]均匀划分成N段当前分路区间； 其中，第l段当前分路区间为[Umin+l-1ΔU,Umin+lΔU]；第l段当前分路区间的中点为 S103，计算Ug、Ul的欧几里得距离DUg,Ul； 其中，针对Ug，获取DUg,U1～DUg,UN中的最小值Dmin；若Dmin为DUg,UL，则将Ug归入第L段当前分路区间；L∈[1,N]； S104，遍历U1～Un，将U1～Un对应归入N段当前分路区间中，形成N路当前信号序列； 其中，第L段当前分路区间按照元素归入的顺序进行排序，形成第L路当前信号序列，共S个元素； 步骤二，将第L路当前信号序列输入训练好的第L个预失真改进模型中，得到第L路当前预失真信号FL； 其中，预失真改进模型采用加入了记忆多项式交叉项的预失真模型； FL＝[f1,f2,…,fS]；fs为FL中的第s维信号元素，由Ug经过训练好的第L个预失真改进模型处理得到；s∈[1,S]； 步骤三，将N路当前预失真信号合成为总预失真信号X；其中，X＝[x1,x2,…,xn]；xg为X中的第g维信号元素，xg＝fs，r∈[1,n]； 步骤四，将总预失真信号X经过目标功率放大器处理，得到当前放大信号Y； 步骤二中，预失真改进模型的训练方法包括： S201，将样本原始信号W’分路为N路测试信号序列； 将样本原始信号W’乘以目标功率放大器的放大增益G，得到期望放大信号d’； 其中，样本原始信号W’＝[W1,W2,…,Wn]；Wg为W’中的第g维信号元素； 期望放大信号d’＝[d1,d2,…,dn]；dg为d’中的第g维信号元素，dg＝Wg*G； S202，依据第L路测试信号序列对第L个原始的预失真改进模型进行若干次迭代； 其中，第i次迭代时，将第L路测试信号序列输入到第L个原始的预失真改进模型中，得到第L路训练信号；第L路训练信号经过目标功率放大器处理，得到第L路测试放大信号再计算第L路的信号差值 若低于预设阈值，则保留第i次迭代时第L个原始的预失真改进模型的预失真处理系数为ci，并令为训练好的第L个预失真改进模型所使用的预失真处理系数； 若大于或等于预设阈值，则根据将第L个原始的预失真改进模型的预失真处理系数更新为ci+1，并进行第i+1次迭代。

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